La tua ricerca non ha prodotto risultati.
È consigliabile provare quanto segue per riuscire a trovare quello che stai cercando:
Intelligenza artificiale (AI), machine learning, blockchain e realtà aumentata e virtuale rivoluzioneranno Oracle Modern Best Practice.
Le applicazioni aziendali basate su machine learning cambieranno ogni cosa. Il lavoro sarà diverso—ogni attività, ruolo e processo. Quindi, cinque anni dopo il lancio di Oracle Modern Best Practice, è evidente che le prossime grandi scoperte tecnologiche stanno avendo luogo. I sei fattori tecnologici originali di Oracle Modern Best Practice (mobile, social, analisi, Internet of Things, big data e cloud) sono ormai maturi e ampiamente disponibili.
Oggi, una nuova serie di tecnologie emergenti avrà un impatto senza precedenti sul business. Un set di tre acceleranti: L'AI e machine learning, blockchain e realtà aumentata e virtuale fanno parte di questa rivoluzione. Questi cambiamenti saranno così importanti da rivoluzionare il modo in cui le cose vengono fatte. Ecco perché Oracle sta prevedendo come evolveranno i processi aziendali. “Oracle Modern Best Practice—Predicted” integra il nostro e-book esistente, “Modern Best Practice—in dettaglio.”
Oggi, un tipico flusso di lavoro dalla chiusura ai report finanziari richiede otto step complessi.
Monitorare lo stato di chiusura a livello aziendale. Interagisci e risolvi transazioni ed eccezioni in sospeso dei sezionali contabili.
Prepara e rivedi i bilanci preliminari. Stabilisci la priorità delle transazioni in sospeso sulla base dei risultati iniziali.
Riconcilia i sezionali contabili e i libri contabili, abbinando automaticamente le transazioni alle voci.
Indirizza in maniera automatica le attività di chiusura ai diretti responsabili. Collabora per semplificare la fase di chiusura di ogni entità. Monitorare lo stato di chiusura a livello aziendale.
Trasferire i risultati di ogni affiliata secondo il piano contabile aziendale. Rivalutare i bilanci non monetari e convertirli nella valuta aziendale. Elimina l'attività infragruppo e gli interessi delle minoranze.
Esamina i risultati consolidati usando gli stessi report di ogni affiliata, laddove possibile. Inserisci gli adeguamenti finali.
Distribuisci i bilanci a tutte le parti interessate, sfruttandone la collaborazione per integrare i feedback.
Modificare i forecast e i piani finanziari alla luce dei risultati del periodo appena concluso. Ogni attività richiede un livello di intervento manuale.
Secondo la rivista CFO, le aziende con le performance migliori raggiungono il periodo di chiusura in 4,8 giorni.* Perché ciò è accettabile? I nostri clienti CFO ci dicono che la maggior parte di questo tempo viene spesa per inseguire informazioni e aspettare una risposta. Questo dovrebbe essere eliminato.
Applicando il machine learning, quel tempo potrebbe essere significativamente ridotto. Il nuovo software finance potrebbe anticipare ciò di cui hai bisogno—in base alla politica aziendale, alle regole aziendali e all'utilizzo precedente e presentartelo—prima che tu debba inseguirlo. Le ore e i giorni precedentemente sprecati per lo spostamento delle informazioni sono ora focalizzati sulla gestione delle eccezioni, sul miglioramento delle politiche aziendali e sulla fornitura di insight e indicazioni necessari per l'organizzazione. Questa interessante combinazione di nuove tecnologie può aiutarti a prendere decisioni migliori, più velocemente, migliorando in modo significativo la performance e la produttività dell'azienda.
* CFO, “Metric of the Month: Cycle Time for Monthly Close,” Perry D. Wiggins, 8 marzo 2018.
Automatizzare le attività ripetitive e i processi di chiusura continui per i processi di transazione, pubblicazione, valuta, sottoconti e libri contabili.
Questo è dove l'intervento umano conta davvero. Gli esperti del team esaminano le eccezioni consigliate dal software, in base alle politiche aziendali, ai requisiti compliance e alle preferenze dell'utente. Include la conferma da parte dell'utente della gestione automatizzata di eccezioni e anomalie simili, soggetta ad approvazioni basate su regole.
Distribuire i bilanci a tutte le parti interessate, sfruttandone la collaborazione per integrare i feedback.
Oggi, il flusso di lavoro tipico dal ricevimento di una fattura al pagamento è simile al seguente:
Esaminare e registrare automaticamente le fatture mediante riconoscimento ottico dei caratteri e software finanziario basato su regole. Immettere manualmente le eccezioni utilizzando i fogli di calcolo.
Instradare le fatture utilizzando un software basato su regole e gestire le approvazioni da qualsiasi dispositivo o desktop. Risolvere controversie e sospensioni usando una dashboard basata sui ruoli e un'interazione social sicura.
Gestire i pagamenti anticipati da più dispositivi. Sfruttare i termini di pagamento competitivi per ottimizzare le opportunità di sconto.
Monitorare in maniera attiva ed elaborare passività civilistiche e dei fornitori attraverso un'interazione sicura. Elaborare pagamenti elettronici, automatizzati oppure fuori ciclo.
Esaminare e analizzare l'attività finanziaria giornaliera e gli sviluppi mensili.
Rispetta la programmazione predefinita della chiusura. Esaminare i registri relativi ai debiti verso i fornitori, la situazione contabile generale e i report di riconciliazione. Chiudere il periodo dei debiti verso i fornitori.
In questo studio del 2017, PricewaterhouseCoopers ha riferito che, indipendentemente dalle dimensioni dell'azienda e dall'industria, l'organizzazione Finance in media dedica più del 60% del proprio tempo ad attività di efficienza transazionale.* Non sarà sostenibile negli anni '20.
Con l'impatto delle tecnologie emergenti, il ciclo di fatturazione dei fornitori potrebbe essere notevolmente semplificato. Le fatture convalidate verranno pagate automaticamente tramite una rete blockchain affidabile con tempistiche ottimali per il flusso di cassa. Le persone si concentreranno sull'affrontare le eccezioni e promuovere una base di fornitori ad alte prestazioni.
“Rapporto benchmark efficacia finanziaria 2017” *PWC, 4 settembre 2017.
Automatizzare l'elaborazione delle fatture, i controlli, le controversie, le approvazioni, i pagamenti anticipati, gli sconti e le responsabilità su base continua utilizzando modelli di machine learning che si evolvono e apprendono continuamente.
Ancora una volta, la competenza umana è la chiave. I membri del team addetti agli acquisti esaminano e approvano le eccezioni contrassegnate dai modelli di machine learning. Conferma la gestione automatizzata di future eccezioni e anomalie, in base alle politiche aziendali e ai requisiti di compliance.
Seguire una programmazione delle passività per completare le transazioni dei fornitori e pubblicare sui libri contabili.
I modelli di processo di Oracle Modern Best Practice - Predicted sono soggetti al copyright e alla dichiarazione Safe Harbor di Oracle.