Oversikt over finansplanlegging og -analyse

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

FP&A betydning og definisjon

Finansplanlegging og analyse (FP&A) er et sett med planlegging, prognoser, budsjettering og analytiske aktiviteter som støtter et selskaps store forretningsbeslutninger og generelle økonomiske helse. Med en FP&A-programvare for bedrifter kan finansteam kombinere finansdata, operative data og eksterne data (som markedstrender) på ett sted. Finans kan analysere alt – og avdekke den inngående innsikten de trenger for å planlegge for fremtiden og veilede mer lønnsomme beslutninger.

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

FP&Et verktøy kan hjelpe finansfagfolk:

• Gi rask og nøyaktig økonomisk analyse og råd til bedriftsledere
• Prognostisere virkningen av potensielle beslutninger på kontantstrøm og lønnsomhet
• Vurdere og overvåke selskapets generelle økonomiske helse og investeringer
• Bygge og vedlikeholde detaljerte finansmodeller og prognoser
• Opprette smidige, integrerte finansplaner som gjelder for flere scenarioer
• Samarbeid med avdelinger for å forberede og konsolidere budsjetter
• Tilpass bedriftsstrategi til 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 omfatter funksjoner 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, som ERP. Uansett har FP&A vokst fra grunnleggende regneark og manuelle beregninger til moderne, skybaserte løsninger som bruker kunstig intelligens (KI), automatisering og avansert analyse 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) funksjoner som prognoser, 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 kobler sammen mennesker og forener data på tvers av sentrale operative områder som økonomi, forsyningskjede, HR og salg.

Fra rapportering til styring: AI for moderne FP&A

På et grunnleggende nivå bringer AI et smartere, mer samtalelag til FP&A – som gjør periodisk rapportering til en kontinuerlig, foreskrevet sløyfe. Med generativ KI og naturlig språkspørring kan CFO-er stille enkle engelske spørsmål som "Hva flyttet bruttomargin forrige kvartal, og hvilke spaker har vi?" og få umiddelbare kommentarer, visuelle bilder og foreslåtte handlinger.

Under panseret fusjonerer modellene finansregnskap med driftssignaler (ordrer, lager, pipeline, arbeidsstokk) og eksterne signaler (nyheter, stemning) for å flagge endringer tidlig, spinne opp målrettet hva som er og anbefale praktiske trekk på tvers av priser, blanding, kapasitet og utgifter. Når disse funksjonene sitter på enhetlige bedriftsdata og kobler direkte til kjernesystemer, kan FP&A utløse fokuserte nye prognoser, synkronisere planer på tvers av funksjoner og skyve beslutninger tilbake til utføring for å lukke sløyfen. Utbyttet: kortere sykluser, færre overraskelser og bedre ressursallokering – så finans leder dreietappen, ikke bare rapporter om det.

Grunnleggende trinn i FP&A-prosess

FP&A prosessen er en kontinuerlig syklus av datainnsamling og analyse. Etter hvert som bedrifter vokser og utvides til nye markeder, og i tider med markedsvolatilitet og raske endringer, blir prosessen mer kompleks. Flere data må samles inn og flere analyser må gjøres – det er derfor mange store og mellomstore selskaper har dannet dedikerte FP&En filial innenfor sine økonomiavdelinger. 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 finans- og driftsdata fra ERP-systemer, datalagre og andre forretningsløsninger. I tillegg kan data fra utenfor bedriften – som bredere demografiske, økonomiske og markedsdata – også samles inn. Når alle nødvendige data er samlet, må de konsolideres, standardiseres og verifiseres. Nøyaktige planer, prognoser, budsjetter og analyser avhenger av kvaliteten og fullstendigheten av 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.  Planlegging og prognostisering: I dette trinnet bruker FP&A-analytikere de forberedte dataene til å opprette finansprognoser som prognostiserer hvordan virksomheten vil fungere i fremtiden, og hvis den er på vei i riktig retning. Finansielle prognoser inkluderer salgsprognoser, kontantstrømprognoser med mer. Finansprognosemodeller brukes også til å teste ut ulike scenarier, simulere virkningen av ulike variabler og bestemme det beste handlingsforløpet for å drive de riktige resultatene. De mest brukte metodene for finansplanlegging inkluderer:

• Prognoseplanlegging: Med prognoseplanlegging oppretter FP&A-eksperter en modell for store datasett med tidligere resultater. Da brukes denne tidsserieprognosemodellen til å prognostisere fremtidig ytelse. Planleggingsverktøy for prognoseanalysetillegg, spesielt når de er integrert i én løsning og utvidet med KI og maskinlæring.
• Driverbasert planlegging: I førerbasert planlegging identifiserer analytikere en bedrifts viktigste forretningsdrivere (dvs. de tingene som er viktigst for suksessen) – og lager deretter en rekke planer som matematisk viser hvordan forretningsdriverne vil bli påvirket av ulike variabler.
• Planlegging med flere scenarier: Scenarioplanlegging og -analyse er planleggingsmetoden som i dag brukes stadig mer av bedrifter. I multiscenarioplanlegging gjør analytikere antakelser om hva som kan skje i fremtiden. De forutser konsekvenser og lager deretter en plan for å svare på hvert plausibelt scenario. Disse modellene og finansielle prognoser brukes til å skape de finansielle og operative planene som trengs for å oppnå overordnede strategiske mål som inntekter og nettoinntekt over kort og langsiktig.

3.  Budsjettering: I budsjetteringstrinnet anslår FP&A-fagfolk utgiftene som trengs for å utføre bedriftsplanen basert på inntektene fra den strategiske planen. Deretter fordeler de et utgiftsbudsjett på hver forretningsenhet eller funksjon – i tillegg til inntektene og kontantstrømmen de forventes å generere. Bedriften samarbeider med hver avdeling og samler deretter opp de avtalte budsjettene i ett hovedbudsjett. Bedriftsbudsjettet opprettes vanligvis årlig, og oppdateringer gjøres kvartalsvis etter hvert som finansbetingelsene endres. Men for bedre å takle flyktige markedsforhold, har mange bedrifter nå vedtatt kontinuerlige budsjetteringssykluser som ofte oppdateres med rullerende prognoser og prognoser. 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-teamene økonomiske data og overvåker resultater – inkludert salg, kostnader, fortjeneste, arbeidskapital, kontantstrøm og andre KPI-er – fortløpende. De besvarer ad hoc-spørringer og oversetter tall til en fortelling – eller datahistorie – for å hjelpe beslutningstakere med å forstå en situasjon og ta vurdert handling.

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 produksjonen eller holde den internt?".

Moderne FP&En løsning og teknologi

FP&A er en topp prioritet for økonomidirektører og finansledere, 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 deres FP&En aktivitet har en mye bedre krystall ball enn sine konkurrenter. Det er en utrolig fordel.

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

KI og maskinlæring: Verktøy for finansplanlegging og -analyse som utvides med KI og maskinlæring, er svært fordelaktige for FP&A-analytikere. Ikke bare kan de hjelpe brukerne 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 nøyaktigheten i finansprognoser dramatisk – og overbelaster prognoseanalyser, selvbetjeningsrapportering og planlegging med flere scenarioer.

Robotprosessautomatisering: FP&A-analytikere bruker vanligvis mye tid på sourcing, aggregering og formatering av data. RPA, drevet av AI og maskinlæring, automatiserer mange av disse manuelle oppgavene – noe som øker behandlingstiden og reduserer feil underveis. Det kan også automatisere analyse, prognostisering, prognosemodellering og rapportgenerering, slik at teammedlemmene kan flytte fokuset til mer verdiskapende arbeid, for eksempel tolke resultater og gi råd til virksomheten.

Fremtiden for FP&A

Fra forsyningskjeder 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 den til rett tid.

Moderne bedrifter føler økt hastverk for å implementere smart FP&Et verktøy og løsninger, drevet av AI og avanserte analyser. Datastyrt innsikt i sanntid hjelper dagens finans- 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 drive lønnsomhet, robusthet og forretningskontinuitet.

Rundt om i verden jobber de beste finanslederne 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&En løsning for å utvikle seg for å møte nye utfordringer:

• FP&Et verktøy vil sømløst integrere med enda flere datakilder og forretningssystemer.
• Skybaserte plattformer vil bli leveringsmetoden for FP&A programvare.
• KI-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 virksomheten.