财务功能的必备技术

金融技术是至关重要的简化操作,提高决策和保持自适应业务需求。

首席财务官的金融技术指南

获得洞察的先进的金融技术战略转变财政功能。

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百分之九十二的首席财务官计划今年增加金融投资技术,然而只有30%的技术项目成功。现有的、复杂的和孤立的传统技术很难金融决定什么样的金融技术优先投资,哪些功能。首席财务官负责开发一个金融技术战略,下载我们的指南:

  • 重组你的金融技术组合使用可组合金融技术的策略。
  • 调整金融技术,以确保决策技术战略,投资和部署支持正确的目标。
  • 冠军一个灵活的金融技术治理。

如何选择组织的必备的金融技术

考虑在发展技术路线图,这四个问题对你的财务功能的投资策略。

金融技术趋势

以下战略技术趋势有深刻而直接影响财务功能技术投资,因为他们使快速适应不断变化的业务条件。

原生云平台。组织正云平台所有主要的金融应用程序,包括核心财务,财务规划和分析,金融密切和辅助金融价值链解决方案。到2025年,原生云平台将作为基础为超过95%的新数字计划——从2021年的不到40%。

可组合应用程序。理想的财务功能技术组合是模块化的,允许用户获取财务团队,组装和配置不同的应用功能以个性化的方式,促进他们的工作。到2024年,50%的金融领导人将把应用程序可组合的财务管理系统的方法。

Hyperautomation。金融功能启用hyperautomation——快速识别的方法,审查和尽可能多的业务流程自动化,使用一个策划多种技术的组合,工具或平台。这些包括人工智能、ML、区域规划、智能业务性能管理套件(iBPMS) low-code工具等等。到2024年,组织将降低运营成本30% hyperautomation技术结合设计的操作流程。

决策情报。了解组织决策需要打破决策过程并调整每个组件的标准化的框架。反过来,这些组件与一组技术和自动化技术支持模块化和持续改进。到2023年,超过33%的大型组织会有分析师练习决策情报,包括决策建模。

金融技术路线图

技术路线图,包括定义良好的机会和实现时间设置财务功能交付新功能驱动效率和有效的决策。按照这五步过程创建金融功能技术路线图:

步骤1:准备建立路线图

奠定基础的路线图通过从财务记录的关键参与者,它和采购,通过创建一个金融技术路线图”老虎队。“这支球队文件项目的目标和预期成果以及它们如何结合目标的财务功能和更大的组织。它还库存现有的技术功能和地图他们关键财务流程定义的当前状态金融组织中的数字化。

第二步:识别机会

使用库存的技术功能,老虎团队评估组织当前的金融技术能力的有效性识别系统需要升级,以及功能组织需要填补的缺口。老虎队看起来也外部金融市场的技术来识别新兴能力,应考虑投资。通过这些信息在手,老虎团队从事金融功能和它领导来创建一个完整的技术机会列表根据功能需求和内部优先级。

第三步:选择技术的投资

财务函数的完整列表技术机会将超过组织可以追求。在这一步中,老虎团队评估和重视金融技术机会使用一套标准化的价值标准,成功因素、风险和抑制剂来计算它们的相对业务价值。使用Gartner BuySmart™验证与外部市场优先列表参数和最佳实践。

步骤4:创建和交流的路线图

设置时间为实现最终的优先财务功能的技术。分配利益相关者谁将负责每个技术项目。文档流程的关键要素和最终的路线图,并分享它与选民在金融领域,它和更广泛的组织。

第5步:监测进展的路线图

即使有一个路线图,这个过程还没有结束。财务团队继续监控进展实现现有的财务功能技术路线图,同时组织中监测技术的现状和新兴技术市场成熟为退休和采用识别系统。

战,AI和hyperautomation

金融功能部署过程自动化机器人(战多年自动化简单,重复的,有意思的过程来提高速度和准确性和免费员工从平凡的任务。战使用软件脚本定义了if - then规则执行过程利用结构化数据。它已成为无处不在的企业,特别是在财务功能,由于相对较低的成本和速度的部署和可靠的回报的形式提高效率和节约成本。

然而,战也为组织追求hyperautomation限制。简而言之,则是为做设计(任务执行),因此不适合复杂的动态过程,需要分析和判断。自动执行这些类型的过程需要人工智能(AI)。另外,每个区域部署是独立的,设计自动化一个特定的过程,而不是可伸缩超出原来的用例。

人工智能是一个总括的术语,它指的是应用先进的技术分析和基于逻辑的方法来解释事件,支持和自动化决策,并采取行动。与战,AI不是一个独立的软件或应用程序,而是嵌入新的财务功能技术的应用程序。这些包括智能业务流程管理套件(iBPMSs),集成平台作为一种服务(iPaaS)和决策管理系统。人工智能的价值来自于改善财务功能预测的能力,从非结构化数据分析和揭示重要模式,从而自动化工作,做出明智的决定,计算大量的信息(包括非结构化数据)和避免风险。

首席财务官通常误导认为部署新的自动化与人工智能应用程序将允许他们现有战计划退休。这通常不是真的。新的金融功能技术而不是补充战。区域规划的解决方案也可以增强包括人工智能,从而进展的端到端自动化。

人工智能的成功融资

AI应用仍处于初级阶段的财务功能技术——三四个金融机构只有部署人工智能在过去的两年里。和只有30%的融资功能使用人工智能被认为是“领导”的用户,这意味着他们的AI部署移动速度一样快,或比预期更大的影响。四个行动区分那些AI-leading金融组织。

  1. 招聘新的人工智能专家。AI-leading金融组织也同样可能雇佣新人(32%)、upskill当前人才(36%)或借人才从IT部门(32%)。然而,当我们比较他们的方法与non-AI-leading组织,后者更有可能尝试upskill内部人才(50%)和不太可能组织外寻找他们需要的人才(10%)。外部招聘AI-specific员工带来显著的好处,特别是外部视角,帮助组织超越根深蒂固的过程和心态。

  2. 购买新技术与嵌入式AI。百分之八十四的领先的人工智能用户购买他们的AI嵌入到应用程序中,它能使你更快的部署在更广泛的用例。

  3. 实验数据通过早期的飞行员。AI-leading金融组织部署两倍的飞行员——平均8——第一年nonleaders。这种做法建立一个文化的实验,以及了解一些飞行员将会失败。它还允许财务功能利用技术在更多的领域(例如,会计流程和财务分析)。

  1. 选择一个数据头脑AI的领袖。百分之八十AI-leading金融组织数据头脑的领导人,如财务计划和分析(财务)的负责人或财务分析的负责人,负责他们的AI部署。相比之下,只有44%的领导AI nonleaders选择其中的一个角色。首席AI Nonleaders也通常分配审计的作用。

关键任务优先级驱动更强的性能。