Rolling Forecasts y tecnologías avanzadas: mayor precisión en el planeamiento financiero
La volatilidad del mercado actual hace que las áreas financieras de las empresas tengan que modificar constantemente sus presupuestos y planes para adaptarse a las nuevas tendencias generadas por fluctuaciones en su sector, la economía y el mercado en general. Esto está impulsando a muchos CFOs a optar por Rolling Forecasts (Pronósticos continuos) y a adoptar herramientas que hagan de su generación un proceso más preciso, ágil y colaborativo que les aporte una mejorada capacidad de reacción ante los cambios.
Los Rolling Forecasts permiten a las empresas proyectar resultados futuros en función de una combinación de resultados financieros reales a la fecha y el presupuesto original, o pronósticos actualizados de ingresos y gastos para períodos futuros. El período de pronóstico a futuro puede extenderse hasta el final del año fiscal pero, en la mayoría de los casos, el período de pronóstico continuo generalmente se extiende de 4 a 6 trimestres en el futuro. Ese horizonte de previsión significa que todo el año siguiente ya está considerado y planificado en el último trimestre del año. El año siguiente se puede utilizar a partir de la previsión como punto de partida para el plan de negocios o la planificación presupuestaria anual.
Beneficios del Rolling Forecast
Los beneficios de trabajar con rolling forecast son múltiples:
- Permite aprovechar oportunidades de mercado.
- Reduce los riesgos mediante un mejor análisis hecho con mayor visibilidad.
- Hace posible planificar con un enfoque basado en drivers.
- Habilita a los ejecutivos para la toma de decisiones ágil y con los datos más actualizados.
- Aporta mayor precisión al planeamiento gracias a las actualizaciónes basadas en un contexto dinámico y cambiante.
El rol de las tecnologías avanzadas en el Rolling Forecast
Las herramientas de planeamiento como SAP Analytics Cloud for Planning llevan a los equipos financieros a la última milla de la toma de decisiones basada en datos gracias a la analítica aumentada.
La analítica aumentada combina analítica con Machine Learning (ML) y Natural Language Processing (NLP) y automatiza los procesos de gestión de datos para facilitar el análisis y la identificación de patrones ocultos en grandes conjuntos de datos, haciendo posible que se puedan tomar decisiones confiables basadas en datos y hacerlo sin depender de TI o expertos en datos y análisis.
Existen tres componentes tecnológicos específicos que hacen que le aportan agilidad y precisión a los usuarios para, entre otros, poder generar pronósticos continuos:
- Analítica conversacional
Permite hacer preguntas como se harían en una conversación normal y obtener respuestas al instante y explicadas en un lenguaje natural. - Aprendizaje automático automatizado
Utiliza modelos de aprendizaje automático de autoservicio para revelar automáticamente las relaciones ocultas en sus datos y generar insights accionables. - Análisis predictivo inteligente
Automatiza análisis predictivos sofisticados con algoritmos de aprendizaje automático lo que permite predecir resultados y generar pronósticos con un click.
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