Analyse avancée pour la planification financière & analysis (FP&A)

Un monde instable met le PC&A sous les feux de la rampe

Les parties prenantes de l'entreprise ont de nouvelles exigences en matière de planification et de prévision financières. Elles recherchent la pertinence, l'opportunité et la capacité d'action : le pilotage de l'entreprise nécessite des plans financiers actualisés. La pandémie mondiale a mis en évidence les faiblesses des processus de planification traditionnels et a contraint les équipes financières à revenir aux feuilles de calcul et à la modélisation financière pour soutenir la prise de décision à un moment instable.

Il est désormais nécessaire de se préparer à la volatilité future en développant la modélisation de scénarios et en s'orientant vers des cycles de planification continus avec des horizons temporels étendus. En outre, il est essentiel de lier étroitement les plans financiers et opérationnels afin de garantir un alignement optimal entre les différentes fonctions de l'entreprise, en particulier en période de volatilité. Alors que les effets directs de la pandémie mondiale diminuent, de nouvelles incertitudes sont générées par les risques géopolitiques et les guerres, les perturbations de la chaîne d'approvisionnement et l'inflation, selon la dernière édition de l'enquête suisse de Deloitte auprès des directeurs financiers. Comment les équipes financières réagissent-elles ?

Diriger les équipes du PC&A pour concevoir le processus de planification de la prochaine génération

Les équipes financières réalisent qu'elles doivent agir. Plus de 60 % des organisations qui ont participé à l 'enquête mondiale de Deloitte sur la planification et la budgétisation ont l'intention d'apporter des changements à la manière dont elles exécutent le PC&A. Ces changements vont de l'allongement des horizons de planification à l'augmentation de la fréquence des mises à jour des plans, en passant par la modification de l'approche de la planification. Les organisations les plus performantes ont déjà fait des progrès et intègrent et relient mieux la planification opérationnelle et financière. Plus de 50 % des équipes financières ont mis en place des plans de vente et de financement bien reliés et 35 % ont établi des liens entre les plans de personnel et les plans financiers. Il est encore possible d'améliorer l'interconnexion de la planification, par exemple en intégrant étroitement les plans de marketing et l'évaluation des performances correspondantes dans l'allocation des ressources financières. La planification des initiatives de développement durable et de leur impact sur les indicateurs financiers, un nouveau thème émergent, devrait bientôt gagner en importance.

Nous constatons des progrès dans la connexion de la planification, mais les organisations varient dans leur niveau d'adoption de l'analyse avancée en tant que méthode de planification. Seul un quart des équipes financières appliquent des prévisions algorithmiques. Parmi celles qui l'utilisent, l'approche prédominante consiste à construire des modèles personnalisés en dehors des plateformes de planification collaborative FP&A pour des cas d'utilisation sélectionnés. L'évolutivité est limitée et l'adoption à grande échelle n'est pas encore totalement réalisée.

Il existe des cas d'utilisation réussis dans la planification de la demande des ventes &, où les méthodes prédictives peuvent générer des prévisions de base détaillées en une fraction du temps nécessaire aux humains. Les méthodes de planification avancées s'appuient sur des modèles basés sur les facteurs et les adaptent au modèle commercial sous-jacent. Les indicateurs externes avancés peuvent encore améliorer la précision des prévisions et l'impact des modèles avancés.

La modélisation du coût des marchandises vendues a posé des problèmes en raison de la complexité de la comptabilité analytique des produits et de la mesure des flux de valeur sous-jacents et des effets interentreprises. Les cas d'utilisation réussie sont encore rares dans ce domaine. Certaines organisations ont réussi à étendre les modèles prédictifs aux dépenses d'exploitation et aux positions de trésorerie. De nombreuses autres organisations pourraient appliquer des techniques d'analyse avancées et en tirer profit.

Tirez parti de l'analyse avancée pour générer des informations et améliorer l'efficacité.

Les méthodes analytiques avancées peuvent répondre à une variété de cas d'utilisation dans le cadre de l'analyse de la planification financière &. Ces cas vont de l'exploration descriptive des développements sous-jacents et de leurs causes profondes à l'aide à la décision prescriptive et à la recommandation de plans d'action futurs pour optimiser les performances financières. Une méthode utile consiste à examiner les cas d'utilisation et les types de problèmes qui peuvent être traités à l'aide de méthodes avancées.

Ces types d'analyse aident les équipes du PC&A à identifier les cas d'utilisation potentiels qui peuvent bénéficier de méthodes analytiques avancées. Il est essentiel de définir rigoureusement chaque cas d'utilisation et d'évaluer la valeur attendue qui peut être apportée. Ces contributions à la valeur vont de l'atteinte d'un niveau d'efficacité plus élevé grâce à l'automatisation de l'analyse à une aide à la décision de meilleure qualité grâce à la génération d'informations et de recommandations exploitables. Un cas d'utilisation qui concerne à la fois l'efficacité et la qualité du processus est l'application de l'analyse prédictive pour générer des prévisions de base.

L'application de méthodes de prévision aide les équipes de FP&A à générer des prévisions à un coût moindre pour l'organisation. La fréquence des prévisions peut être accélérée pour soutenir le pilotage de l'entreprise avec des prévisions actualisées. En outre, les méthodes de prévision génèrent des estimations impartiales des résultats futurs tout en permettant des ajustements humains pour adapter le plan d'action prévu ou intégrer des effets que le modèle ne pouvait pas anticiper, comme, par exemple, une restructuration planifiée.

Intégrer les prévisions dans votre gestion des performances

Les premiers explorateurs limitent l'utilisation des prévisions prédictives à l'enrichissement des rapports de performance existants par des prévisions générées par le système - par exemple en remplaçant les taux d'exécution. L'affichage de la prévision prédictive à côté de la prévision humaine peut servir d'information supplémentaire, permettant d'introduire des méthodes prédictives et aux parties prenantes d'acquérir une première expérience sans modifier immédiatement les méthodes de travail. Un tel enrichissement des rapports ne fait pas avancer les choses, car les prévisions sont toujours générées de manière traditionnelle.

Lavalidation algorithmique intègre les prévisions prédictives dans la génération traditionnelle de prévisions. Les prévisions peuvent influencer la soumission des prévisions, mais le planificateur est entièrement responsable de la préparation et de la soumission des données. La prévision humaine est le résultat principal. La validation algorithmique est le premier type de prévision hybride.

L'intégration des processus peut être encore améliorée en offrant aux planificateurs la possibilité de pré-remplir les données, ce qui constitue la deuxième forme d'une approche hybride de la prévision. Les planificateurs peuvent choisir de pré-remplir leur soumission de prévisions à l'aide de modèles prédictifs, remplaçant ainsi l'effort de préparation manuelle des données. Le pré-remplissage prédictif peut être proposé parallèlement à d'autres références, telles que le budget, les données réelles de l'année précédente ou les dernières données de planification de la demande. La prévision assistée par machine exploite les avantages des capacités prédictives, tout en laissant aux planificateurs la possibilité de choisir individuellement l'approche de génération de prévisions la plus réalisable. Des ajustements peuvent encore être apportés en plus du pré-remplissage des données.

Les prévisions générées par une machine placent l'algorithme aux commandes et génèrent des prévisions de base prédictives. Les prévisions de la machine peuvent être ajustées par des enrichissements humains dans des catégories d'effets définies. Les algorithmes et les humains alimentent les prévisions de manière symbiotique. Alors que les machines génèrent des prévisions basées sur des facteurs d'entrée internes et externes, les humains se concentrent sur l'analyse des développements commerciaux sous-jacents et sur l'interprétation des résultats et des mesures d'atténuation et d'accélération en vue d'atteindre les objectifs financiers.

Les prévisions générées par les machines sur la base de modèles algorithmiques sont considérées comme de l'intelligence artificielle, sans enrichissement humain supplémentaire. Une prévision singulière entièrement automatisée peut être générée à haute fréquence et à faible coût organisationnel pour fournir des prévisions en temps quasi réel de l'évolution de l'activité dès que des données actualisées sont disponibles. Alors que les équipes financières considèrent toujours l'enrichissement humain des données prévisionnelles comme essentiel, les organisations visionnaires considèrent les prévisions générées par des machines comme l'étape ultime.

Conclusion

De notre point de vue, la prévision est une capacité indispensable pour les organisations modernes de la FP&A afin de piloter efficacement l'entreprise et d'attirer les talents. L'approche la plus prometteuse aujourd'hui consiste à tirer parti des prévisions générées par les machines et de l'enrichissement humain de manière symbiotique. Nous prévoyons une large adoption des prévisions algorithmiques d'ici 2 à 4 ans.

Nous serions heureux de vous aider à ouvrir la voie aux prévisions dans votre entreprise. N'hésitez pas à nous contacter.

Cet article a été rédigé par Jochen Bueter, responsable de l'offre de Deloitte pour la planification, la budgétisation et les prévisions.