La pianificazione finanziaria, nota anche come pianificazione aziendale connessa, consente alle aziende di modellare direzione strategica e intraprendere azioni per ottimizzare le prestazioni finanziarie e aziendali. Questo approccio è lungimirante ed è utilizzato per aiutare il finance a guidare l'azienda a concretizzare la sua strategia. La pianificazione finanziaria comprende piani a lungo termine, modellazione di scenari, definizione di budget e previsioni annuali, generazione di report ad hoc e analisi.
Il finance utilizza la pianificazione finanziaria per comunicare la strategia e gli obiettivi generali della società alle linee di business e alle operations. Il finance è un business partner e collabora con altre aree per sviluppare piani annuali, come piani di vendita e marketing, piani di progetto, piani della forza lavoro e altre iniziative di pianificazione operativa che contribuiscono agli obiettivi finanziari di un'organizzazione.
Nel corso degli ultimi anni, la pianificazione finanziaria si è evoluta da un'attività periodica a un processo continuo che tiene conto delle prestazioni passate, adeguando i driver lungo il percorso per garantire che un'azienda resti focalizzata per raggiungere i suoi obiettivi finanziari. Per permettere questo cambiamento, le applicazioni di pianificazione finanziaria devono essere allineate ad altri sistemi, ad esempio HCM, ERP, supply chain e operations, per creare piani che consentano una visione connessa dell'intera organizzazione.
Nonostante la disponibilità di software per la pianificazione e il budgeting a livello aziendale, molti professionisti del settore finanziario continuano a utilizzare fogli di calcolo. Tuttavia, i fogli di calcolo finanziari sono intrinsecamente ostici da adoperare per una pianificazione lungimirante per una serie di motivi. In primo luogo, i fogli di calcolo implicano molti rischi, ad esempio la mancanza di audit e sicurezza, l'aumento dell'errore umano, le versioni multiple senza governance e molto altro ancora. Con i fogli di calcolo, c'è bisogno di più tempo per raccogliere i dati, per cui è facile che diventino obsoleti al momento dell'aggiunta. Alle organizzazioni rimangono solo delle istantanee di piani finanziari e operativi.
I fogli di calcolo della pianificazione finanziaria sono disconnessi e segmentati in diverse aree di business, quindi è molto difficile avere una chiara linea di visibilità per pianificare in tutta l'organizzazione. È difficile monitorare più fogli di calcolo, con più macro e collegamenti da un foglio di calcolo all'altro.
Ma, soprattutto, i fogli di calcolo non sono stati progettati per gestire i requisiti odierni di pianificazione, budgeting, previsione, generazione di report e analisi a livello aziendale. Sono difficili da scaricare in un ERP o in un altro sistema organizzativo. Inoltre, i fogli di calcolo non incorporano tecnologie avanzate in grado di sfruttare più origini dati e funzionalità predittive, come l'analisi dettagliata what-if.
Storicamente, la pianificazione finanziaria era un processo molto manuale che veniva disconnesso da altre aree del business. Non molto agile né preciso, la pianificazione finanziaria di ieri era fatta solo su base trimestrale e/o annuale. Veniva generalmente eseguita su una miriade di fogli di calcolo Excel che hanno introdotto rischi di sicurezza, errori, velocità e inaccuratezza. A causa delle informazioni imprecise e datate, era spesso difficile prevedere e adattare in modo accurato in base a cambiamenti più immediati nel business.
Alcune organizzazioni consideravano la pianificazione un esercizio annuale da svolgere, piuttosto che un task dal valore aggiunto che potrebbe essere utilizzato per guidare realmente il business.
Al contrario, la pianificazione finanziaria di oggi si basa sui dati. La pianificazione è cambiata, passando dall'essere un'attività periodica generalmente svolta dal finance a un processo più continuo e connesso. La pianificazione finanziaria sta diventando sempre più predittiva e incorpora la data science e utilizza best practice e metodi per focalizzarsi non solo su ciò che è successo o sta accadendo attualmente, ma sul perché e come sta accadendo, oltre a cosa succederà in futuro.
La pianificazione finanziaria si è evoluta nel corso degli anni, da un processo di input umano molto manuale a un processo basato su dati che può integrare anche Machine Learning, intelligenza artificiale e altre tecnologie avanzate. Le decisioni di pianificazione e previsione si basavano sulle tendenze passate; ora le previsioni includono previsioni di Machine Learning basate su più datapoint, scenari e tendenze per un processo di pianificazione ancora più agile e accurato.
I software di pianificazione e budgeting esistono da oltre 25 anni, ma si sono evoluti in maniera significativa passando dall'essere soluzioni on-premise o basate su client/server a soluzioni basate su cloud. Ciò consente a tutto il software di essere ampiamente utilizzato nell'organizzazione per finance, linee di business e operations al fine di fornire un piano aziendale completamente connesso.
Quando si sceglie uno strumento di pianificazione e budgeting per l'organizzazione, è necessario considerare cinque aspetti principali:
Una soluzione di pianificazione e budgeting non dovrebbe essere solo una tela bianca da riempire per la modellazione: dovrebbe anche contenere best practice da utilizzare da subito, come intelligence sulla pianificazione e funzionalità ad hoc per la pianificazione predittiva, budgeting basato su driver, modellazione di scenari "what-if" solida, sandboxing, budgeting top-down e bottom-up, e approvazioni e flussi di lavoro.
Inoltre, dovresti aspettarti moduli costruiti appositamente e supportati (come la pianificazione a lungo termine, la pianificazione della forza lavoro, gli asset in conto capitale e la pianificazione finanziaria di progetti), che siano moduli completamente funzionanti, progettati per funzionare insieme e perfettamente integrati con i tuoi processi di pianificazione esistenti.
Dovresti cercare una piattaforma di pianificazione connessa che sia una soluzione davvero completa e che offra non solo una pianificazione finanziaria, ma anche una pianificazione e una modellazione operativa per gestire le linee di business, quali HR, IT, supply chain e vendite. Questo dovrebbe essere sviluppato e gestito dal venditore, e non solo un componente aggiuntivo disponibile "sul mercato".
Le esigenze dei modelli aziendali agili e in rapida evoluzione di oggi richiedono la possibilità di modellare facilmente scenari finanziari e operativi. Una funzionalità essenziale alla base di questo approccio è la capacità del sistema di acquisire ed elaborare grandi volumi di dati da utilizzare nella modellazione in formato libero. È fondamentale avere a disposizione un potente motore di back-end per gestire la grande quantità di dati che le aziende utilizzano per tali analytics. Questo è un must per una soluzione di pianificazione e previsione che vuole essere all'altezza delle aspettative sulla modellazione ad hoc. Inoltre, assicurati che la scalabilità su grandi volumi di dati e utenti possa essere gestita facilmente.
La parola "reporting" può riferirsi a molte cose diverse. Potresti voler eseguire analisi ad hoc, affettando e sminuzzando i tuoi dati. Potresti anche solo utilizzare dashboard standard per gli aggiornamenti dello stato. Probabilmente hai ancora bisogno di un pacchetto standard di report pixel-perfect che possono essere stampati facilmente.
La maggior parte delle organizzazioni intende modernizzare e semplificare il reporting gestionale aggiungendo elementi narrativi collaborativi durante la preparazione dei propri package di reporting. Assicurati che i sistemi di pianificazione possano fare tutto questo, e non solo come demo.
Una soluzione completa per la pianificazione EPM dovrebbe coprire tutti i requisiti relativi ai report, tra cui dashboard, analisi ad hoc, bilanci pixel-perfect e report descrittivi completi e tutto questo dovrebbe essere possibili tramite browser, dispositivi mobile e altri strumenti familiari. Tutti i requisiti di reporting, dai complessi registri di budget all'analisi descrittiva ad hoc, dovrebbero essere disponibili in interfacce di fogli di calcolo che i professionisti del finance conoscono e possono usare facilmente. Questo tipo di flessibilità è importante perché la continua evoluzione delle aziende globali richiede molte analisi ad hoc e non deve compromettere la sicurezza dei dati.
Le tecnologie emergenti, come il Machine Learning, stanno cambiando rapidamente le pratiche aziendali. Attraverso l'uso della data science, gli analytics predittivi possono scoprire correlazioni, valori anomali o eccezioni che una persona da sola non sarebbe in grado di riconoscere. Può migliorare concretamente l'accuratezza della pianificazione, ridurre di molto il tempo impiegato nei processi di pianificazione e nell'analisi dei dati. Concentrati sul gestire anomalie e valori anomali e rimuovi il bias dalle tue previsioni sfruttando la data science integrata, senza il bisogno di data scientist.
Un budget richiede l'analisi e il confronto delle prestazioni finanziarie effettive rispetto a quelle previste per determinare come allocare le spese per l'organizzazione.
Fra gli elementi della maggior parte dei budget aziendali vi sono:
Il budgeting a base zero è una disciplina di budgeting che viene normalmente utilizzata per ottimizzare i costi all'interno di un'organizzazione. Questa si basa su una prassi in cui tutti i costi devono essere stanziati e giustificati a un livello molto granulare. I budget precedenti non vengono presi in considerazione e tutti i budget partono da una base zero (senza considerare i costi precedenti). Questo processo viene spesso visto come un processo di taglio dei costi, ma può essere utilizzato per garantire che le risorse vengano usate maggiormente in attività che generano ricavi.
Un approccio top-down prevede che il senior management sviluppi un budget di alto livello per l'intera organizzazione e che scelga gli obiettivi da un livello aziendale fino a un piano operativo a livello di reparto inferiore o di proprietario del budget. Con un approccio bottom-up, il processo inizia con i singoli dipartimenti o proprietari del budget che creano un budget e poi lo inviano agli stakeholder del budget di livello superiore per l'approvazione.
Per previsioni si intende un processo in cui gli adeguamenti vengono eseguiti periodicamente o in modo continuativo in base alle prestazioni prodotte e agli obiettivi del budget. Si tratta di un processo di modellazione e implementazione di adeguamenti finanziari e operativi usato per allinearsi nel miglior modo possibile agli obiettivi assegnati. Ci si riferisce a questo processo anche come "rolling forecasts" (previsioni mobili), che hanno luogo su base continua.
Un budget descrive le aspettative finanziarie per ciò che un'azienda vuole raggiungere nel futuro. Consente di impostare la base finanziaria per pianificare in che modo un'organizzazione può eseguire la sua strategia o i suoi piani a lungo termine. Il budget di un'azienda viene solitamente rivalutato periodicamente, spesso due o una volta l'anno. Un budget include i seguenti elementi:
Al contrario, una previsione finanziaria apporta adeguamenti al piano in base alle prestazioni passate per riallineare priorità, obiettivi e azioni, al fine di garantire il raggiungimento del budget annuale. Un team di gestione può utilizzare le previsioni finanziarie ed eseguire azioni immediate sulla base dei dati effettivi. Una previsione viene sviluppata e rivalutata molto più frequentemente di un budget. In molti casi, la previsione è un processo continuo che dura tutto l'anno.
Esistono diversi metodi di previsione finanziaria che utilizzano le previsione qualitative, le previsioni quantitative e una combinazione di queste due.
Un tipo di modellazione finanziaria è la pianificazione degli scenari, un processo in cui i dipendenti FP&A mappano gli scenari migliori, previsti e peggiori per mettere il business nella migliore posizione finanziaria possibile. In base a questi risultati, le aziende possono identificare i passi necessari per reagire a risultati diversi. Queste proiezioni possono inoltre contribuire a pianificare organici, rallentamenti del mercato, progetti, rollout di prodotti, spese di capitale e altri investimenti.
Le simulazioni Monte Carlo sono utilizzate per modellare la probabilità di risultati diversi in un processo che non può essere facilmente previsto. A volte è utilizzato per comprendere l'impatto del rischio e dell'incertezza nelle previsioni e nei modelli di previsione. Puoi utilizzare le simulazioni Monte Carlo per determinare la probabilità di vari scenari, cosa che ti dà fiducia nelle tue decisioni.
Questo metodo viene comunemente utilizzato quando il tasso di crescita dell'azienda è costante al fine di ottenere una visione semplice di una crescita continuata alla stessa velocità. Si basa solo su semplici dati matematici e storici. In sostanza, rappresenta le previsioni di crescita che possono suggerire gli obiettivi finanziari e di budget.
Una media mobile è il calcolo delle prestazioni medie intorno a un determinato parametro in intervalli di tempo più brevi rispetto alle quote costanti, ad esempio giorni, mesi o trimestri. Non viene utilizzato per periodi di tempo più lunghi, ad esempio anni, perché creerebbe troppo ritardo per essere utile nelle tendenze successive.
Viene utilizzato per tracciare una linea di tendenza in base alla relazione tra una variabile dipendente e indipendente. Un'analisi di regressione lineare mostra i cambiamenti di una variabile dipendente sull'asse y ai cambiamenti della variabile esplicativa sull'asse x. La correlazione tra le variabili X e Y crea un grafo di linea, mostrando una tendenza che generalmente si muove verso l'alto o verso il basso, o rimane costante.
Questo metodo utilizza più di due variabili indipendenti per creare una proiezione. Fondamentalmente, la regressione lineare multipla (MLR, multiple linear regression) crea un modello della relazione tra le variabili esplicative indipendenti (parametri) e la variabile di risposta dipendente (risultato).