高级分析:财务领导者的前进之路

如今的首席财务官关注的不仅仅是利润。他们注视着地平线，预测即将发生的事情，并绘制出前进的路线。

作为你所在组织的财务领导者，更好地了解形势和你的业务的机会从未如此之大。在自动化和机器学习等数字技术的推动下，分析技术的进步使财务团队能够更深入地了解业务，并能够识别绩效问题、预测情景和改变结果。

这也意味着财务团队不再需要回顾过去寻找答案。高级分析可以帮助他们展望未来，并通过预测更好地预测未来，例如哪些产品和客户将最有利可图，或者哪些客户最有可能按时支付发票。华体会体育注册

与此同时，技术使更多财务流程(从会计到审计)实现自动化，从而使财务团队能够更多地专注于分析和与业务合作。

大多数首席财务官都认识到加强分析的迫切需要。根据IBM“提升你的企业——2018年首席财务官研究”，首席财务官将分析作为发现新增长机会的关键来源，并将企业数据与外部市场和竞争对手数据集成。

但是，尽管有价值，财务团队在使用数据和分析方面仍然面临挑战。在全球工作日调查中“金融重新定义”调查结果显示，只有35%的受访者在计划、预算和预测等关键领域广泛使用高级分析技术。

困难是什么?财务主管列举的原因通常都是一样的:系统和数据不连贯、在事务性工作上花费了太多时间、商业伙伴关系问题以及缺乏人才。在最近的一次行业活动中，德勤咨询公司(Deloitte Consulting LLP)负责人施文德曼(Matt Schwenderman)强调了金融业在分析方面面临的两个关键问题:技术和人才。他表示:“分析是金融支持更加数字化的运营模式的关键方式，但我们不一定拥有与之相匹配的技术和人才。”

首席财务官们意识到，他们现在必须开始应对这些挑战。如果不使用分析，公司就会面临做出错误决策的风险，最终阻碍增长并影响绩效。

基于各种研究和对财务领导者的采访，我们确定了三个关键领域，这些领域对于在财务职能中推进分析至关重要:核心技术基础、战略业务伙伴关系和领导力。

#1:核心技术基础

尽管许多金融机构渴望提升他们的分析能力，但大多数机构仍专注于建立正确的技术基础。施文德曼说，有些人比其他人更成功。他表示:“我们有一些组织正在利用数据和洞察力驱动的决策，做出令人难以置信的创造性和先锋性的事情。”“其他人仍然依赖于我所说的人工中间件:在整个组织中传递电子表格驱动的信息，带着不同的相同结果参加非常重要的会议，争论什么是正确的数字。”

财务团队经常处理分布在不同系统、具有不同数据定义的数据。金融真相没有唯一的来源，因此很难相信数据的准确性，并对其进行分析以获得洞察力。事实上，在Workday的“金融重新定义”调查中，财务领导者认为，系统效率低下是阻碍数据驱动型业务洞察力发展的第二大障碍。

全球领先的专业服务公司之一怡安集团财务解决方案副总裁Jim Kendall描述了在全球各地管理不同的财务系统如何影响怡安集团的业务分析能力。该公司在人力资源系统方面也面临着同样的挑战。他表示:“随着我们通过收购获得成长，我们的系统和流程的多样性成为我们面临的一个真正问题。”领导层很难对我们的员工和财务业绩有一个全局的看法——我们在财务和人力资源方面没有单一的分析来源。”

系统的低效率如何影响性能?考虑一下在多个国家销售相同产品和服务的跨国公司。华体会体育注册它们使用不同的金融系统，对每个区域的活动应用不同的数据定义。因此，每个地点对同一产品和服务线的性能的解释和报告可能与公司办公室的要求不同。这可能导致错误的分析——例如，部分业务看起来比实际更有利可图——并最终影响决策。

在多个系统之间工作也使财务团队难以专注于分析，因为他们要花费更多时间收集和协调数据。Workday联席总裁兼首席财务官罗宾•西斯科(Robynne cisco)在她以前工作过的组织中亲眼目睹了这一点。她表示:“每个月财务部门都必须结束这段时间，访问数据，核对数据，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。”

如果金融业想要推进其分析能力，就必须解决这些系统挑战。在《高级分析学与CFO》在毕马威(KPMG)赞助的《哈佛商业评论分析服务》白皮书中，星座研究公司(Constellation Research)首席分析师兼创始人王雷(R.“Ray”Wang)强调了解决这些障碍的重要性。他表示:“企业必须开始这种流程和系统改进之旅，以便为高级分析奠定必要的基础。”

王提出了几种开始这个过程的方法。他表示:“数据定义的标准化、核心金融系统的整合和合理化，以及利用云实现系统之间的可扩展性、标准化和协调，是这一旅程的关键第一步。”

许多组织正在将财务管理从传统财务系统转移到基于云的全球系统，使财务团队能够跨组织标准化流程，并将所有财务数据纳入单个系统。基于云的金融系统在应用程序中内置了分析功能，使金融部门能够在同一地点对实时数据进行交易、分析和报告，这是传统系统无法实现的功能。

有了这个基础，金融部门就有了有效使用数据的渠道和信心。Schwenderman认为，当涉及到分析时，“……第一件事是对你所生产的东西有信誉。如果你有这种信誉，你就能更快地进步和前进。”

单一的基于云的金融系统

肯德尔描述了怡安集团在财务和人力资源方面转向全球云系统的好处。他表示:“拥有单一的财务和人力资源系统提高了我们的分析能力，使我们能够直接根据报告采取行动。”“我们在世界各地的同事都可以访问实时数据，使他们能够更好地了解业务运行情况以及他们的行为如何影响盈利能力和费用。我们可以深入研究重要的差异，理解原因，并在一个系统中采取行动。”

Kainos Software Limited是总部位于英国的历史最悠久的独立数字技术公司之一，为了支持公司的快速增长和战略目标，该公司也将传统系统转移到单一的财务和人力资源系统。凯诺斯金融集团主管彼得•麦基翁(Peter McKeown)表示，这一变化对金融处理数据的方式产生了重大影响。McKeown说:“将财务和人力资源管理放在一个平台上，确保所有人力资源和财务信息都是一个真实的来源，增加了整个企业的认同，减少了错误或所需的调和次数。”

他还表示，他的团队现在专注于更具战略性的工作。“实施单一的基于云的系统帮助我授权我的高级员工花更少的时间在杂草或财务处理上，使他们能够将更多的时间集中在增值活动上。”

随着财务团队努力更好地利用他们所拥有的数据，许多人也在考虑如何利用人工智能等技术和整合外部数据来改进分析。预测分析可用于帮助财务团队评估不同类型数据中的模式，然后识别风险，例如可能表明欺诈的异常情况。

将外部数据(如CRM或销售点，或来自行业特定系统的数据)引入财务记录系统可以帮助领导者更好地了解绩效，例如收入和费用背后的运营驱动因素。Schwenderman描述了为什么这很重要，他说:“我们添加的外部数据集越多，我们的预测模型就越精确。作为CFO，我可以更好地分配资源。我可以为华尔街提供更好的指导，创造更大的股东价值。”

思科强调了拥有正确的技术基础的重要性。她表示:“随着企业希望通过利用机器学习等技术和引入更多运营数据来推进分析，拥有单一版本的真相变得更加重要。”

但许多金融机构在实现这些进步方面仍有很长的路要走。在Workday的“财务重新定义”调查中，财务领导者认为整合财务和非财务数据以获得更深入见解的能力是进行更深入分析的头号障碍。

拥有正确的核心技术基础将是至关重要的。《哈佛商业评论分析服务》白皮书肯定了这一点，指出:“机器学习和人工智能(AI)将把重点从运营效率转移到增强数据和洞察力上，这可以带来性能上的巨大飞跃。首席财务官需要确保他们拥有基本的数字化能力——特别是在数据和流程方面——以利用这些未来的投资。”

2 .战略商业伙伴关系

仅仅拥有数据财务团队是不够的，他们还必须知道如何使用数据财务在整个业务中提供相关的见解和指导。随着技术不断增强传统任务，财务团队将继续向业务合作伙伴的角色转变，这需要新的技能和工作方式。根据德勤“金融2025:金融数字化转型”报告称，“使用电子表格的会计师将被技术所取代，这种技术可以在没有人工干预的情况下完成90%的工作”。这将使财务部门能够更多地关注高价值的工作，这“需要业务人员、技术团队和财务策略师之间的跨职能协作”。

从历史上看，财务部门在向业务合作伙伴提供他们想要的价值方面面临着挑战。业务的不同领域往往各自为营，而财务部门没有能力或结构来弥合这些差距。财务团队倾向于把更多的时间花在收集数据和与合作伙伴协调数字上，而不是花在战略和规划上。

西斯科描述了她在过去的组织中遇到的问题。她说:“谈到商业伙伴关系，经常发生的情况是，财务、人力资源和其他经理坐在一个房间里，每个人都有不同的数据，比如不同的员工人数。”“人们大部分时间都在争论哪些数字是正确的，而不是讨论这些数字的真正含义。”她解释说，关键在于对数据的信任。“拥有相同的数据会改变对话，也会改变你对自己所做决定的信任。”

财务团队可以通过以下几种方式为有效的商业伙伴关系奠定基础:

像对待客户一样对待商业伙伴。根据哈佛商业评论分析服务白皮书，无论您使用哪种商业伙伴关系模型，这种心态都是核心。“虽然没有放之四海而皆准的商业合作模式，但有一个要素是共同的:对内部客户采取以客户为中心的方式，这有助于为企业带来真正的价值，并提高利润。”

培养财务部门的分析技能，这可能包括雇佣新人才。《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)的分析服务白皮书指出，“提高现有员工的分析能力可能是有用和必要的，但很明显，获取和培养分析人才必须继续成为企业的首要目标。”白皮书还描述了支持金融分析所需的广泛技能。“对人才的需求当然包括那些专门研究分析工具、方法和技术的人才，但它也将扩展到那些具有批判性思维技能的人，他们能够提出有见地的问题、解释数据并得出合理的结论。”

施文德曼还强调了对分析技能的需求，包括数据科学家。他表示:“特别是在金融领域，最大的差距之一实际上是实干家角色与洞察者角色之间的差异。”“许多组织都有人担任所有这些职能，但实干家角色的数量不成比例。我们看到客户、财务主管和首席财务官们开始寻找数据科学家，并将其纳入自己的组织。”

为组织提供自助服务分析。根据“重新定义财务”的调查，只有四分之一的财务团队广泛地向商业领袖提供自助服务数据——这是首席财务官错失的为组织增加重要价值的机会。让业务合作伙伴直接访问相关数据和分析，使他们能够访问决策所需的信息，并更好地了解这些选择如何影响性能。

为了有效地向业务领导者提供自助服务分析，有两件事很重要:管理人员需要轻松访问数据并对其绝对信任。基于云的金融系统通过提供随时随地可访问的实时数据和单一的事实来源，使这一切成为可能。

当财务数据在整个组织中民主化时，确保数据治理和安全控制到位也很重要。分析在进行定制时是最有用的，例如为商店经理提供仅为其特定商店或区域填充的仪表板。

西斯科描述了她的财务团队如何用实时数据和分析为经理们提供支持。“我们的财务团队在系统中创建了可供领导访问的仪表板。在任何时候，管理人员都可以查看他们的组织，查看预算、预测和实际人数，并做出即时决策，推动当前阶段的结果。”

# 3:领导

随着分析需求的增长，许多首席财务官开始质疑公司的愿景和发展道路。这不仅延伸到金融领域，而且延伸到整个企业。在文章中《分析学如何帮助cfo从会计师转变为战略家》，安永(EY)全球首席分析官克里斯•马泽伊(Chris Mazzei)表示:“毫无疑问，首席财务官需要成为在其职权范围内所有当前核心财务流程中使用分析的倡导者和推动者。”“但你可以从这开始延伸。财务数据和其他数据一样，是许多其他商业决策过程的关键输入，无论是采购、供应链、运营型决策还是风险管理型决策。”

首席财务官在制定分析愿景时应该考虑什么?

从头脑中更大的商业挑战开始。根据德勤的“财务分析:高级分析三分钟指南”报告，首先要确定需要解决的关键业务问题，然后再往回看，看看财务分析如何提供帮助。报告指出:“这可能会暴露出你甚至不知道自己存在的问题，以及目前尚未被利用的有价值信息的潜在新来源。”

专注于组织最重要的关键绩效指标，这将有助于推动比分析大量数据更好的结果。施文德曼说:“你可以对任何一组信息运行模型和分析，许多组织会毫不费力地这样做。”“只有几套关键绩效指标能真正推动任何组织的绩效。创造一种好的方法来获取这些数据，并使用当前的技术来提高预测性——从中学习将比试图产生大量最终被搁置的数据产生更大的结果。”

从一开始就让业务领导参与到分析愿景中。这有助于为金融的成功打下基础。根据《哈佛商业评论分析服务》白皮书，领导层的赞助是至关重要的，商业领袖应该参与优先考虑高级分析的重点。白皮书指出，“在工作结束时，把图表放在你的领导面前是不够好的。相反，他们需要为工作提供投入，拥有它并跟随旅程。有了领导层的承诺，首席财务官就能更好地得出可行的结论。”

引导这些对话的一种方法是与商业领袖探讨他们需要哪些数据来支持他们的决策。谈论他们想要的特定自助服务kpi或他们需要做出的预测类型。让商业领袖参与分析讨论还可以让财务部门更容易访问组织内其他系统中保存的数据。

评估你是否有技术来支持你的目标。与CIO合作评估技术投资，以解决您的分析目标的障碍，例如提高数据质量和访问数据，这将支持在未来推进分析的能力。根据《哈佛商业评论分析服务》白皮书，“一旦商业领袖为公司建立了战略分析愿景，财务部门就处于有利地位，不仅可以评估数据基础设施、基线自动化和分析系统投资的商业案例，还可以识别和启动战略基础设施投资。”

Schwenderman为推进分析的第一步提供了一些建议，他说:“围绕一些分析和预测建模进行试点。计划、试验和失败——行动起来，开始行动，看看结果，形成一个反馈循环。”

开始

本文中描述的每个领域——技术基础、业务伙伴关系和领导力——对于cfo们能够推动他们的组织在分析之旅中前进是必要的。施文德曼强调，支持金融角色演变的能力已经具备。

他说:“我们看到的是技术的能力，以及实施、维护和保持这些技术与时俱进的成本，使我所说的‘没有借口的时间’成为金融的时间。”“你不能告诉我这需要很长时间，或者你不能引入这些信息并对其进行管理和治理，因为这些能力都在这里。唯一阻碍金融业的是接受这一角色，并确立其组织议程和人才。”

金融的数据机遇就在这里。了解更多关于Workday如何帮助提高财务分析能力。