厌倦了凌乱的预算季节？AI以更智能，更快的预测来消除痛苦，这些预测实际上是有道理的。
对于大多数财务团队而言，第三季度标志着预算季节的开始和熟悉的争夺，以制定年度运营计划（AOP）。这是一种经常充满效率低下的练习：跨部门飞行的电子表格，相互矛盾的假设和预测通常由内部政治造成的比数据更大。
但是AI驱动的模型正在为CFO提供一种新的前进方式 - 一种更快，更准确且旨在提供清晰度和信心的速度。
使用AI构建更智能的预测
我已故的朋友和同事Pat Bajari，亚马逊有远见的前首席经济学家，最近在Keystone.ai的首席经济学家曾经问了一个简单的问题：算法能否产生一个比传统方法更准确，更可辩护的计划？轻拍计算经济学和机器学习技术，将收入分解为 公司的核心增长杠杆，例如产品选择，价格和客户体验。
从本质上讲，AOP流程依赖数十个业务部门的协调。每个小组都提交了其预测，一些高管会夸大成本或低球指标以确保成功。结果是一个高度手动的合并过程，不一致，这通常不清楚为什么数字正在上升或向下移动。据估计不到四分之一的财务团队将时间花在预测工作上因为它们过于依赖手动预测过程，并且缺乏对正确数据的访问。
每个单元都希望显示出增长，但也达到了目标。通常，这会导致很多沙袋，过度宣传或只是纯粹猜测，并且要求首席财务官充当一种裁判。与真正的战略预测相比，计划更多地变成了谈判和数字进一步的练习。
新的AI驱动模型并没有要求商业部门猜测明年的数字，而是问：
- 公司的主要增长驱动力是什么？
- 我们将拥有多少客户，市场有多大？
- 如果我们扩展类别或产品产品，他们将花费什么？
- 投资对更好服务的增量影响是什么？
- 每个主要倡议的预期回报是什么？
结果是一个可解释的，动态的预测，不仅需要一小部分时间来构建，而且还与公司的战略重点保持一致，并且可以实现以前不可能的场景计划。
首席财务官需要帮助
敏捷计划是首席财务官的重中之重，许多人报告说他们需要更多的支持。德勤CFO信号报告发现有84％的首席财务官表示，他们在迅速建模业务含义，对外部事件做出响应以及执行应急计划方面的努力。”
使用人工智能经济学，公司可以科学地调整预测，以应对市场冲击，无论是关税，大流行病还是供应链中断。该算法可以预测大流行，但是一旦这是一个已知的事件，该模型就可以立即解释它在每个产品线上的含义。
该模型的早期采用者包括全球电子商务平台，主要CPG品牌，工业制造商，MedTech和制药公司，具有复杂的投资需求和高风险预测周期。
CFO的好处是明显的，从更快的计划周期到对不同方案（例如关税，供应链问题）的实时建模，再到战略一致性，因为预测是围绕关键指标而不是汇总的数字构建的。这种类型的方法可以使更现实的精度有助于CFO量化风险和不确定性。
也许最重要的是，该模型可以弥合财务，运营和业务部门之间的沟通差距。它将计划重新构想为一种动态活动，而不是一劳永逸的静态操作计划。
在每个季度结束时，一旦首席执行官和首席财务官报告收益，该团队将看到哪些因素导致公司超出或错过期望，他们将能够完善该方法。
接下来是什么？
采用总是很容易，尤其是在AI方面。业务领导者必须拥有他们的计划的所有权，但很少有人渴望受到算法的挑战。至关重要的是，他们还需要信心，任何预测都包含正确的执行杠杆来导航不确定性并进行课程校正。
为了解决这个问题，我建议并排运行传统和AI生成的预测几年。这种平行的方法使公司可以逐渐建立信誉，从而为领导者提供了评估模型的见解而不会破坏工作流程的空间。随着时间的流逝，可能开始的怀疑主义将转变为信任。领导者将开始将模型视为威胁，而是一种强大的工具 - 一种有助于他们提高思维并改善决策的工具。
这是许多CFO和财务团队现在正在拥抱的变化。实际上，大约四分之三（74％据Gartner称，CFO的报告今年直接参与了组织的变更管理工作。
随着公司开始他们的2026财年计划，财务团队可以有能力考虑新的工具和方法。对于面临经济不确定性，更紧密的利润率或更少的压力的CFO而言，拥有一个提供实时可见性和战略性清晰度的模型不仅有用的模型变得重要。
这种AI驱动的方法有助于回答公司预算最好花在数据而不是猜测工作的地方。随着金融与战略之间的界限继续变得模糊，这样的模型可能很快成为新标准 - 不仅在技术精英中，而且在明天的G2000中最聪明的企业中。
本文作为Foundry专家贡献者网络的一部分发表。
想加入吗？
订阅我们的新闻通讯
从我们的编辑直接到您的收件箱
通过在下面输入您的电子邮件地址开始。
