סקירת ניתוח ותכנון פיננסי

כדי להתחרות ולשגשג בעולם העסקים של היום, אתם חייבים להיות מסוגלים לבצע ציר במהירות - ולפתח אסטרטגיה עסקית יעילה וגמישה. אנליסטים ואנשי מקצוע בתחום התכנון הפיננסי מתבקשים לראות סביב פינות ולספק תובנות מדויקות מונחות נתונים כדי לסייע ביידוע תכנון וקבלת החלטות בביטחון בכל הארגון.

משמעות והגדרה של FP&A

תכנון וניתוח פיננסיים (FP&A) הוא סט של פעילויות תכנון, חיזוי, תקצוב ואנליטיות שתומכות בהחלטות העסקיות העיקריות של החברה ובתקינות הפיננסית הכוללת. עם תוכנת FP&A ארגונית, צוותים פיננסיים יכולים לשלב נתונים פיננסיים, נתונים תפעוליים ונתונים חיצוניים (כמו מגמות שוק) במקום אחד. פיננסים יכולים לנתח את כל זה - ולחשוף את התובנות המעמיקות שהם צריכים כדי לתכנן את העתיד ולהדריך קבלת החלטות רווחית יותר.

סרטון זה מסביר את הפירוש והמשמעות של תכנון וניתוח פיננסי (FP&A) בסביבה העסקית המודרנית.

כלי FP&A יכולים לסייע במימון אנשי מקצוע:

• ספק ניתוח פיננסי מהיר ומדויק וייעוץ למובילים עסקיים
• נבא את ההשפעה של החלטות פוטנציאליות על תזרים מזומנים ורווחיות
• הערך ועקוב אחר הבריאות וההשקעות הפיננסיות הכוללות של החברה
• בנה ותחזק תחזיות ומודלים פיננסיים מפורטים
• צור תוכניות פיננסיות זריזות ומשולבות שמהוות חשבון לתרחישים מרובים
• שתף פעולה עם מחלקות כדי להכין ולאחד תקציבים
• יישר אסטרטגיה ארגונית עם ביצוע ועקוב אחר ביצועים
• זהה והערך הזדמנויות וסיכונים חדשים להכנסה
• ועוד הרבה

תכנון וניתוח פיננסיים הם בדרך כלל חלק ממערכת ניהול פיננסית רחבה יותר - הכוללת גם פונקציונליות עבור חשבונאות, ניהול תזרים מזומנים והכנסות, ממשל, סיכונים ותאימות (GRC) ותהליכים פיננסיים אחרים בליבה. לחלופין, FP&A יכול להיות חלק מפתרון כלי ניתוח עצמאי שמשתלב עם מערכות עסקיות אחרות, כמו ERP. בכל אופן, FP&A צמח מגיליונות אלקטרוניים בסיסיים וחישובים ידניים לפתרונות מודרניים, מבוססי ענן המשתמשים בבינה מלאכותית (AI), אוטומציה וכלי ניתוח מתקדמים כדי לעמוד באתגרים הפיננסיים של עולם המשתנה במהירות.

הופעת xP&A

בשנת 2020 השיקה גרטנר את המושג xP&A- שעומד על תכנון וניתוח מורחבים. xP&A לוקח את המיטב מיכולות התכנון והניתוח הפיננסי (FP&A) כמו חיזוי, תכנון מתמשך, כלי ניתוח מתקדמים וניטור ביצועים - ומרחיב אותם בכל הארגון שלך, ומפרק חלקים בין מחלקות ותוכניות סנכרון. פתרונות xP&amp מבוססי ענן מחברים בין אנשים ומאחדים נתונים בין תחומי ליבה תפעוליים כמו פיננסים, שרשרת אספקה, משאבי אנוש ומכירות.

מדיווח להיגוי: AI עבור FP&A מודרני

ברמה בסיסית, בינה מלאכותית מביאה שכבת שיחה חכמה יותר ל-FP&A - הופכת דיווח תקופתי ללולאה רציפה ומונחית. עם בינה מלאכותית יצרנית ושאילתת שפה טבעית, סמנכ"לי כספים יכולים לשאול שאלות פשוטות באנגלית כמו "מה הזיז את שולי הרווח הגולמי ברבעון האחרון, ומה המנופים שיש לנו?" וקבלו פרשנות מיידית, ניהולית ומוכנה, חזותית, והציעו פעולות.

תחת מכסה המנוע, המודלים מסתפקים בכספים עם אותות תפעוליים (הזמנות, מלאי, צנרת, כוח אדם) וסימנים חיצוניים (חדשות, סנטימנט) לסימון משמרות מוקדם, סחרור ממוקד במה שממליץ על מהלכים מעשיים בין תמחור, עירוב, קיבולת והוצאה. כאשר יכולות אלה יושבות על נתוני ארגון מאוחדים ומתחברות ישירות למערכות ליבה תפעוליות, FP&A יכול להפעיל תחזיות חוזרות ממוקדות, לסנכרן תוכניות בין פונקציות ולדחוף החלטות בחזרה לביצוע כדי לסגור את הלולאה. התמורה: מחזורים קצרים יותר, פחות הפתעות והקצאת משאבים טובה יותר - כך שפיננסים מובילים את הציר, ולא רק מדווחים עליו.

שלבים בסיסיים בתהליך FP&A

תהליך FP&A הוא מחזור מתמשך של איסוף וניתוח נתונים. ככל שהעסקים גדלים ומתרחבים לשווקים חדשים, ובזמנים של תנודתיות שוק ושינוי מהיר, התהליך הופך למורכב יותר. יש לאסוף נתונים נוספים ויש לבצע ניתוח נוסף - וזו הסיבה שחברות גדולות ובינוניות רבות הקימו סניפי FP&A ייעודיים בתוך מחלקות הפיננסים שלהן. אך למרות המורכבות הגוברת, בליבתו תהליך FP&A כולל את אותם ארבעה שלבים בסיסיים:

1.  איסוף נתונים, איחוד ואימות: השלב הראשון בתהליך FP&A כולל איסוף נתונים פיננסיים ותפעוליים ממערכות ERP, מחסני נתונים ופתרונות עסקיים אחרים. בנוסף, נתונים מחוץ לארגון - כמו נתונים דמוגרפיים, כלכליים ושווקים רחבים יותר - עשויים להיאסף גם הם. לאחר איסוף כל הנתונים הדרושים, יש לאחד, לתקנן ולאמת אותם. תוכניות מדויקות, תחזיות, תקציבים וניתוח כולם תלויים באיכות ובשלמות הנתונים בהם הם משתמשים - כך שצעד זה חיוני לחלוטין. זה גם צורך זמן רב מאוד, כך שעסקים פונים כעת לפתרונות המופעלים על-ידי AI שיכולים להפוך רבות ממשימות אלה לאוטומטיות.

2.  תכנון וחיזוי: בשלב זה, אנליסטים של FP&A משתמשים בנתונים המוכנים כדי ליצור תחזיות פיננסיות שמנבאות כיצד העסק יבצע בעתיד ואם הוא עומד בראשה בכיוון הנכון. תחזיות פיננסיות כוללות תחזיות מכירות, תחזיות תזרים מזומנים ועוד. מודלי חיזוי פיננסי משמשים גם כדי לבדוק תרחישים שונים, לדמות את ההשפעה של משתנים שונים ולקבוע את דרך הפעולה הטובה ביותר כדי להניע את התוצאות הנכונות. שיטות התכנון הפיננסי הנפוצות ביותר כוללות:

• תכנון חיזוי: עם תכנון חיזוי, אנשי מקצוע של FP&A יוצרים מודל בסטים גדולים של נתונים של ביצועים בעבר. לאחר מכן, מודל חיזוי סדרה עתית זה משמש לניבוי ביצועים עתידיים. כלי תכנון של חיובי על של כלי ניתוח תחזיתיים, במיוחד כאשר הם משולבים בפתרון יחיד ומשודרגים באמצעות בינה מלאכותית ולמידת מכונה.
• תכנון מבוסס גורמים: בתכנון מבוסס גורמים, אנליסטים מזהים גורמים עסקיים מרכזיים של חברה (המכונה גם הדברים החשובים ביותר להצלחתה) - ולאחר מכן יוצרים סדרה של תוכניות שמראות מתמטית כיצד הגורמים העסקיים יושפעו ממשתנים שונים.
• תכנון מרובה תרחישים: תכנון וניתוח תרחישים היא שיטת התכנון המשמשת כיום יותר ויותר עסקים. בתכנון מרובה תרחישים, אנליסטים מעלים השערות לגבי מה שעלול לקרות בעתיד. הם צופים השלכות ולאחר מכן יוצרים תוכנית לתגובה לכל תרחיש סביר. מודלים אלה ותחזיות פיננסיות משמשים ליצירת התוכניות הפיננסיות והתפעוליות הדרושות להשגת מטרות אסטרטגיות עודפות כגון הכנסות והכנסה נטו על פני הקצר והארוך.

3.  תקצוב: בשלב התקצוב, אנשי מקצוע של FP&A מעריכים את ההוצאות הדרושות לביצוע התוכנית התאגידית בהתבסס על ההכנסה מהתוכנית האסטרטגית. לאחר מכן הם מקצים תקציב הוצאות לכל יחידה עסקית או פונקציה - כמו גם את ההכנסות ותזרים המזומנים שהם צפויים לייצר. תאגיד משתף פעולה עם כל מחלקה ולאחר מכן מגלגל את התקציבים המוסכמים לתקציב אב אחד. תקציב החברה נוצר בדרך כלל מדי שנה, ועדכונים נעשים באופן רבעוני כשינוי תנאים פיננסיים. עם זאת, כדי להתמודד טוב יותר עם תנאי שוק נדיפים, עסקים רבים אימצו כעת מחזורי תקצוב רציפים המתעדכנים תדיר בתחזיות מתגלגלות ותכנונים. חלק מהארגונים אימצו גם תקצוב מבוסס אפס, אשר נמנע מבלואט ומהוצאות יתר על המידה על ידי הערכה ללא הרף אילו הוצאות הכרחיות ואילו אינן.

4.  כלי ניתוח ומעקב ביצועים: כדי לייעץ לעסק ולספק תמיכה בהחלטות, צוותי FP&A מנתחים נתונים פיננסיים ומנטרים ביצועים - כולל מכירות, הוצאות, רווח, הון חוזר, תזרים מזומנים וסמני KPI אחרים - על בסיס מתמשך. הם עונים על שאילתות אד הוק ומתרגמים מספרים לנרטיב - או לסיפור נתונים - כדי לסייע למקבלי ההחלטות להבין מצב ולנקוט בפעולה נחשבת.

אנליסטים של FP&A מייצרים גם דוחות רגילים והמחשות ויזואליות של נתונים, ומבצעים פעילויות כמו ניתוח רווחיות - שכולל תכנוני רווח עתידיים ויכולים לענות על שאלות כמו "אילו מוצרים ושירותים יהיו הרווחיים ביותר בשנה הבאה ועכשיו?" או "האם עלינו ליצור מיקור חוץ או לשמור על זה באופן פנימי?".

פתרונות וטכנולוגיות מודרניים של FP&A

FP&A הוא בראש סדר העדיפויות עבור סמנכ"לי כספים ומובילי כספים וקל לראות מדוע. אוטומציה, בינה מלאכותית וענן משנים את המשחק - הופכים את התוכניות, התקציבים והתחזיות לכלי ניתוח מדויקים ופיננסיים יותר חזקים. לחברות המשתמשות בטכנולוגיות אלה בפעילויות FP&A שלהן יש כדור גביש טוב בהרבה מהמתחרים שלהן. זה יתרון לא יאומן.

ענן: באופן מסורתי, תוכנת FP&A נפרסה בשטחים, אבל פתרונות מבוססי ענן מציעים הרבה הזדמנויות. הם יכולים להתחבר ליותר מקורות ביג דאטה מאשר לעמיתיהם באתר, ניתן לגשת אליהם מכל מקום, הם מציעים שיתוף פעולה קל, והם מדרגיים וחסכוניים. גם התקדמויות אחרונות באבטחת ענן הפכו את הנתונים למאובטחים יותר, במקרים רבים, מאשר אם היו מאוחסנים באתרי.

בינה מלאכותית ולמידת מכונה: כלי ניתוח ותכנון פיננסיים המורחבים באמצעות בינה מלאכותית ולמידת מכונה מועילים מאוד לאנליסטים של FP&A. לא רק שהם יכולים לעזור למשתמשים לנתח סוגים נוספים של Big Data ממקורות נוספים, הם יכולים גם לחשוף מגמות, דפוסים, קורלציות ותובנות שעשויות אחרת ללכת ללא תשומת לב. בינה מלאכותית ולמידת מכונה משפרות באופן דרמטי את הדיוק של תחזיות פיננסיות—ומכריזות על כלי ניתוח תחזיתיים, דיווח בשירות עצמי ותכנון מרובה תרחישים.

אוטומציית תהליך רובוטי: אנליסטים של FP&A בדרך כלל משקיעים כמות עצומה של נתוני מיקור, צבירה ועיצוב. RPA, המופעל על-ידי בינה מלאכותית ולמידת מכונה, מבצע אוטומציה של רבות ממשימות ידניות אלה - מאיץ את זמני העיבוד ומפחית שגיאות בדרך. היא יכולה גם לבצע אוטומציה של ניתוח, חיזוי, מידול חיזוי ויצירת דוחות, ובכך לשחרר חברי צוות להעביר את המיקוד שלהם לעבודה בעלת ערך מוסף יותר, כמו פירוש תוצאות וייעוץ לעסק.

העתיד של FP&A

משיבושים בשרשראות האספקה ועד לאי-ודאות כלכלית ופוליטית, השנים האחרונות הראו לנו שהדבר האחד שאנחנו יכולים להיות בטוחים בו הוא שינוי. כדי להתמודד עם האתגרים האלה, מחלקות הפיננסים של היום צריכות להיות בעלות גישה למידע הנכון ולנתונים הנכונים - ולקבל אותו בזמן הנכון.

עסקים מודרניים חשים דחיפות מוגברת ליישום כלים ופתרונות חכמים של FP&amp, המופעלים על-ידי בינה מלאכותית וכלי ניתוח מתקדמים. תובנות מונחות נתונים בזמן אמת מסייעות למנהיגים הפיננסיים והעסקיים של היום לבצע אוטומציה ולייעל את התהליכים שלהם ולקבל החלטות מושכלות יותר, ולהגדיר את עצמם לעתיד של תכנון אוטונומי.

ככל שהעסק הופך מהיר ותחרותי יותר, חברות צריכות את היכולת לחזות במהירות ודיוק גדולים יותר. עליהם לעבוד עם תקציבים נשירים ולמצוא דרכים חדשות ויצירתיות להניע רווחיות, גמישות והמשכיות עסקית.

ברחבי העולם, מיטב המנהיגים הפיננסיים עובדים קשה כדי לדפוק מחסומים לאימוץ טכנולוגי - יישום אסטרטגיות פיקוח נתונים מבוזרות והקמת "גרסאות מספיקות של האמת" כדי לעבור לעתיד בביטחון ובעוצמה.

סיכום

כשעסקים הופכים תחרותיים ומורכבים יותר ויותר, צפה שפתרונות FP&A יתפתחו כדי לעמוד באתגרים חדשים:

• כלי FP&A ישתלבו בצורה חלקה עם עוד מקורות נתונים ומערכות עסקיות.
• פלטפורמות מבוססות ענן יהפכו לשיטת האספקה שנבחרה עבור תוכנת FP&A.
• פתרונות AI יביאו למהירות, דיוק ויעילות גדולים יותר לתהליכי FP&A.
• תכנון וניתוח מורחבים (xP&A) יעזרו להסיר את המחסומים לשיתוף פעולה - הן בתוך הארגון והן מחוצה לו.