高德纳公司(Gartner, Inc.)的一项调查显示，随着首席财务官们想方设法应对通胀对利润率的影响，自助分析将成为提高员工生产率的关键工具。

2021年12月，高德纳调查了400名财务高管，发现价值和技术最受青睐的组合是自助数据和分析，作为员工生产力的驱动力，49%的受访者表示对技术有这种看法。至少四分之一的受访者还认为它是提高组织速度和敏捷性的驱动力。

“三分之二的首席财务官提高了价格以应对通胀，”他表示亚历克斯节食减肥法他是高德纳金融业务的研究主管。“然而，找到提高企业生产率和效率的方法，而不是简单地将通胀成本转嫁给客户，将是竞争优势的长期驱动力。”

先进的数据、分析和人工智能技术正在推动(或有望提供)高价值，投资有望增加，包括:自助数据分析、自动化机器学习(ML)和ML、云分析、大数据分析和预测分析(见图1)。

Bant说:“94%的首席财务官在2022年有更大的数字化雄心，但他们担心在增长放缓、利率上升和盈利压力的情况下，这种雄心能否持续下去。”“即使在增长放缓的情况下，这种对数字领域的持续投资，将成为数年后随着周期改善而脱颖而出的企业。我们称之为数字通缩。”

大数据分析和预测分析是通过改进产品或服务来提高收入的最主要技术类别，三分之一的财务高管看到了这方面的明显价值。ML和云分析技术被认为是提高成本效率的最佳选择，约有五分之一的受访者表示这一点。

调查中使用的技术定义如下:

• 自助式数据分析指的是财务用户利用的技术和流程，而IT部门的参与最少。通过分析和商业智能、数据准备和数据目录等领域的低代码/无代码工具，自助服务现在正在进入数据和分析的其他领域。这是因为自动化和增强影响了数据和分析的各个方面。
• 自动化机器学习是基于提供的原始训练数据自动生成机器学习模型。自动化机器学习旨在提高开发速度，同时最大限度地减少对数据科学家的模型开发技能的需求。
• 云分析以服务的形式提供分析功能，包括数据库、数据集成和分析工具的组合。随着云部署的不断进行，在混合模型中连接基于云的和本地数据源的能力变得越来越重要。
• 大数据分析使用高容量、高速度和/或高种类的信息资产，需要具有成本效益的创新形式的信息处理，以增强洞察力、决策制定和流程自动化。
• 预测分析用于预测一段时间内的一系列结果和/或特定事件可能发生的结果分布，使用的技术包括基于驱动程序的预测、时间序列预测和模拟。预测分析是自动化预测过程的财务高管最流行的用例之一。

Gartner客户可以阅读更多:2022年金融科技靶心报告．

非客户可以在以下网站了解更多信息:构建技术路线图指南。

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