Accenture에 따르면 "CFO의 76%가 사업부 전반에서 '한 가지 버전의 정보'가 없으면 조직이 목표를 달성하는 데 어려움을 겪을 것"이라고 동의했습니다.
우리의 연구에 따르면 금융 사용자는 업무의 80% 이상을 데이터를 수집하는 데 사용하고 남은 20%만 진정한 분석에 사용하는 것으로 나타났습니다. 이는 주로 신뢰할 수 있는 재무 및 회계 데이터의 소스가 부족하기 때문입니다.
데이터에 대한 단일 정보 소스(또는 핵심 금융 기초 계층)가 없으면 금융팀은 비즈니스가 실시간으로 의사 결정을 하는 것을 지원하는 데 어려움을 겪습니다. 이것이 바로 이 기반을 구축하는 것이 “나중에 할 일”이 아닌 조직 전체에서 비즈니스 가치를 창출하기 위한 전제 조건인 이유입니다.
데이터 문제의 해답 찾기
디지털 금융 에코시스템은 CFO가 오늘날 직면하고 있는 많은 문제를 해결하는 데 매우 중요합니다.
- 데이터 품질 문제
- 데이터 소스의 복잡성 및 볼륨
- 데이터 사일로로 인해 반복되는 유사한 프로젝트
- 적시에 애널리틱스 제공에 대한 어려움
- 오류가 발생하기 쉽고 시간이 많이 걸리는 수동 프로세스
- 애널리틱스, 보고 및 시각화를 위한 비즈니스 친화적인 도구 부족
- 규정 및 규정 준수 요구 사항의 복잡성 증가
이러한 문제를 해결하기 위해 CFO는 정보 중개인이 되어 다음과 같은 시스템을 배포해야 합니다:
- 모든 금융 및 회계 데이터를 신뢰할 수 있고, 감사 가능하며, 추적 가능하게 하는 시스템
- 기업 전체의 금융 및 회계 데이터에 액세스할 수 있는 시스템
- 관련성 있고 시기에 맞는 비즈니스 의사 결정을 추진하는 데 필요한 도구와 세부 정보를 제공하는 시스템
핵심 금융 기초 계층에서 이 모든 것 이상을 수행하고 모든 방면에서 데이터를 분석하는 데 필요한 정보와 도구를 조직 전체의 팀 구성원과 부서에 제공합니다.
핵심 금융 기초 계층으로 '단일 소스 정보' 구축
핵심 금융 기초 계층을 통해 사용자는 적시에 관련성이 있고 신뢰할 수 있는 답변에 액세스할 수 있으며 관리, 운영, 마케팅, 고객 경험 및 인사를 포함하여 비즈니스 전반의 모든 사람들에게 혜택을 제공할 수 있습니다.
이를 통해 잠재적으로 수천 명의 신규 사용자에게 CFO 사무실에서 제공하는 데이터, 보고서, 대시보드, 애널리틱스를 제공합니다.
또한 신뢰할 수 있는 핵심 금융 기초 계층은 리더가 예측 및 규범적 통찰력에 중점을 둔 새로운 비즈니스 가치와 디지털 기반 애널리틱스를 제공할 수 있는 역량을 강화하는 동시에 기존, 과거 및 묘사 분석을 계속 제공할 수 있도록 지원합니다.
성공적인 핵심 금융 기초 계층의 4 가지 요소
CFO 애널리틱스 프레임워크는 성공적인 핵심 기초 계층 또는 데이터 기반을 구축하는 데 핵심적인 4 가지 요소를 나타냅니다. 각 구성 요소는 애널리틱스의 이 "단일 정보 소스"를 개발하고 유지하는 데 필요합니다.
1. 통합 금융 통찰력
강력한 데이터 플랫폼의 비결은 모든 데이터를 가져오는 것입니다. 총계정원장 및 보조원장 데이터를 통합하여 조직의 모든 사용자는 회계 및 금융 데이터에 대한 자세한 통찰력을 얻습니다. 이를 위해서는 마스터 및 참조 데이터 관리, 재무 중심의 논리적 데이터 모델이 필요하며 여러 원장(ledgers) 및 전사적 자원 관리(ERP) 플랫폼에 통합할 수 있는 기능이 필요합니다. 그 결과 금융 데이터에 대한 신뢰할 수 있는 단일 보기 또는 "골든 레코드"가 생성됩니다.
이 골든 레코드를 통해 회계 및 금융 분석가는 CFO 핵심 성과 지표(KPI) 대시보드, 지불 조달, 현금 주문, 직간접 지출 등 비즈니스 결과 중심 애널리틱스를 제공할 수 있습니다.
또한 통합된 통찰력은 드릴다운 및 드릴업 기능을 촉진하는 보다 높은 수준의 세부 정보를 제공합니다. 결과를 데이터베이스에 저장하면 다운스트림 모델 및 애플리케이션을 포함하여 더 많은 사용자가 결과에 액세스할 수 있습니다.
2. Super Ledger
회계 문제를 운영 "소스"에 다시 연결해야 하나요? Super Ledger는 운영 및 거래 데이터를 금융 데이터 플랫폼에 통합하여 이를 가능하게 합니다. 이를 통해 소스에서 보고할 항목의 추적성을 높이고 재무 조정, 운영 보고, 고객 세분화, 제품 및 수익 보증에 대한 새로운 차원의 통찰력을 얻을 수 있습니다.
Super Ledger가 통합된 금융 통찰력과 결합되면 상세한 차원의 애널리틱스 및 보고의 기초를 제공합니다.
3. 다차원 수익성
특정 고객에게 서비스를 제공하는 데 드는 정확한 비용을 보고하고 싶으신가요? 이런 경우, 다차원 수익성(MDP)이 필요합니다.
MDP를 핵심 기초 계층에 구축하면 금융 구성 요소의 가장 낮은 세부 수준까지도 모델링하고 할당할 수 있는 기능이 생성됩니다. MDP에는 영업수익(제품 및 비제품 수익, 리베이트, 상환 등), 직간접비용, 단위원가, 위험구성요소, 자본비용 및 기타 수익성 특성을 포함하며, 일반적으로 고급 금융 모델링 도구를 활용합니다.
MDP를 사용하면 고객, 제품, 위치, 채널 등 모든 수준의 수익성에 대해 새로운 통찰력을 제공하는 분석이 가능합니다. 또한 결과는 가격 최적화, 고객 세분화, 고객 평생 가치, 제품 합리화 모델과 같은 다운스트림 모델 및 애플리케이션에도 제공됩니다.
4. 고급 금융 모델링
고급 금융 모델링은 모든 것을 하나로 모아 통합된 금융 통찰력, Super Ledger 및 MDP의 데이터를 활용하여 금융 중심의 분석 에코시스템을 만드는 것을 가능하게 합니다.
데이터 모델은 이 프로세스의 핵심 요인이며 여러 플랫폼의 데이터를 골든 레코드에 통합합니다. 또한 보다 정교한 애널리틱스에 필요할 수 있는 거래 및 기타 비금융 데이터를 통합하는 데 중요한 역할을 합니다.
사일로에서, 데이터를 활용하여 비즈니스 가치 창출에 이르기까지
CFO 애널리틱스 프레임워크는 묘사 분석을 뛰어 넘는 데이터 기반을 구축합니다. 이를 통해 고급 예측 및 규범적인 모델링 도구를 사용할 수 있게 되었고, 특히 감사 자동화, 규정 준수 및 재무 예측 부분에서 더 많은 부가 가치 분석을 제공하는 인공 지능 및 머신 러닝 모델을 사용하게 되었습니다.
다른 건설 프로젝트와 마찬가지로 분석이라는 "집"을 짓기 전에 견고한 기반이 필요합니다. 데이터 모델, 마스터 데이터 관리(MDM), 참조 데이터 관리(RDM), 모델링 도구 등과 같은 올바른 도구들이 지원하는 핵심 금융 기반은, 금융에 관한 모든 것에 대한 신뢰할 수 있고 감사 가능하며 추적 가능한 소스를 생성합니다. 이러한 도구를 통해, 금융팀은 비즈니스에 보다 전략적이고 정확한 통찰력을 더 빠르게 제공할 수 있습니다.
