5 barreiras à adoção de funções analíticas avançadas em finanças

Dados financeiros de baixa qualidade

As equipes de finanças coletam grandes volumes de dados de seus próprios sistemas, de diferentes departamentos e de fontes externas. Mas a qualidade desses dados muitas vezes deixa muito a desejar. Estruturas de dados complexas com vários sistemas e aplicativos isolados dificultam a mesclagem, agregação e padronização de dados em tempo hábil, o que é uma etapa crucial antes de poderem ser analisados. Funções analíticas e, especialmente, funções analíticas avançadas que usam inteligência artificial (IA) e algoritmos de Machine Learning para combinar grandes conjuntos de dados, precisam de dados atuais e de alta qualidade – caso contrário, não produzirão resultados de alta qualidade. Essa questão da má qualidade dos dados é uma das principais barreiras entre as equipes de finanças e as funções analíticas avançadas.

Há várias maneiras pelas quais as equipes de finanças podem melhorar a qualidade dos dados e estabelecer as bases para funções analíticas avançadas, incluindo:

• Resolva os problemas de qualidade mais urgentes primeiro
  Os problemas de dados não precisam ser resolvidos de uma só vez. Preparar a decisão dos dados pode ser alcançado em incrementos direcionados. Comece com os dados comuns que suportam seus principais KPIs estratégicos. Ao padronizá-los, você trará dados ausentes, incompletos e duplicados à superfície, dando a você um primeiro objetivo gerenciável para seu projeto de melhoria da qualidade dos dados.
• Concentre-se em uma versão "suficiente" da verdade
  Os benefícios de alcançar uma única fonte da verdade, ou dados centralizados compartilhados em toda a organização, estão bem documentados. Mas se cumprir esse objetivo ainda está a anos de distância, há uma solução provisória: buscar uma estratégia de “versões suficientes da verdade”. Isso envolve compensar o custo de dados incorretos e o esforço necessário para uma governança adicional.
  
  A definição de requisitos de qualidade de dados é uma primeira etapa importante. Qual é o nível crítico? Quais definições de dados, como ROI e rentabilidade, são mais importantes para relatórios financeiros e de BI? E que pode ser reservado para um projeto posterior?
  
  De acordo com o Gartner, as organizações que se concentram em uma versão suficiente da verdade são "41% mais propensas a gerar dados prontos para a decisão e duas vezes mais propensas a melhorar a qualidade do processo decisório e dos resultados de negócios" – tornando-a uma forma viável de começar a enfrentar a barreira da qualidade dos dados.
• Distribuir a governança de dados
  Mesmo sem uma única fonte da verdade, os departamentos financeiros ainda precisam de uma estrutura para garantir a qualidade e a consistência dos dados. Mas a maioria das equipes não tem tempo para implementar e executar seu próprio programa de governança de dados. Com uma estratégia de governança de dados distribuída, as finanças fornecem orientação sobre quais dados governar e como governar, mas permitem que outros façam a governança real. Esse tipo de estrutura torna mais fácil avaliar quais problemas de qualidade de dados são mais críticos e onde concentrar os esforços de melhoria. Estruturas mutuamente acordadas também criam confiança de que os dados são suficientes para a tomada de decisões, mesmo que não sejam 100% perfeitos.
• Escolha o software de análise financeira na nuvem
  O software de funções analíticas avançadas na nuvem pode se integrar com mais tipos e fontes de dados – financeiros e operacionais, internos e externos – do que soluções on premise. Eles simplificam o modo como os dados são armazenados, catalogados, agregados e acessados – para que as equipes de finanças possam gastar menos tempo gerenciando dados e mais extraindo insights e colocando-os em uso.

Medo do fracasso

Projetos de transformação digital, como a implementação de funções analíticas avançadas, podem ser desafiadores – e nem sempre são bem-sucedidos. Para muitos líderes financeiros, o medo de falhar, mesmo que um pouco, está impedindo-os.

Esse medo pode ser amplificado em corporações que têm uma “cultura fracassa-fóbica”, onde as pessoas temem ser estigmatizadas por seus erros – ou onde a culpa ou o apontamento dos dedos é uma resposta comum quando as coisas passam mal. Para essas organizações, é necessária uma mudança de mentalidade. Considere que oportunidades inexploradas também são uma forma de fracasso que leva à estagnação e falta de inovação. E empresas que não conseguem se adaptar e inovar correm o risco de ficar para trás.

Dito isso, há melhores maneiras de falhar do que os outros. Para abraçar o fracasso da maneira certa, “falhe pequeno” e “falhe para frente”. Falhar em menor escala significa lidar com projetos de análise financeira em incrementos menores. Dessa forma, as falhas não consomem muito tempo ou impactam significativamente outros projetos. Não avançar significa analisar o que não funcionou e aplicar as lições aprendidas no próximo projeto. Esse tipo de “estágio de fracasso” deve ser incorporado em todos os projetos de inovação, pois é, em última análise, uma força motriz para o sucesso.

Necessidade de adesão executiva e cultural

Às vezes, as maiores barreiras para adotar funções analíticas avançadas em finanças são problemas de percepção ou abordagem. Qualquer grande iniciativa precisa de alguém para liderar e defendê-la. O financiamento precisa ser garantido. E novas formas de trabalho precisam ser adotadas em nível de equipe.

• Apoiando a mudança do topo
  Na sequência da pandemia de COVID-19, muitos CFOs foram encarregados de duelizar prioridades: reduzir custos e, ao mesmo tempo, acelerar iniciativas e investimentos em transformação digital. Diante dessa realidade, demonstrar o valor dos projetos de análise financeira avançada é fundamental para a aquisição de orçamento e buy-in.
  
  Quantificar e transmitir o valor dessas iniciativas – incluindo casos de uso, ROI e economia de tempo com base em análises autônomas (ou semi-autônomas) – ajudará a compensar e justificar os investimentos iniciais. Além disso, as finanças poderão demonstrar claramente seu valor quando o conselho estratégico de negócios for baseado em insights mais profundos e previsões mais precisas.
  
  Outra abordagem é identificar uma lista de projetos-piloto de análise avançada – cada um voltado para resolver um problema empresarial específico e aproveitar um conjunto de dados disponível. Cada piloto bem-sucedido fornecerá as evidências e a confiança necessárias para justificar o próximo ou maior projeto.
• Mude a cultura e obtenha adesão
  Às vezes, a barreira está enraizada na cultura do próprio departamento financeiro. Pode ser desafiador fazer com que as equipes desistam de ferramentas familiares e formas tradicionais de trabalho. Mas a solução pode ser tão simples quanto demonstrar quanto tempo pode ser economizado fazendo a transição para ferramentas mais recentes que podem automatizar cálculos e processos complexos para orçamento, previsão e planejamento de cenários.
• Avalie seu nível de maturidade analítica
  É necessário um certo nível de maturidade analítica para que as empresas possam implementar com sucesso análises mais avançadas. O International FP&A Board tem um FP&A Analytics Maturity Model que você pode usar para avaliar seu nível atual e determinar os próximos passos. Ele tem cinco níveis: básico, desenvolvimento, definido, avançado e líder.
  
  As equipes financeiras na extremidade básica do espectro não têm processos analíticos formais nem sistemas de business intelligence – e contam com ferramentas rudimentares para planejamento e modelagem. Considerando que, na extremidade principal do espectro, as equipes têm processos de planejamento totalmente integrados e funções analíticas proativas e orientadas por IA. Conhecer o nível de maturidade de sua organização pode ajudar você a criar um roadmap de melhorias incrementais necessárias para avançar em projetos analíticos.

Falta de tempo para iniciativas de funções analíticas avançadas

Sessenta e sete por cento dos CFOs e seus executivos financeiros seniores dizem que muitos de seus recursos estão ligados a sistemas legados e formas tradicionais de trabalho, deixando pouco tempo para inovar.

Embora seja verdade que a função financeira está sob pressão para fazer mais com menos, há maneiras de liberar tempo. Uma solução é terceirizar projetos de implementação para uma agência parceira.

Outra é investir em software e ferramentas na nuvem que simplifiquem os processos financeiros e as atividades diárias. Algumas soluções de finanças e FP&A baseadas em nuvem oferecem Machine Learning integrado, IA, automação de processos robóticos (RPA) e funções analíticas aumentadas que podem automatizar processos e acelerar a adoção de novas tecnologias.

Falta de competências financeiras digitais

A implementação e o uso de funções analíticas avançadas em finanças exigem um alto nível de alfabetização tecnológica. Mas muitos departamentos financeiros não têm as competências e habilidades digitais necessárias. Em uma pesquisa da PWC de 2020 com CFOs, 54% dos diretores executivos de serviços financeiros disseram que a escassez de habilidades interferiu na capacidade de inovar com eficiência. A sustentação dessa lacuna de habilidades é o medo de que a IA e outras tecnologias avançadas de automação tornem os trabalhos financeiros existentes redundantes.

Esses desafios podem ser superados usando uma abordagem multifacetada. Mesmo que o novo talento financeiro com o conjunto de habilidades certo seja escasso, aperfeiçoar os colaboradores existentes é um investimento digno. Além de ajudar a eliminar a lacuna de habilidades, ela contribuirá para o desenvolvimento profissional, a confiança e a satisfação no trabalho. E à medida que ampliam suas habilidades digitais e aprendem a usar essas tecnologias, eles geralmente se preocupam menos com a substituição.

Além do treinamento, incentive os membros da equipe a monitorar tendências, participar de eventos de tecnologia do setor e buscar ativamente novas oportunidades de aprendizagem. Tudo isso aumentará a destreza digital de suas equipes, um termo que o Gartner define como "um conjunto de crenças, mentalidades e comportamentos que ajudam os colaboradores a entregar resultados mais rápidos e valiosos a partir de iniciativas digitais".

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