Vad är finansiell analys? Vilka är dess utmaningar?

Förstå finansiell analys

Användningen av verktyg och procedurer för att aggregera och analysera information för att lära dig mer om din organisations ekonomiska resultat kallas finansiell analys. Att sammanföra data från alla olika system ger dig en heltäckande bild av ditt företag och djupare insikter som gör att du kan prognostisera och förbättra prestanda.

Varför är finansiell analys viktig?

Modern finansiell analys kan förändra din verksamhet på många olika sätt – på alla organisatoriska nivåer. Finansavdelningen kan fokusera mer på djupare upptäckter och prestationsanalyser. Dessutom gör nya verktyg och tekniker det möjligt för dig att utvinna korrekta och handlingsbara insikter för att hantera risker effektivt, förbättra lönsamheten, minska driftskostnaderna och prognostisera framtida planer.

Detta bidrar till att omvandla CFO:ns funktion från att vara en poänghållare till att vara en viktig katalysator för att förbättra organisationens övergripande resultat. Vidare hjälper det till att identifiera och utvärdera värdedrivarna inom din organisation, dvs. de faktorer som ökar din affärstrovärdighet.

• Få en helhetsbild av verksamheten – tillgång till handlingsbara insikter i realtid inom försäljning, ekonomi, inköp och lager.
• Förutse framtidsplaner genom att utnyttja AI och maskininlärningsalgoritmer som genererar preskriptiv och prediktiv analys.
• Minimera finansiell risk och planera proaktivt för oförutsägbarhet, observera marknadstrender och förändringar och fatta beslut därefter.
• Omdefiniera ekonomiska operativa processer för att minska fel, eliminera manuella uppgifter och förbättra arbetseffektiviteten.

Vilka utmaningar företag står inför när de implementerar finansiell analys

Nedan listas de två viktigaste utmaningarna som organisationer upplever när de implementerar modern finansiell dataanalys i sina verksamheter:

• Passiv data: Företag utvecklas snabbare än någonsin. Men traditionell data och metoder är för passiva för att kunna förlitas på för att utvinna realtidsinformation om marknadstrender, kunder och verksamheter. Det har blivit avgörande för företag att förstå vad som händer just nu för att vidta omedelbara åtgärder. Dessutom har det blivit ett måste att korrekt förutsäga framtida resultat som kräver snabba åtgärder. Den goda nyheten är att framsteg inom både leverans och konsumtion av data nu gör det möjligt att etablera finansiella analyspipelines som levererar realtidsdata av hög kvalitet för att vidta omedelbara åtgärder.
• Massiva investeringar och komplexa modeller: För att optimera prediktiv analys och preskriptiv analys krävdes tidigare att man hittade och anställde dataforskare för att skapa unika maskininlärningsalgoritmer. Dessutom, om man var tvungen att integrera, lagra och hantera sina data, krävdes betydande pengar på hårdvara och dataexperter.
• Med tillkomsten av modern AutoML (Automated Machine Learning) kan man enkelt bygga, träna och driftsätta personliga ML-modeller. Dessutom finns det inget krångel med att säkra datalagring, datorkraft och den hastighet som krävs med ett molnbaserat datalager .

LÄS MER: Använd finansiell analys för att förbättra företagets hälsa