Το ταλέντο μπορεί να είναι η πιο δύσκολη συνιστώσα της αλλαγής που απαιτείται για την αυτοματοποιημένη χρηματοοικονομική πρόβλεψη. Για τους επικεφαλής που επιθυμούν να ενισχύσουν τις δυνατότητες πρόβλεψης με αυτοματοποίηση, το έργο αυτό μπορεί να φαίνεται τρομακτικό.

Αλλά αν σπάσουμε τη διαδικασία σε τρία κρίσιμα μέρη – διαχείριση δεδομένων, σχεδιασμός έργων και ταλέντο –  με έμφαση στο πώς το καθένα υποστηρίζει τα άλλα, μπορεί να γίνει ορατός ο δρόμος προς την επίτευξη  πιο αξιόπιστης και έγκαιρης ανάλυσης.
 
Για τους οργανισμούς που θέλουν να επιτύχουν μια λειτουργία αυτοματοποιημένης πρόβλεψης, η επίλυση των απαιτήσεων δεδομένων και των δυνατοτήτων των διαδικασιών μπορεί να αποτελεί μικρότερη πρόκληση από τη δημιουργία ενός οργανισμού, με μια νοοτροπία επικεντρωμένη στα δεδομένα που εστιάζει στη συνεργασία με τις μηχανές για την παροχή πληροφοριών.
 
Αυτό οφείλεται στο γεγονός ότι η χρηματοοικονομική πρέπει να γίνει πιο ευέλικτη στην ανάπτυξη νέων πρωτοποριακών ιδεών για τη δημιουργία και την αμφισβήτηση υποθέσεων που βασίζονται σε δεδομένα.

Η έντονη περιέργεια θα πρέπει να οδηγήσει τα ταλέντα στην καλύτερη κατανόηση των επιχειρηματικών διαδικασιών που ποσοτικοποιούν, υποστηρίζουν και εξηγούν, καθώς και των προγνωστικών μοντέλων που σχεδιάζουν, αλλά και στην προώθηση της συνεχούς βελτίωσης του οργανωτικού περιβάλλοντος δεδομένων.
 
Η λειτουργική χρηματοοικονομική εξειδίκευση από μόνη της δεν αρκεί. Για την αρχιτεκτονική μιας χρηματοοικονομικής λειτουργίας που θα επιτύχει συνεχή πρόβλεψη, είναι κρίσιμο οι υπεύθυνοι να ενσταλάξουν προδιάθεση για λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων, συνεχή βελτίωση των δεδομένων και των προγνωστικών μοντέλων και πάθος για την τεχνολογική ενίσχυση.
 
Σκεφθείτε τους ακόλουθους τρεις τομείς για αυτοματοποιημένο σχεδιασμό προβλέψεων:
 
Οικονομικά

Καθώς το μοντέλο των ταλέντων μετατοπίζεται για να υποστηρίξει το μέλλον της πρόβλεψης, οι οργανισμοί πρέπει να αναπτύξουν άτομα του χρηματοοικονομικού τομέα με πνευματική περίσκεψη και δεξιότητες συνεργασίας.

Τα ταλέντα του χρηματοοικονομικού τομέα θα συνεχίσουν να απαιτούνται για τη δημιουργία χρηματοοικονομικών εκθέσεων, την κατανόηση των λογιστικών κανόνων και τη διερεύνηση λεπτομερειών σε επίπεδο συναλλαγών.

Ωστόσο, καθώς οι ανάγκες των ταλέντων προσαρμόζονται, η τεχνογνωσία δεδομένων και η επιστήμη των δεδομένων θα συνδυαστούν με λειτουργικές γνώσεις σε μεμονωμένους χρηματοοικονομικούς ρόλους, προκειμένου να υποστηριχθούν προηγμένες αναλύσεις και λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων.

Τα ταλέντα του χρηματοοικονομικού τομέα θα πρέπει να αγκαλιάσουν ένα περιβάλλον με επίκεντρο τα δεδομένα για να δοκιμάσουν υποθέσεις που βασίζονται σε αυτά.

Ως ενοποιητές, τα χρηματοοικονομικά θα διαμορφώσουν τη σύνδεση σε ολόκληρο τον οργανισμό για την ερμηνεία, τη δοκιμή και την εκτέλεση στρατηγικών και αναλύσεων με βάση τα δεδομένα, προκειμένου να παρέχουν αξία συνεχώς.
 
Κουλτούρα Δεδομένων

Μια ισχυρότερη, περισσότερο επικεντρωμένη στα δεδομένα κουλτούρα πρέπει να υπάρχει εντός των οργανισμών για τη διατήρηση, τη διευκόλυνση και την άντληση αξίας από τις προηγμένες δυνατότητες πρόβλεψης και τα ολοκληρωμένα μοντέλα σχεδιασμού.

Τεράστιες ποσότητες δεδομένων που προέρχονται από χρηματοοικονομικά, επιχειρησιακά σύνολα δεδομένων και σύνολα δεδομένων τρίτων θα βρίσκονται στο επίκεντρο των χρηματοοικονομικών διαδικασιών.

Η οργανωτική κουλτούρα θα πρέπει να επικεντρώνεται στην πρόσληψη και απόκτηση ταλέντων που έχουν έντονη περιέργεια να μάθουν, να συνδέσουν και να ερμηνεύσουν, εκτός από τις βασικές τεχνικές δεξιότητες για την εξαγωγή αξίας από τα δεδομένα, και την παροχή σύνθετων αναλύσεων.

Τα άτομα αυτά θα πρέπει να έχουν μια συντριπτική δέσμευση για την κατανόηση των επεξηγηματικών μεταβλητών στα δεδομένα και τη χρήση τους για τη διευκόλυνση των στρατηγικών συζητήσεων που αφορούν τα οικονομικά αποτελέσματα.
 
Συνεργάτης

Τα χρηματοοικονομικά μοντέλα και τα δεδομένα γίνονται πιο εξελιγμένα όταν συνδυάζονται με ανθρώπους.

Τα χρηματοοικονομικά θα διαδραματίσουν κρίσιμο ρόλο ως αφηγητές για τη μετάφραση λειτουργικών χρηματοοικονομικών εννοιών και προηγμένων αναλύσεων δεδομένων για τους επιχειρηματικούς εταίρους, ώστε να προωθήσουν τη λήψη αποφάσεων με βάση τα γεγονότα και με γνώμονα τα δεδομένα.

Καθώς οι οργανισμοί περιηγούνται σε πολύπλοκα επιχειρηματικά περιβάλλοντα, η ηγεσία στρέφεται στα χρηματοοικονομικά ως τον έμπιστο επιχειρηματικό σύμβουλο για τη διευκόλυνση της λήψης στρατηγικών αποφάσεων.

Τα ταλέντα του χρηματοοικονομικού τομέα πρέπει να προσαρμοστούν σε αυτές τις απαιτήσεις και να επιδείξουν την ικανότητα να μετατρέπουν μεγάλα, πολύπλοκα σύνολα δεδομένων σε αξιοποιήσιμες πληροφορίες, γρήγορα και αποτελεσματικά.

Επιπλέον, τα οικονομικά θα διαδραματίσουν κρίσιμο ρόλο στη μετάφραση πολύπλοκων αλγορίθμων και στατιστικών ευρημάτων σε αναλώσιμες και αξιόπιστες προβλέψεις.
 
Παροχή Αξίας

Οι αυτοματοποιημένες χρηματοοικονομικές προβλέψεις θέτουν τα δεδομένα, τις αναφορές και τις αναλύσεις στα χέρια των υπεύθυνων των επιχειρήσεων, ώστε να λειτουργούν αποτελεσματικά σε απαιτητικά επιχειρηματικά περιβάλλοντα.

Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε ταχύτερο χρόνο για την επίτευξη γνώσεων και αποφάσεων που αυξάνουν τα κέρδη, μειώνουν το κόστος και δημιουργούν ελέγχους επί των οικονομικών αποτελεσμάτων.
 
Για τους διευθυντές των επιχειρήσεων, αυτό σημαίνει μεγαλύτερη διαφάνεια στις προβλέψεις και τις υποθέσεις για την εκτέλεση καλύτερης τιμολόγησης, την πρόβλεψη των απαιτήσεων των πελατών και τη μείωση του κεφαλαίου κίνησης.

Σε ολόκληρο τον οργανισμό, οι αναλυτές έως την ανώτερη διοίκηση θα έχουν πρόσβαση σε αναλύσεις σε πραγματικό χρόνο και μοντέλα σεναρίων για την ενημέρωση των καθημερινών αποφάσεων.

Οι διαδικασίες θα γίνουν πιο αποτελεσματικές μέσω της τεχνολογίας και των ψηφιακών δυνατοτήτων που επιτρέπουν στους οργανισμούς να επικεντρώνονται στην παροχή μελλοντικής αξίας έναντι της συμφωνίας δεδομένων και της υποβολής εκθέσεων για το τι έχει ήδη συμβεί.
 
Οι κρίσιμοι παράγοντες επιτυχίας περιλαμβάνουν:
 
Στρατηγική και σχεδιασμός από την αρχή έως το τέλος:

Συγκεντρώστε τις προσπάθειες σχεδιασμού στη διαχείριση δεδομένων, στο σχεδιασμό διαδικασιών και στο ανθρώπινο δυναμικό και ταλέντο για να δημιουργήσετε τη σύνδεση που απαιτείται σε όλες τις λειτουργίες, τα συστήματα και τα μέσα ώστε να καταστεί δυνατή η δημιουργία ενός αυτοματοποιημένου περιβάλλοντος πρόβλεψης.

Αποδοχή από τους χρήστες:

Οικοδομήστε εμπιστοσύνη στη μηχανική, αυτοματοποιημένη πρόβλεψη για να προωθήσετε την υιοθέτηση και την ενσωμάτωση αυτών των ισχυρών εργαλείων στους καθημερινούς τρόπους εργασίας.

Ανθρωποκεντρικός Σχεδιασμός:

Εστιάστε τις προσπάθειες σχεδιασμού στον τελικό χρήστη για την καλύτερη εναρμόνιση των δυνατοτήτων πρόβλεψης που υποστηρίζονται από μηχανές, με την επιθυμητή διαδικασία και τα αποτελέσματα της πρόβλεψης.

Έμφαση στα Δεδομένα:

Μην υποτιμάτε τη σημασία μιας σταθερής και πλήρους βάσης δεδομένων για την υποστήριξη μιας λειτουργίας αυτοματοποιημένων οικονομικών προβλέψεων.

Υποστήριξη από την Ανώτατη Διοίκηση:

Εξασφαλίστε υποστήριξη από την κορυφή προς τα κάτω για να προωθήσετε τη δέσμευση και την προσήλωση του οργανισμού, για να συνειδητοποιήσετε την αξία της αυτοματοποιημένης χρηματοοικονομικής πρόβλεψης.
 
Το μέλλον της πρόβλεψης θα επιτευχθεί με ανθρώπους και μηχανές που θα συνεργάζονται με συνεχή, αξιόπιστη τροφοδοσία δεδομένων για την παροχή έγκαιρων πληροφοριών που οδηγούν σε αποφάσεις.

Τα μοντέλα ταλέντων και εργατικού δυναμικού σε όλους τους κλάδους ήδη βλέπουν μπροστά και προσαρμόζονται σε αυτούς τους μελλοντικούς τρόπους εργασίας.
 

Πηγή: https://deloitte.wsj.com/articles/automated-financial-forecasting-upgrading-talent-models-01665081863?reflink=share_mobilewebshare