L'automatisation de la planification financière

Dans le contrôle de gestion central de nombreuses entreprises, les prévisions mensuelles sont encore souvent établies manuellement, ce qui prend beaucoup de temps et est source d'erreurs. L'introduction d'une extrapolation automatisée permet d'offrir au contrôle de gestion une valeur ajoutée analytique élevée en appuyant sur un bouton. Dans le cadre de l'automatisation de la planification financière, nos clients misent sur un système que nous avons développé et mis en œuvre et qui prévoit toutes les valeurs prévisionnelles - sur la base des algorithmes les plus récents - d'un simple clic de souris. Cela comprend tous les scénarios de prévision pour toutes les unités organisationnelles de l'entreprise, par exemple les sites ou les sociétés individuelles. Les variables de planification comprennent généralement le chiffre d'affaires net ainsi que, souvent, l'utilisation des matériaux et des marchandises, les frais de personnel et les autres dépenses d'exploitation.

Les avantages pour l'entreprise sont multiples. Elle profite d'un déroulement clairement structuré du processus d'extrapolation mensuel et d'un accroissement de l'efficacité du processus budgétaire. La densité des informations et la précision des prévisions sont considérablement accrues, tandis que la charge de travail manuel est fortement réduite. De précieuses ressources peuvent ainsi être libérées pour d'autres tâches et le risque d'erreur diminue fortement. L'accélération des prévisions uniformes permet un contrôle plus efficace.

Les méthodes de prévision que nous utilisons sont issues de l'analyse classique et récente des séries temporelles. Cela permet de prendre en compte toutes les variables possibles, telles que les évolutions saisonnières, les tendances, les calendriers et les effets des vacances. Dans la mesure où cela s'avère utile pour les séries temporelles, il est également possible d'utiliser des méthodes d'apprentissage automatique telles que les réseaux neuronaux, les arbres de classification et de régression.

La granularité matérielle de la planification dépend de la structure organisationnelle ainsi que des exigences des clients et diffère fortement entre l'industrie, les services et le commerce. La granularité temporelle est généralement définie par le mois civil. L'horizon temporel de la planification, c'est-à-dire le nombre de périodes à prévoir dans le futur, peut être fixe ou flexible. Dans le cas de la planification glissante, par exemple, l'horizon est de plus en plus court à chaque nouvelle prévision, alors que les périodes les plus anciennes, initialement planifiées/prévues, ont déjà été remplacées par les données réelles.

Des entreprises de renom misent déjà sur le système développé par s-peers et se préparent ainsi à l'avenir. En effet, grâce aux valeurs prévisionnelles générées automatiquement, les entreprises peuvent à tout moment anticiper et réagir en temps réel aux fluctuations des indicateurs de résultats.

s-peers Starter - un accès simple et facile aux prévisions roulantes automatisées à long terme :

Avec le s-peers Starter, s-peers offre à l'entreprise un accès rapide et sûr aux prévisions automatisées et glissantes à long terme, tout en lui permettant de profiter d'autres fonctions de reporting BI.

Focus :

Fonctions :

Afin d'obtenir des prévisions très précises, 29 algorithmes comprenant jusqu'à 100 modèles sont mis à disposition avec le s-peers Starter. La sélection des modèles est effectuée par une combinaison du critère d'information d'Akaike (AIC) et de la Mean Absolute Percentage Error (MAPE) pondérée par le chiffre d'affaires.

L'AIC évalue chaque modèle en fonction de sa précision d'adaptation et le corrige en fonction du nombre de ses paramètres. Les modèles les plus complexes sont ainsi davantage pénalisés, de sorte que le modèle le plus "robuste" est sélectionné. Le MAPE (l'écart moyen en pourcentage de la prévision par rapport aux valeurs observées) garantit la comparabilité des précisions de prévision de séries temporelles différentes entre elles. Les quantités vendues par produit sont prévues et multipliées par le dernier prix moyen mensuel disponible afin d'obtenir une prévision fiable des ventes. Il est également possible d'établir des prévisions pour une entité/un site ou une autre unité de l'entreprise.

Modèles de rapports préétablis et intégration des algorithmes en un clic "Make Forecast

s-peers Starter - une procédure simple :

Conclusion :

La compréhension du contenu des données et des algorithmes utilisés pour les analyses et les prévisions est une clé élémentaire pour les replacer dans leur contexte global. Face aux algorithmes intelligents, il ne suffit plus de savoir lire les données, d'établir des associations ou, mieux encore, des causalités et de tirer soi-même des conclusions. Il faut plutôt une compréhension globale de la gestion d'entreprise. Dès le développement des algorithmes, il est nécessaire de comprendre la problématique dans le contexte opérationnel et stratégique de l'entreprise.

Les utilisateurs des prévisions et des aides à la décision doivent pouvoir comprendre et évaluer les hypothèses sous-jacentes et le fonctionnement des algorithmes, y compris les nombreuses corrélations.

En fin de compte, ce sont les personnes qui doivent assumer les décisions de l'entreprise. La maxime suprême doit donc rester d'expliquer aux groupes de personnes concernés les décisions prises à l'appui de telles prévisions.

Le dilemme selon lequel un algorithme d'apprentissage performant n'est pas facilement compréhensible et explicable et que les décisions qui en découlent doivent néanmoins pouvoir être comprises et assumées est fondamental. Il devient particulièrement difficile lorsque les algorithmes sont auto-apprenants et qu'ils développent leurs propres logiques et critères de sélection sur cette base. Dans ce cas, il sera décisif pour l'acceptation, en particulier pour les processus financiers et de contrôle importants, que les connaissances déterminées de manière autonome s'expliquent d'elles-mêmes et puissent être rendues plausibles, que ce soit par la mise en évidence de modèles ou par une expertise en gestion d'entreprise.