自动化和机器学习如何重塑财务职能(下)

在第一部分在这篇博客中，我们研究了自动化和机器学习对CFO职能的影响。在本文中，我们将深入研究金融领域的特定用例，以及它们对传统的日常金融活动的意义。

改善财务规划和分析(FP&A)

如果您同意财务规划和分析(FP&A)在未来金融中的角色将是实时为业务提供数据驱动的决策支持的观点，那么很明显，金融必须改变其流程以满足这一愿景。自动化是这一转变的核心组件。

的研究麦肯锡平均而言，大约60%的金融活动可以通过现有技术完全(40%)或大部分(17%)自动化。FP&A在这一范围内的位置有待商榷，但同一项研究声称，这一类别中的许多任务是完全(11%)或大部分(45%)可自动化的。

很少有人会说，从基于电子表格的FP&A文化到基于自动化的FP&A文化正在发生转变。很难说我们处于这种转变的哪个阶段，但从电子表格技能转向金融技术技能的愿望是一个相当戏剧性的转变。在CFO Insights的一项调查中，78%的人认为两年前Excel技能是最重要的技能，而现在这个数字是5%。金融专业人士可以使用的自动化应用程序正在推动这种转变。

自动对账

今天的财务部门花了太多的时间来协调不同系统之间的数据。考虑内部和外部系统之间的事务，以及跨各种分类账的事务。该任务的手工性质意味着错误是不可避免的，有重复的输入或数据输入错误。

Workday的联席总裁兼首席财务官罗宾•西斯科(Robynne cisco)在她之前工作过的公司中亲身体会到了这一点。“每个月财务部门都必须结束这段时间，访问数据，协调数据，格式化数据，并进行分析。当我们向企业提交数据时，已经是这段时间结束两周后，采取行动已经太晚了。”

通过使用规则和模式，机器学习可以为金融专业人员提供识别大量此类对账的能力，了解问题所在，并在某些情况下纠正问题或将其标记为人为干预。

更快更有效地结帐

在大多数公司，哪怕是最轻微地提及结帐，也足以让整个金融界的血压飙升。这在很大程度上是由于财务结算过程中涉及的系统数量，以及来自企业各个职能部门的输入。

对于处理多个不同系统的财务团队来说，可以帮助他们更有效、更准确地结帐的新工具和资源分为两类:云技术和机器学习。华体会体育彩票全站使用云技术，用户的一个关键优势是与本地软件相比易于部署。更新的版本也更容易部署，云提供了快速有效地扩展和链接到不同工具的能力。

韦克福德说:“目前，大部分财务工作都集中在每个月末的一个紧张时期，此时需要处理许多手工分录。”“智能自动化核心事务和流程将解决这种低效的工作模式，并有助于确保第一次正确发布条目，从而消除了高度人工干预的需要。这方面的一个很好的例子是机器学习支持的异常检测，它将识别潜在的异常交易，并自动纠正编码或在发布条目之前对其进行审查。”

安全性也是云技术的一个优势，它使企业能够利用专业知识，而不是开发专业知识。许多供应商正在战略性地将他们的解决方案转移到云模型上，并制定了只提供基于云的工具的长期计划——这是希望投资金融工具的公司的主要趋势。对于推动金融转型的人来说，云工具的日益可用性是一个重要的机会。

机器学习在金融专业人士中是一个热门话题，因为它有望执行许多公司目前必须手动完成的工作。例如，对于多个会计图表，机器学习开始执行一些以前由人工完成的映射和分析，帮助公司完成结帐和合并过程。

提供更快，更好的分析和见解

虽然上述流程的智能自动化将给金融业带来巨大的推动，但它是满足日益增长的报告和分析需求的能力，以及关键利益相关者近乎实时所需的数据量和复杂性的增加，这将被智能自动化所改变。

事实上，在一项全球CFO研究中，26%的组织表示，他们在财务组织中实施自动化的主要原因是提供增强的决策支持，这将使他们和他们的团队更具战略性。

RPA可能会为整个财务部门的手动数据收集、合并、验证和格式化敲响丧钟。如今，这些非增值任务占用了大量时间，财务团队几乎没有时间进行分析。而且，随着手工、常规流程变得更加自动化，财务团队将能够专注于增值活动，例如场景规划、风险评估、性能和预测建模。

“新的数据来源带来了新的分析技术和对洞察力的搜索。组织将在计划、交付和结果数据上应用自动化和数据挖掘技术，以增强这些过程的可见性和跟踪，”毕马威技术业务管理合伙人Jason Byrd说。“新的见解将使团队能够及时捕获数据，以分析速度、部署和客户响应，从而创建决策和航向修正的反馈循环。”

在成为战略业务合作伙伴的过程中，精明的首席财务官将通过自动化和机器学习简化流程，建立支持快速变化的商业环境所需的信心。智能自动化将帮助金融业释放其作为战略指南的真正潜力，使其摆脱被堆积如山的交易流程所掩埋的数字计算器的身份。今天的财务职能必须支持业务敏捷性，这意味着首席财务官与具有前瞻性的财务职能部门合作，自动化将在推动财务转型中发挥关键作用。