Hva er økonomisk planlegging og analyse (FP&A)?

FP&A er et sett med planleggings-, prognostiserings-, budsjetterings- og analyseaktiviteter som støtter forretningsbeslutninger og økonomisk helse.

Oversikt over finansplanlegging og -analyse

For å konkurrere og trives i dagens forretningsverden, må du kunne svinge raskt – og utvikle en strømlinjeformet og robust forretningsstrategi. Finansplanleggingsanalytikere og fagfolk blir bedt om å se rundt hjørner og gi nøyaktig, datadrevet innsikt for å bidra til å informere trygg planlegging og beslutningstaking i hele bedriften.

FP&A mening og definisjon

Finansplanlegging og analyse (FP&A) er et sett med planlegging, prognostisering, budsjettering og analytiske aktiviteter som støtter et selskaps store forretningsbeslutninger og generell økonomisk helse. Med en FP&A-programvare for bedrifter kan finansteam kombinere finansielle data, driftsdata og eksterne data (som markedstrender) på ett sted. Økonomi kan analysere alt – og avdekke den inngående innsikten de trenger for å planlegge for fremtiden og veilede mer lønnsom beslutningstaking.

placeholder

Denne videoen forklarer meningen og betydningen av finansplanlegging og analyse (FP&A) i et moderne forretningsmiljø.

FP&Et verktøy kan hjelpe økonomer:

  • Gi rask og nøyaktig økonomisk analyse og råd til bedriftsledere

  • Prognostisere innvirkningen av potensielle beslutninger på kontantstrøm og lønnsomhet

  • Vurdere og overvåke selskapets generelle finansielle helse og investeringer

  • Bygge og vedlikeholde detaljerte finansmodeller og prognoser

  • Opprette smidige, integrerte finansplaner som tar hensyn til flere scenarioer

  • Samarbeid med avdelinger for å forberede og konsolidere budsjetter

  • Juster bedriftsstrategi med utføring og spor ytelse

  • Identifisere og vurdere nye inntektsmuligheter og risiko

  • Og mye mer

Finansplanlegging og -analyse er vanligvis en del av et bredere økonomistyringssystem – som også inkluderer funksjonalitet for regnskap, inntekts- og kontantstrømstyring, styring, risiko og overholdelse (GRC) og andre sentrale finansprosesser. FP&A kan også være en del av en frittstående analyseløsning som integreres med andre forretningssystemer, for eksempel ERP. Uansett har FP&A vokst fra grunnleggende regneark og manuelle beregninger til moderne, skybaserte løsninger som bruker kunstig intelligens (KI), automatisering og avanserte analyser for å møte de økonomiske utfordringene i en verden i rask endring.

 

Fremveksten av xP&A

I 2020 lanserte Gartner konseptet xP&A – som står for utvidet planlegging og analyse. xP&A tar det beste av økonomisk planlegging og analyse (FP&A) evner som prognostisering, kontinuerlig planlegging, avansert analyse og ytelsesovervåking - og utvider dem på tvers av hele bedriften, bryter ned siloer mellom avdelinger og synkroniseringsplaner. Cloud-baserte xP& En løsning knytter mennesker sammen og samler data på tvers av kjerneområder som økonomi, forsyningskjede, HR og salg.

Grunnleggende trinn i FP&A-prosess

FP&En prosess er en kontinuerlig syklus av datainnsamling og analyse. Etter hvert som bedrifter vokser og ekspanderer til nye markeder, og i tider med markedsvolatilitet og rask endring, blir prosessen mer kompleks. Det må samles inn flere data, og det må gjøres flere analyser – det er derfor mange store og mellomstore bedrifter har dannet dedikerte FP&A-filialer innenfor sine finansavdelinger. Men til tross for økende kompleksitet, i kjernen FP&En prosess inkluderer de samme fire grunnleggende trinnene:

 

1.  Datainnsamling, konsolidering og verifisering Det første trinnet i FP&A-prosessen omfatter innsamling av økonomiske og operative data fra ERP-systemer, datalagre og andre forretningsløsninger. I tillegg kan data fra utenfor bedriften – for eksempel bredere demografiske, økonomiske og markedsdata – også samles inn. Når alle nødvendige data er samlet inn, må de konsolideres, standardiseres og verifiseres. Nøyaktige planer, prognoser, budsjetter og analyser avhenger av kvaliteten og fullstendigheten til dataene de bruker – så dette trinnet er helt avgjørende. Det er også svært tidkrevende, så bedrifter vender seg nå til KI-drevne løsninger som kan automatisere mange av disse oppgavene.

 

2.  I dette trinnet bruker FP&A-analytikere de forberedte dataene til å opprette finansprognoser som prognostiserer hvordan virksomheten vil fungere i fremtiden, og om den er på vei i riktig retning. Økonomiske prognoser omfatter salgsprognoser, kontantstrømprognoser med mer. Finansielle prognosemodeller brukes også til å teste ut ulike scenarier, simulere virkningen av ulike variabler, og bestemme den beste kursen for å fremme de riktige resultatene. De mest brukte metodene for finansplanlegging omfatter:

 

Prediktiv planlegging: Med prognoseplanlegging oppretter FP&A-fagfolk en modell for store datasett med tidligere ytelse. Da brukes denne tidsrekkeprognosemodellen til å prognostisere fremtidig ytelse. Planleggingsverktøy for prediksjonsanalyse, spesielt når det er integrert i én løsning og utvidet med KI og maskinlæring.

 

Driverbasert planlegging: I førerbasert planlegging identifiserer analytikere et selskaps viktigste forretningsdrivere (dvs. de tingene som er viktigst for suksessen) – og deretter lager en rekke planer som matematisk viser hvordan forretningsdriverne ville bli påvirket av ulike variabler.

 

Planlegging av flere scenarier: Scenarioplanlegging og -analyse er planleggingsmetoden som i økende grad brukes av bedrifter i dag. I flerscenarioplanlegging gjør analytikere antakelser om hva som kan skje i fremtiden. De forutser konsekvenser og oppretter deretter en plan for å svare på hvert plausibelt scenario. Disse modellene og økonomiske prognosene brukes til å lage de finansielle og operative planene som trengs for å oppnå overordnede strategiske mål som inntekt og nettoinntekt på kort og lang sikt.

 

3.  Budsjettering I budsjetteringstrinnet beregner FP&A-fagfolk kostnadene som er nødvendige for å utføre bedriftsplanen basert på inntekten fra den strategiske planen. Deretter fordeler de et utgiftsbudsjett på hver forretningsenhet eller funksjon – i tillegg til inntekten og kontantstrømmen de forventes å generere. Bedriften samarbeider med hver avdeling og oppsummerer deretter de avtalte budsjettene i ett hovedbudsjett. Foretaksbudsjettet opprettes vanligvis årlig, og oppdateringer gjøres kvartalsvis etter hvert som finansbetingelsene endres. Men for bedre å takle flyktige markedsforhold, har mange bedrifter nå tatt i bruk kontinuerlige budsjetteringssykluser som ofte oppdateres med rullerende prognoser og projeksjoner. Noen organisasjoner har også tatt i bruk nullbasert budsjettering, noe som unngår bloat og overforbruk ved kontinuerlig å evaluere hvilke utgifter som er nødvendige og hvilke som ikke er det.

 

4.  Ytelsesovervåkning og -analyse For å gi råd til virksomheten og gi beslutningsstøtte, analyserer FP&A-team finansdata og overvåker resultater – inkludert salg, utgifter, fortjeneste, arbeidskapital, kontantstrøm og andre KPI-er – på kontinuerlig basis. De svarer ad hoc-spørringer og oversetter tall til en narrativ - eller datahistorie - for å hjelpe beslutningstakere med å forstå en situasjon og ta vurderte handlinger.

 

FP&En analytiker genererer også regelmessige rapporter og datavisualiseringer, og utfører aktiviteter som lønnsomhetsanalyse - som inkluderer fremtidige profittprognoser og kan svare på spørsmål som "Hvilke produkter og tjenester vil være mest lønnsomme neste år og nå?" eller "Skal vi sette ut produksjon eller beholde den internt?".

Moderne FP&A løsninger og teknologier

FP&A var en topp prioritet for økonomidirektører og finansledere i 2020, og det er lett å se hvorfor. Automatisering, kunstig intelligens og skyen endrer spillet – noe som gjør planer, budsjetter og prognoser mer nøyaktige og økonomiske analyser kraftigere. Selskaper som bruker disse teknologiene i sine FP&A aktiviteter har en mye bedre krystall ball enn sine konkurrenter. Det er en utrolig fordel.

 

Cloud: Tradisjonelt ble FP&A-programvare distribuert lokalt, men skybaserte løsninger gir mange muligheter. De kan koble til flere store datakilder enn sine lokale kolleger, de kan nås fra hvor som helst, de tilbyr enkelt samarbeid, og de er skalerbare og kostnadseffektive. Nylige fremskritt innen skysikkerhet har også gjort data sikrere, i mange tilfeller, enn om de skulle lagres på stedet.

 

KI og maskinlæring: Finansplanlegging og analyseverktøy som utvides med KI og maskinlæring, er svært fordelaktige for FP&A-analytikere. Ikke bare kan de hjelpe brukere med å analysere flere typer Big Data fra flere kilder, de kan også avdekke trender, mønstre, korrelasjoner og innsikt som ellers kan gå ubemerket. KI og maskinlæring forbedrer dramatisk nøyaktigheten i finansielle prognoser – og overbelastede prediksjonsanalyser, selvbetjeningsrapportering og planlegging med flere scenarioer.

 

Robotprosessautomatisering: FP&A-analytikere bruker vanligvis mye tid på å hente inn, samle inn og formatere data. RPA, drevet av AI og maskinlæring, automatiserer mange av disse manuelle oppgavene – noe som gir raskere behandlingstid og reduserer feil underveis. Det kan også automatisere analyse, prognostisering, prediktiv modellering og rapportgenerering, og frigjøre teammedlemmer til å flytte fokus til mer verdiskapende arbeid, for eksempel tolke resultater og gi råd til virksomheten.

Fremtiden for FP&A

Fra forsyningskjeder forstyrrelser til økonomisk og politisk usikkerhet, de siste årene har vist oss at den ene tingen vi kan være sikker på er endring. For å møte disse utfordringene må dagens økonomiavdelinger ha tilgang til riktig informasjon og riktige data – og få dem til rett tid.

 

Moderne bedrifter føler økt hastverk for å implementere smart FP& A verktøy og løsninger, drevet av AI og avansert analyse. I sanntid hjelper datadrevet innsikt dagens økonomi- og bedriftsledere med å automatisere og effektivisere prosessene sine og ta mer informerte beslutninger, og sette seg opp for en fremtid med autonom planlegging.

 

Etter hvert som virksomheten blir raskere og mer konkurransedyktig, trenger bedrifter muligheten til å prognostisere med større hastighet og nøyaktighet. De må jobbe med slankere budsjetter og finne nye og kreative måter å fremme lønnsomhet, robusthet og forretningskontinuitet på.

 

Over hele verden jobber de beste finansielle lederne hardt for å slå ned barrierer for teknologisk adopsjon – å implementere distribuerte datastyringsstrategier og etablere «tilstrekkelige versjoner av sannheten» til å bevege seg inn i fremtiden med tillit og styrke.

Oppsummering

Etter hvert som bedrifter blir stadig mer konkurransedyktige og komplekse, forventer FP&A løsninger for å utvikle seg for å møte nye utfordringer:

  • FP&Et verktøy vil sømløst integreres med enda flere datakilder og forretningssystemer.

  • Skybaserte plattformer vil bli den foretrukne leveringsmetoden for FP&A programvare.

  • AI-løsninger vil gi større hastighet, nøyaktighet og effektivitet til FP&A-prosesser.

  • Utvidet planlegging og analyse (xP&A) vil bidra til å fjerne barrierene for samarbeid – både i og utenfor bedriften.

placeholder

Utforsk FP&A-programvare

Naviger i det uventede og bli en pålitelig rådgiver for bedriften din.

placeholder

Ideer du ikke finner noe annet sted

Registrer deg for en dose Business Intelligence levert rett til innboksen din.

twitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixel