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Como a tecnologia mudará o FP&A para sempre – CFO da geração

Como a tecnologia mudará o FP&A para sempre - CFO da geração
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Você não precisa ser um cientista ou tecnólogo de dados para saber que o impacto da tecnologia no FP&A será significativo. Se você é cético, veja os blogs anteriores escritos por Lance Rubin, onde ele interrompeu seu próprio papel.

Mas um dos maiores desafios das tecnologias de automação (RPA) e IA / machine learning é a nossa mentalidade. É fundamental para o sucesso de nossas carreiras e das empresas onde pretendemos conduzir as escolhas estratégicas corretas.

No entanto, com tantos novos acrônimos e termos complexos, é difícil para nós nos sentirmos confortáveis ​​com isso e a mudança de mentalidade parece um pouco prejudicial, mas não precisa ser assim.

Para resolver isso e ajudá-lo a obter algumas idéias, avaliamos isso adotando os quatro atributos de curiosidade, coragem, bola de cristal e clareza que foram definidos no artigo da mentalidade como os atributos críticos para o sucesso futuro das FP&A.

Curiosidade: Desperta nova curiosidade sobre o quanto das coisas chatas podem ser automatizadas, dando-nos mais tempo para construir relacionamentos, encontrar oportunidades de criação de valor e ouvir nossos principais interessados.

Coragem: Sem dúvida, será necessária uma enorme dose de coragem para não apenas começar, mas executar a transformação. Geralmente, essas não são soluções “prontas para uso”, “plug and play” e exigirão que gastemos tempo aprendendo novas habilidades em automação de processos, análises e modelagem financeira. Não precisamos saber exatamente como fazer isso, mas pelo menos entender como eles funcionam, onde eles podem agregar valor e onde não serão.

Bola de cristal: O aprendizado de máquina baseado em IA e a análise preditiva começarão a nos dar bolas de cristal mais poderosas. Adotando simulação mais avançada de Monte Carlo. Este é um espaço amplamente inexplorado e representa um imenso potencial para entender, interpretar, comunicar e executar essas previsões. Às vezes, até gritam quando eles podem estar errados (o que geralmente não acontece, mas ainda pode acontecer).

Clareza: A tecnologia ajudará a orientar nossos papéis com mais clareza ao longo do tempo, e a mudança de mentalidade se tornará mais tangível e fácil de absorver.

Assim como nossa mentalidade está em uma jornada quando se trata de entender tecnologias inovadoras, os dados também. Os dados estão viajando de Fontes para Usos, com a ampulheta como uma metáfora da coleta de grandes quantidades, processamento e disseminação.

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Mais dados estão sendo criados (IOT como exemplo) e capturados (Cloud), e nossa capacidade de analisá-los como humanos é ampliada pela automação (RPA). Precisamos das ferramentas para acompanhar, mas as ferramentas também precisam que sejamos eficazes (Analytics). O objetivo é a análise de insights que podem ser compartilhados por meio de vários mecanismos (móveis e sociais sendo apenas exemplos).

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Mais dados estão sendo criados (IOT como exemplo) e capturados (Cloud), e nossa capacidade de analisá-los como humanos é ampliada pela automação (RPA). Precisamos das ferramentas para acompanhar, mas as ferramentas também precisam que sejamos eficazes (Analytics). O objetivo é a análise de insights que podem ser compartilhados por meio de vários mecanismos (móveis e sociais sendo apenas exemplos).

Explorando a pilha tecnológica smorgasbord

Para ajudar você a entender como a tecnologia mudará as FP&A, vamos explorar a arte do possível. Paresh Mistry publicou um blog que fornece uma boa estrutura como ponto de partida. Leia mais aqui

Conforme visualizado acima, usaremos o modelo ICRAMS (Internet das Coisas (I), Nuvem (C), automação de processos robóticos (R), Analytics (A), Mobile (M) e Social (S)). ‘ICR’ atua como facilitador e sensores; “AMS” é o mecanismo de feedback e tomada de decisão.

Vamos nos concentrar nos que tiveram o maior impacto até o momento e nos resultados comerciais comprovados.

Nuvem

Sem dúvida, os líderes neste espaço de PME são o Xero e o Intuits QBO. O ecossistema de aplicativos conectados à API (interface do protocolo de aplicativos – como as máquinas se comunicam) é um divisor de águas.

Algo que os sistemas maiores de ERP podem aprender com o desenvolvimento descentralizado de aplicativos. A maioria dos ERPs são sistemas fechados, o que significa que eles não necessariamente se adequam a todos e, como resultado, os ERPs às vezes resultam em mais planilhas e não menos.

RPA

Ele vem em muitos formatos e tamanhos diferentes, que variam em complexidade. Eu amo a maneira como Chris Argent explicou o RPA com macros macro e micro.

Existem alguns por aí:

Automação do Excel (micro macro / ferramentas)

A macro do Excel, muitas vezes esquecida (com base no código VBA), suplementos do Excel como Modano e DataDear para uma variedade de importação de dados, criação de modelos e automação de processos manuais no Excel sem codificar (Excel gerenciado), as ferramentas internas do Excel para obtendo dados como PowerQuery, PowerPivot e a funcionalidade cada vez maior, como matrizes dinâmicas etc. Ferramentas de gerenciamento corporativo do Excel, como as soluções Vena, por exemplo, que contêm uma variedade de outras ferramentas em torno do ambiente corporativo do Excel.

Sistema cruzado (macros de macro)

Macros macro com automação de processos entre sistemas, como Automation Anywhere, Solvexia, Blue Prism, UiPath, Xceptor e Redwood.

O RPA é o facilitador para criar mais tempo para explorar outras tecnologias e liberar quantidades substanciais de tempo necessário para aprender novas habilidades. A capacidade não utilizada também pode ser usada para se concentrar em tarefas de tomada de decisão com agregação de valor e, portanto, deve ser uma oportunidade, não uma ameaça.

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Google Analytics

Em primeiro lugar, inclui todas as formas de análise fortemente orientadas por dados. Dados especialmente limpos ou mesmo dados enriquecidos que reúnem informações financeiras e não financeiras podem ser poderosos.

À medida que a dependência de decisões orientadas a dados se torna mais prevalecente no Financeiro, é necessário gerenciar melhor os dados e remover anomalias ou erros de dados no processo de “limpeza”. Os dados “sujos” podem causar falsos positivos ou outros problemas como resultado dos dados estarem incorretos, geralmente causados ​​por humanos.

Depois de limpo, é possível enriquecer os dados, por exemplo, o nome e o ID do cliente não são tão valiosos quanto o código postal, a faixa de renda ou outros hábitos de consumo do cliente que poderiam ser enriquecidos com os dados coletados do Google, por exemplo. Esses dados enriquecidos podem, então, informar a equipe de marketing, mais especificamente, as personas e os hábitos de compra de seus produtos e a fim de obter maior ROI dos gastos com marketing.

Existem até algumas tecnologias que podem extrair informações de dados não tão “limpos” para identificar tendências e anomalias.

As formas de análise são tipicamente descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas, cada uma com foco em retrocesso ou retrocesso e, como resultado, variam em complexidade.

Isso certamente fornecerá muitas informações e uma previsão muito restrita, mas é improvável que alguma vez sejam previsões de três vias amplamente definidas para o Finance.

As previsões ou previsões de três vias normalmente incluem a demonstração de resultados, os balanços e as demonstrações de fluxo de caixa. Essas previsões estão mais alinhadas à modelagem financeira, ao invés de análises, pois incluem as posições do balanço, os fluxos de caixa e a lucratividade de maneira integrada.

As tecnologias usadas no Analytics incluem aplicativos como PowerBI, Tableau, Qlik, Domo e muitos mais. Os aspectos preditivos e prescritivos requerem o uso de aprendizado de máquina e outras linguagens baseadas em código, como scripts Python e R.

Os aplicativos do Analytics incluem ferramentas de visualização de dados, além de recursos de ingestão de dados em várias fontes, de páginas da Web a bancos de dados e sistemas de contabilidade principais.

Modelagem Financeira

A modelagem pode vir de várias formas, incluindo modelagem preditiva e modelagem de dados mencionadas acima.

Geralmente, a modelagem financeira é amplamente utilizada no Excel. Principais bancos de investimento e financiamento de projetos e infraestrutura, mas também para negócios em modelagem robusta de fluxo de caixa. É possível criar modelos em outros aplicativos, como o Planilhas Google, etc., mas estes tendem a ser para modelos mais simples.

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No entanto, existem outros suplementos poderosos, como o Modano, para a construção rápida de modelos de três vias, o DataDear para extrair e enviar dados entre o pacote e as planilhas na nuvem e a visualização interativa da modelagem do Modeler, que também possui fluxos de dados bidirecionais. A combinação desses recursos o torna muito poderoso e visualmente atraente.

Sabemos que há muito a se considerar, mas simplesmente mostrar a arte do possível deve prepará-lo para o que está por vir. Também deve ajudá-lo a formular uma ambição de como deseja usar a tecnologia em sua transformação de FP&A.

Não é a tecnologia, estúpido

AI + Human> AI sozinho.

Isso é um fato, portanto, embora grande parte do que fazemos hoje mude, a maior parte do que faremos no futuro ainda é desconhecida e mais oportunidades serão criadas como resultado, à medida que criamos soluções inovadoras aplicando o que geralmente é usado. código aberto, ou seja, “gratuito”. Somente se estivermos abertos a eles.

Nas grandes palavras da Dra. Carol Dweck, “Ainda”.

Ainda podemos não estar prontos, mas certamente podemos estar se abraçarmos a enorme oportunidade que temos de aproveitar dados, tecnologia e criação de valor por meio de habilidades mais suaves de influenciar e contar histórias. A tecnologia está lá e só vai melhorar. O que importa é como nós, humanos, adotamos essa tecnologia e a incorporamos à nossa maneira de trabalhar.

Quanto mais resistimos, mais oportunidades perdemos. A tecnologia apresenta uma enorme oportunidade para a FP&A para permitir a transformação que deve acontecer. O Excel é ótimo se você souber usá-lo adequadamente, mas a maioria clara de nós não. Portanto, a tecnologia pode ajudar a dar o impulso necessário para você deixar de lado as tarefas de baixo valor agregado e começar a conduzir as escolhas estratégicas certas na empresa.

Qual é a sua abordagem da tecnologia? Você está abraçando tudo o que está vindo para você ou adotando uma abordagem cética pensando que o que você tem está bem? Gostaríamos muito de ouvir sobre as adoções de tecnologia bem-sucedidas ou mesmo sobre como você conseguiu aumentar sua produtividade simplesmente usando o Excel melhor, para nos mostrar o que você tem!


Este artigo foi co-escrito por Lance Rubin e Anders Liu-Lindberg. Faz parte de uma série colaborativa de artigos que se valem de conhecimentos de todo o mundo para cobrir vários tópicos cruciais em torno do tema das práticas de mudança de FP&A. Leia o original e explore mais a série aqui.

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