Fire AI-funktioner, der giver tid og kvalitet i din FP&A-funktion

Danske virksomheder implementerer i stigende grad AI og machine learning (ML) for at forbedre deres finansielle planlægnings- og analyseprocesser (FP&A). Og med god grund. AI-funktioner kan nemlig hjælpe din virksomhed med at spare tid samt forbedre nøjagtigheden og højne kvaliteten af jeres prognoser og budgetter. 

Og det behøver ikke være svært at komme i gang. For selvom AI og ML i sig selv ikke er nye teknologier, er det nyt, at de er blevet brugervenlige for alle. 

Udbredelsen af AI-funktioner er også steget i en grad, så du i dag kan finde AI-moduler integreret i både Excel, Google Sheets og de store specialiserede FP&A-værktøjer. 

Derfor får du i denne artikel fire konkrete forslag til, hvordan du kan få mest muligt ud af at bruge AI og ML til forecasting og budgettering. 

Dit FP&A-team kender sandsynligvis følelsen af at være presset på både tid og overblik – ofte i en grad, så de ikke har tilstrækkelig tid til at agere analytiker eller understøttende til forretningen, fordi processen er så tung og arbejdsintensiv. Og her kan AI virkelig gøre en forskel. For brugt rigtigt kan AI hjælpe din FP&A-afdeling med at gå fra at være talknusere til at blive finance business partnere med en central rolle i organisationen. 

AI kan nemlig automatisere mange af de tidskrævende rutineopgaver og levere indsigter baseret på realtidsdata. Og det giver dit FP&A-team mulighed for at fokusere på værdiskabende aktiviteter som strategisk planlægning og beslutningstagning – uden at give køb på kvaliteten af rapportering og talmateriale. 

Rolling forecasts er essentielle for virksomheder, der opererer i dynamiske markeder. Indtil nu har det dog krævet en betydelig manuel indsats at holde de relevante data og forudsætninger opdaterede. 

Men sådan behøver det ikke længere at være. AI og ML har nemlig gjort det muligt at automatisere denne proces ved at erstatte den før så tidskrævende dataindtastning med algoritmer, der kan behandle og indarbejde information i realtid. 

Den funktion hedder predictive forecasting. 

Og ved at analysere historiske data og eksterne faktorer, såsom markedstendenser eller økonomiske indikatorer, giver AI-drevne rullende forecasts en mere præcis og agil tilgang til økonomisk planlægning. Det reducerer ikke kun arbejdsbyrden for FP&A-teams, men sikrer også, at jeres prognoser forbliver relevante og opdaterede, selv i volatile miljøer. 

Det giver et mere præcist grundlag for de beslutninger, I tager, og kan også gøre jer i stand til at handle på muligheder, der kræver kortere betænkningstid. 

Er der noget, AI og ML er gode til, så er det at identificere mønstre og tendenser i store datasæt. Og denne egenskab er særligt værdifuld inden for forecasting, hvor præcisionen af forudsigelser kan være afgørende for forretningsbeslutninger. 

For eksempel kan AI integrere eksterne faktorer som renter, meteorologiske data eller arbejdsmarkedsstatistikker i prognoser – faktorer, der ellers ofte bliver overset i traditionelle forecastingmodeller. 

AI’s evne til at genkende mønstre fører os videre til en af de mest spændende anvendelser inden for FP&A – nemlig at benchmarke AI-genererede prognoser mod menneskeskabte estimater. AI-algoritmer kan nemlig behandle store mængder historiske og eksterne data, som de kan bruge til at producere meget præcise forudsigelser. 

Ved at sammenligne algoritmernes forudsigelser med de tal, din FP&A-afdeling selv har genereret, kan din virksomhed identificere eventuelle uoverensstemmelser, validere jeres antagelser og generelt forbedre den overordnede kvalitet af jeres prognoser. 

Denne tilgang forbedrer ikke kun nøjagtigheden af jeres forudsigelser – den opbygger også tillid til prognoseprocessen, fordi den udnytter det bedste fra de menneskeskabte og maskingenererede forudsigelser. 

Datavalidering er endnu et område, hvor AI kan tilføre virkelig stor værdi. Også her er det AI’ens evne til at finde mønstre, der gør udfaldet. 

For AI-modeller kan også identificere anomalier eller afvigelser i jeres prognoser og budgetter og markere områder, der kræver yderligere opmærksomhed – fx hvis der er et område, hvor jeres estimater er usandsynligt høje eller lave. 

For eksempel har FP&A-værktøjet Workday Adaptive Planning en funktion ved navn ’anomaly detection’, som bruger ML til at vurdere prognose- eller budgetdata og fremhæve potentielle afvigelser. 

Og denne automatiserede valideringsproces kan både reducere risikoen for fejl, afsløre outliers og frigøre værdifuld tid for dine FP&A-medarbejdere.

Uanset om du er helt klar til at trykke på start-AI-knappen, eller om du stadig er ved at varme op til tanken, er det vigtigt at vide, at brugen af AI også medfører nogle overvejelser, det er værd at gøre sig på forhånd. 

Vælger du at bruge AI i din financial planning-proces, kræver det, at din virksomhed har god datakvalitet og tillid til jeres tal. Hvis AI’en bliver fodret med fejlbehæftede data, er det nemlig dem, den baserer sit videre arbejde på. 

Inden du går i gang med at bruge AI, vil vi også anbefale, at du tænker over, hvem der har ansvaret for de tal, der er indarbejdet af algoritmen. Derfor opfordrer vi til, at din FP&A-afdeling på forhånd laver en tydelig ansvarsfordeling eller en procesbeskrivelse, der sikrer, at I tjekker og kvalitetsvurderer AI’ens output, inden I leverer det videre. 

Det sidste, du med fordel kan huske på, inden du implementerer AI-løsninger i din FP&A-afdeling, er at afsætte ressourcer til fx oplæring, teknisk hjælp og juridisk hjælp til at sikre, at din virksomheds brug af AI overholder relevant lovgivning på området. 

For at danske virksomheder ikke skal falde bagud ift. den teknologiske udvikling, er det vigtigt at komme i gang med at bruge AI – også når vi taler FP&A. Og heldigvis er der mange fordele at hente. Kort fortalt er nøgleordene øget præcision, højere kvalitet og signifikant tidsbesparelse. 

AI anvendt i FP&A-funktionen øger mulighederne for, at dygtige og erfarne FP&A-medarbejdere kan udføre bedre analytisk arbejde og få tid til strategi – mens algoritmerne håndterer det repetitive manuelle arbejde.