Comment l’IA et les workflows repoussent les frontières du digital business partnering et de la création de valeur des équipes financières

Une communication et une collaboration efficaces ne sont plus simplement souhaitables ; elles sont essentielles pour assurer le succès. Le service des finances est au cœur de chaque organisation, supervisant la stratégie financière, la gestion des risques et l’efficacité opérationnelle. Souvent, il est difficile pour les équipes financières de s’aligner avec les parties prenantes à travers les unités commerciales, les départements et les fuseaux horaires. Cela est particulièrement vrai pour les équipes globales dans des environnements de travail hybride et à distance.

Une collaboration et une communication efficaces nécessitent une combinaison de compétences personnelles, de processus et de technologies pour concentrer les efforts là où l’expertise de l’équipe financière est la plus nécessaire. Cette combinaison est finalement la clé pour que les dirigeants financiers deviennent de grands partenaires d’affaires. À mesure que les organisations établissent les processus et mettent en œuvre les technologies qui correspondent le mieux à leurs besoins, davantage de valeur est créée pour l’organisation.

Pourquoi le ‘partenariat d’affaires numérique’ est important – soutien à la décision

Un partenariat d’affaires réussi repose sur une focalisation totale sur les parties prenantes. Cela nécessite une compréhension plus approfondie des priorités des parties prenantes, une communication plus efficace, une vision holistique accrue et un accent sur la réalisation des objectifs des parties prenantes. En gérant efficacement l’hyper-automatisation alimentée par l’IA, les équipes financières peuvent devenir plus autonomes en se concentrant sur la collaboration et la communication tout en utilisant une représentation numérique de l’entreprise pour améliorer la performance. Cette représentation numérique est basée sur les principaux moteurs de l’entreprise. L’analyse des moteurs clés, augmentée par l’IA, révèle les facteurs critiques de succès et transforme les données brutes en informations exploitables grâce à la création d’une réplique numérique — ou « jumeau numérique » — de l’organisation.

Les professionnels de la finance devront toujours posséder des compétences quantitatives pour comprendre et valider les résultats de l’hyper-automatisation, mais de nouvelles compétences clés doivent être entretenues et développées : communication, sens des affaires, renforcement des relations et leadership. Cela aidera les organisations à passer de la planification en silos à la planification intégrée des activités (IBP), permettant aux équipes de différents départements de collaborer via une plateforme unique et unifiée, même pour les entreprises les plus complexes. Cela permettra de découvrir des opportunités, d’identifier des lacunes dans le paysage commercial et de développer une gamme de scénarios. Le résultat ? De meilleures décisions et de meilleurs insights à travers l’organisation.

Caractéristiques d’un processus FP&A idéal pour la prise de bonnes décisions :

• Itératif : au lieu d’attendre la passation entre les équipes, les différentes perspectives des décideurs de l’organisation se regroupent pour affiner continuellement le plan.
• Collaboratif : au lieu d’une planification en silos, des équipes interfonctionnelles dans les domaines de la finance, des ventes, des RH, et plus encore se réunissent pour échanger des informations et prendre ensemble des décisions éclairées.
• Cohérent : il n’est pas nécessaire de préparer les chiffres fournis par un groupe pour un autre, car les principaux indicateurs sont alignés dans tous les groupes.
• Stratégique : les plans et décisions ne sont pas réactifs – ils sont basés sur une vision globale et soutiennent des stratégies commerciales à moyen et long terme.

Réduire la pression sur l’équipe et créer de la capacité grâce au Machine Learning (ML), à l’IA générative (GenAI) et à l’automatisation des flux de travail (workflow)

Les scénarios et processus à faible complexité et cohérents sont parfaits pour tirer parti de l’IA et de l’automatisation des flux de travail afin de libérer du temps pour se concentrer sur les informations à haute complexité. En automatisant les tâches de routine et en fournissant des insights précieux, l’IA permet aux équipes financières de se concentrer sur des initiatives stratégiques et de prendre des décisions plus éclairées. L’automatisation des flux de travail peut également améliorer considérablement l’efficacité et la précision de vos processus financiers. Cependant, il est essentiel de se rappeler que le ML et la GenAI sont des outils et non des remplaçants de l’analyse et du jugement humain. Quelques cas d’utilisation parfaits pour la combinaison de l’IA et des flux de travail sont :

• Consolidation des données : Collecte automatique des données provenant de diverses sources telles que les systèmes de vente, de production et de chaîne d’approvisionnement pour créer une vue unifiée de l’entreprise.
• Prévision de la demande : Analyse des données de vente historiques, des tendances du marché et des facteurs externes pour générer des prévisions de demande précises.
• Optimisation des stocks : Optimisation des niveaux de stock en analysant les modèles de demande, les délais de livraison et les coûts de stockage.
• Rapports d’exception : Identification des écarts par rapport au plan et mise en évidence des domaines nécessitant une intervention humaine. Par exemple, si une erreur de prévision dépasse un certain seuil, le système peut la signaler pour révision.
• Analyse de scénarios : Évaluation rapide de l’impact de différents scénarios tels que les changements de prix des produits ou les conditions économiques sur les performances financières.

Considérer le processus Sales and Operations Planning (S&OP)

Le processus S&OP nécessite une collaboration interfonctionnelle impliquant les équipes des ventes, du marketing, des finances, des opérations et de la chaîne d’approvisionnement pour aligner les prévisions, les niveaux de stock et les plans de production. C’est un processus complexe qui repose souvent sur la collecte manuelle de données, les tableurs et la communication par e-mail. Ces méthodes sont sujettes aux erreurs, aux retards et aux malentendus.

Les solutions logicielles comme Jedox avec l’IA et les workflows peuvent transformer le processus S&OP en automatisant bon nombre de ses composants principaux. Voici comment :

• Collecte et consolidation des données : Les plateformes centralisées permettent la collecte de données en temps réel provenant de différents départements via des outils de workflow et la préparation de données assistée par l’IA. Cela élimine la saisie manuelle des données et garantit la cohérence des données.
• Prévision et planification : Les outils de prévision avancés avec machine learning, tels que Jedox AIssisted™ planning, fournissent des prédictions précises basées sur les données historiques et les tendances du marché, en particulier dans des environnements à faible complexité et non volatiles. Ces outils peuvent également soutenir la planification de scénarios et l’analyse d’hypothèses (what-if).
• Collaboration et communication : Les plateformes collaboratives incluant l’automatisation des workflows et GenAI permettent aux équipes de partager des informations, de donner du feedback, et de prendre des décisions en temps réel. Cela favorise la transparence et la responsabilité.
• Génération de rapports : La génération de rapports automatisée utilisant les Large Language Models (LLMs) permet de gagner du temps et de réduire les erreurs. Les KPI et métriques peuvent être facilement suivis et analysés.
• Soutien à la décision : Les outils avancés d’analyse, de résumé et de visualisation intégrant GenAI fournissent des insights pour soutenir la prise de décision basée sur les données.

En automatisant ces tâches, l’efficacité des processus S&OP s’améliore considérablement. Cela se traduit par une meilleure prise de décision, une réduction des coûts, et une meilleure satisfaction client.

Zoom sur Andros — Les prévisions couvrent 99 semaines pour leurs unités commerciales

Andros, une organisation qui produit des fruits, des légumes et des produits alimentaires frais pour les marchés internationaux, a pu améliorer la planification des ventes et le reporting en implémentant le logiciel Jedox. Le logiciel leur a fourni une plateforme de reporting puissante, un accès à une base de données centralisée et la capacité de répondre aux développements du marché à court terme.

Six considérations clés lors de la sélection de technologies d’hyper-automatisation et de finance autonome pour soutenir l’évolution d’une organisation vers le « digital business partnering »

L’intégration de la planification financière et opérationnelle stratégique ainsi que du management de la performance devrait finalement conduire à des plans, des prévisions et un suivi de la performance plus précis et simplifiés. Différentes équipes devraient avoir la capacité de créer leurs propres rapports et fonctions d’analyse ou de combiner des données de manière quasi transparente et autonome.

Posez-vous les six questions suivantes pour déterminer la meilleure solution :

1. La solution permet-elle une planification unifiée, collaborative et inter-organisationnelle soutenue par l’automatisation des flux de travail ?
2. Offre-t-elle suffisamment d’adaptabilité et de scalabilité pour évoluer avec l’organisation ?
3. Peut-elle briser les silos de données en révélant des insights grâce à une compréhension commune de l’entreprise ?
4. Soutient-elle l’hyper-automatisation et l’intégration transparente de toutes les sources de données ?
5. Des capacités modernes telles que GenAI et le machine learning sont-elles disponibles ?
6. L’IA intégrée permet-elle aux équipes de lier les résultats financiers et opérationnels pour fournir des insights détaillés et nuancés ?

En investissant dans les bonnes solutions logicielles et en exploitant l’automatisation des workflows, les entreprises peuvent créer une organisation financière plus efficace, collaborative et axée sur les données. Le résultat est une équipe financière avec une meilleure compréhension des priorités des parties prenantes, une vision plus large de l’organisation et un focus sur l’atteinte des objectifs des parties prenantes. Cela améliorera non seulement les résultats financiers, mais positionnera également l’équipe financière comme un partenaire stratégique et digital pour l’organisation.