תכנון וחיזוי באמצעות תכנון מבוסס חיזוי

עסקים מאמצים באופן נרחב יותר תכנון מבוסס חיזוי אשר משתמש בניתוח סטטיסטי כדי להעריך מה צפוי לקרות בעתיד בהתבסס על הנתונים ההיסטוריים של הארגון. מידע זה עוזר לסמנכ"לי כספים ולצוותי הכספים שלהם להבין כיצד גורמים כמו מכירות או הוצאות עשויים להתפתח, ומאפשר להם להקצות תקציבים כראוי ולשפר את תכנון ההשקעה ותזרים המזומנים. שימוש בחיזוי ובתכנון מבוסס חיזוי יכול לעזור לסמנכ"לי כספים ומנהלים עסקיים אחרים לזהות סיכונים פוטנציאליים בתחזיות שלהם, כגון מחסור בהיצע או מחסור במזומנים. ראייה זו הופכת מניעת בעיות והגנה על הרווחים והמוניטין של החברה שלהם לתרחיש סביר יותר.

מהו חיזוי בתכנון מבוסס חיזוי?

חיזוי המשתמש בתכנון מבוסס חיזוי נקרא לפעמים תחזית חיזוי והוא תהליך ניתוח נתונים היסטוריים וחיזוי תרחישים שעשויים להתרחש. תכנון מבוסס חיזוי הוא האופן שבו סמנכ"לי כספים וצוותי כספים משתמשים במידע כדי להתכונן לעתיד. צוותי כספים שעושים תכנון מבוסס חיזוי נשענים במידה רבה על חיזוי סדרת זמן שמזהה דפוסים ומגמות בנתונים שנרשמו במרווחי זמן קבועים, כגון מספרי מכירות חודשיים או רמות מלאי יומיות כדי לגלות מה יקרה בהמשך. ניתוח נתוני סדרות זמן, כמו זה, הוא שימושי בהבנת מחזורים, עונתיות ומגמות לטווח ארוך, שכולם עוזרים ליצור תחזית מדויקת.

לדוגמה, סמנכ"ל כספים עשוי לרצות לחזות מכירות בתקופת החגים הקרובה. אם לחברה יש נתוני מכירות היסטוריים של שנים, חיזוי מבוסס סדרת זמן יכול לספק הערכה שמשקפת את ההשפעה העונתית. אולם, צוות הכספים חייב לזהות ולהשתמש בשיטת חיזוי מבוסס סדרת זמן הטובה ביותר כדי ליצור את התחזית המדויקת ביותר למצב.

אם לאנליסטים יש מספיק נתונים איכותיים כדי להפיק תובנות ולהחיל את המודלים כראוי, לשיטות חיזוי המשמשות בתכנון מבוסס חיזוי צריכה להיות רמה גבוהה יותר של דיוק לעומת שיטות אחרות, כגון תחושת בטן או הנחה שתהיה עלייה אחידה באחוזים שנה אחר שנה. נוסף על כך, ארגונים רבים בוחרים לאמת את התחזיות שלהם אפילו יותר באמצעות תוכנה עם יכולות מוטמעות של ניתוח מבוסס חיזוי, המשתמשות במידול נתונים ולמידת מכונה (ML) כדי לחשוף קשרים בסל הנתונים שאדם עשוי שלא לראות. אימות תחזיות בעזרת ניתוח מבוסס חיזוי עם הזמן נחשב חלק סטנדרטי בתהליך התכנון מבוסס החיזוי.

מילות מפתח

• תכנון מבוסס חיזוי הוא מצב שבו צוותי כספים משתמשים בטכניקות סטטיסטיות כדי לזהות מגמות ודפוסים בנתונים היסטוריים כדי להעריך ערכים עתידיים, כגון מכירות, הוצאות ותזרים מזומנים, כדי לשפר את תהליך התכנון.
• התחזיות המתקבלות והחיזויים טובים כמו הנתונים שהם מבוססים עליהם, כך שצוותי כספים צריכים להשתמש בנתונים נקיים, רלוונטיים ואמינים בלבד.
• ישנן שיטות חיזוי רבות של סדרות זמן לבחירה כדי לבצע תכנון מבוסס חיזוי, ואנליסטים חייבים למצוא את השיטה המתאימה ביותר ולשקול בזהירות אילו משתנים נחוצים כדי להשיג את התחזית המדויקת ביותר.
• ניתן להחיל תכנון מבוסס חיזוי על מגוון רחב של תרחישי שימוש עסקיים, כגון חיזוי תזרימי מזומנים, ביקוש מוצר והחזר ההשקעה לקמפיינים שיווקיים.

כל מה שצריך לדעת על חיזוי ותכנון מבוסס חיזוי

בבסיס התכנון מבוסס החיזוי עומדת ההנחה שדפוסים ומגמות היסטוריים חוזרים על עצמם במידתיות. לכן, בניתוח העבר, סמנכ"לי כספים וצוותי כספים יכולים להתכונן לקראת מה שעשוי להתרחש באמצעות גילוי תובנות ויצירת תחזיות הצופות תוצאות עתידיות על בסיס נתונים נוכחיים. אימוץ החיזוי והתכנון מבוסס החיזוי הולך וגדל בעקבות הביקוש הגובר לחיזוי מגמות באופן אמין במספר גדל של מקרי שימוש והתנודתיות והמורכבות הגדלות בעסקים. מספר הארגונים שטוענים כי הם משתמשים בתכנון מבוסס חיזוי באופן פרודוקטיבי עלה מ-4% בלבד ב-2020 ל-27% ב-2022 לפי סקר גלובלי של חברת אנליסטים בשוק BARC מ-295 עובדים המשתתפים בתהליך התכנון. לפי הסקר, 17% נוספים פרסו אותו או השתמשו באבות טיפוס ב-2022. חברות שיכולות לחזות בדיוק את העתיד עשויות לקבל החלטות מושכלות יותר היום וליצור תוכניות שימנפו אותן להצלחה מחר.

נניח שחברה רוצה לחזות את המכירות בשנה הבאה, את עלויות חומרי הגלם ואת דרישות קיבולת הייצור כדי לראות אם הגיוני להשקיע בציוד חדש. כמה גורמים ישפיעו על מידת הדיוק התחזית של הצוות. ראשית, לצוות הכספים צריכים להיות די נתונים לגילוי הדפוסים והמגמות. כלל אצבע כללי הוא להשתמש בכמות כפולה של נתונים היסטוריים ביחס למשך הזמן שחוזים - לדוגמה, 24 חודשים של נתונים היסטוריים כדי ליצור תחזית ל-12 חודשים. הנתונים צריכים להיות אמינים ונקיים, כלומר חופשיים מנתונים שגויים, כפולים או בפורמט שגוי. בדרך כלל תכנון מבוסס חיזוי מתבצע באמצעות נתונים מתחום הכספים שנוטה להיות מובנה היטב ובתקווה גם מדויק. תחזיות טובות רק באותה מידה שהנתונים שמבססים אותן טובים. נוסף על כך, יש לזהות בתכנון והניתוח הפיננסיים (FP&A) את מודל החיזוי הנכון לסדרת הזמן (לרוב מודלים מרובים) בהתאם לנתונים הזמינים והשאלה שהם עונים עליה. בחירת המשתנים הלא נכונים יכולה להצביע על תחזית גרועה ומכאן על החלטה גרועה, והוספת משתנים נוספים יכולים להוביל ל"התאמת יתר" מקרה שבו מודל הנתונים מתחיל להתעסק ברעש אקראי הקיים בנתונים.

עם כל כך הרבה גורמים שצריך להביא בחשבון, יותר אנשי מקצוע בתחום הכספים פונים לתוכנות ושירותים לתכנון מבוסס חיזוי שמסייעים להם לנווט בהחלטות האלה, ובסופו של דבר, לקבל תחזיות מדויקות יותר מהר. ככל שהתחזיות מדויקות יותר כך צוותי הכספים יכולים לתכנן טוב יותר את העתיד ולהקצות תקציבים בחוכמה. חשבו כמה גורמים רלוונטיים בעת יצירת תקציב שנתי ועל ההשפעה המשמעותית שיש לפריט שורה אחד, כגון עלויות גיוס. החברה לניהול משאבי אנוש (Society for Human Resource Management) מעריכה כי חברה מוציאה בממוצע 4,129 דולר על גיוס עובד אחד. אם מחלקת משאבי האנוש של רשת מלונות מניחה שהם יצטרכו להחליף 500 עובדים בניקיון על בסיס כך ששיעור השחיקה נשאר זהה לשנה שעברה אבל למעשה צריך להחליף 1,000, עלויות הגיוס לבד יכולות להיות יותר מ-2 מיליון דולר. במקום גישה פשוטה זו, חברה יכולה להשתמש בתכנון מבוסס חיזוי כדי לזהות מגמות היסטוריות ברמת השחיקה של החברה, להעריך את התרחישים הטובים ביותר והגרועים ביותר, ולשקול להתאים את תחזית השחיקה במצב יציב אם המודל חוזה תוצאה שונה באופן משמעותי.

מעבר לצוות הכספים, שימוש חוצה-תפקידים בחיזוי ותכנון מבוסס חיזוי הוא חיוני יותר ויותר להתמודדות עם תנודתיות בכלכלה, כוח האדם, שרשרת האספקה ומניעים עסקיים אחרים. ניתן להשתמש בתכנון מבוסס חיזוי בניהול מלאי, למשל, כדי לזהות עליות קיצוניות מחזוריות או עונתיות שיכולות לגרום ללחץ לא צפוי על הון חוזר או מחסורים שיכולים להאט את הייצור. מנהל רכש יכול להשתמש בחיזוי כדי להעריך את עלויות חומרי הגלם ולהחליט אם לגדר כנגד העלאת מחיר הסחורה. ראש צוות שירות לקוחות עשוי להשתמש בתכנון מבוסס חיזוי כדי לחזות מגמות של נפח שיחות להגדרת רמות האיוש שלו. תובנות תפעוליות כגון אלה משפיעות על תחומים רבים של עסק ומסייעות לארגונים ליצור תוכניות פיננסיות מדויקות יותר.

כמעט מחצית מסמנכ"לי הכספים טוענים שבניית מודלים של חיזוי והשגת היכולת לנתח ולהתכונן לתרחישים שונים היא בעדיפות עליונה, על פי סקר PwC מאוגוסט 2022. ראייה זו מאפשרת להם להימנע מסיכונים פוטנציאליים, כגון ירידות בהכנסות או השקעה גדולה מדי בשוק חדש שלא סביר שיעמוד בציפיות. בניית תוכניות תרחישים המבוססות על תחזיות המקרה הטוב והגרוע ביותר מכינה צוותים לאופן שבו הם יגיבו. יתר על כן, חברות משתמשות יותר ויותר בתוכנת תכנון מבוסס חיזוי שמעדכנת באופן אוטומטי תחזיות באמצעות הנתונים בזמן אמת של הארגון, ומאפשרת לצוותי כספים לצפות אסון או הצלחה מהר יותר כדי שיוכלו לשנות את התגובה המתוכננת שלהם.

שיטות חיזוי של סדרת זמן

חיזוי סדרת זמן הוא טכניקה המשתמשת בנקודות נתונים היסטוריות שנרשמו במרווחי זמן קבועים כדי לחזות מה צפוי לקרות בעתיד. קיימות שיטות חיזוי או אלגוריתמים רבים של סדרות זמן, ואנשי מקצוע בתחום הכספים חייבים לזהות איזה מהם ייתן את התחזית המדויקת ביותר על סמך הנתונים הזמינים ומה הם רוצים להשיג.

חיזוי סדרות זמן חוקר בדרך כלל מגמות, עונתיות ומחזורים. מגמות משקפות את הגידול או הירידה ההדרגתיים או היציבים בדפוסי הנתונים לאורך זמן, בדרך כלל בשל גורמים לטווח ארוך - דברים כגון שינויים באוכלוסייה, צמיחה אורגנית, או שינויים בטכנולוגיה. לעתים קרובות אפשר למדל אותם באמצעות פונקציה ליניארית או אולי פונקציית עקומה הנעה לאט. עונתיות מתמקדת בגידול תקופתי, רגיל וצפוי במידת מה וצמצום המתרחשים לאורך זמן. כאשר מדברים על נתונים חודשיים, עונתיות מתרחשת בדרך כלל בתוך שנה קלנדרית. היא יכולה להיות מחולקת לרבעונים או עונות טבעיות, כמו חגים. מחזורים הם דפוסים של עלייה וירידה שעשויים לא להיות תדירים ויכולים להימשך יותר משנה. בעסקים, תופעה זו מתרחשת בדרך כלל בגלל דברים כמו מחזורי עסקים רב-שנתיים שנעים לאט יותר מדפוס עונתיות טיפוסי.

הינה כמה שיטות פופולריות:

• ממוצע נע יחיד (SMA) מחשב את המחיר הממוצע של פריט לאורך תקופת זמן מוגדרת ופועל בצורה הטובה ביותר עם נתונים תנודתיים ללא מגמות או עונתיות.
• ממוצע נע כפול (DMA) מחשב את הממוצע הנע ולאחר מכן מחשב את הממוצע הנע היחיד. טכניקה זו משתמשת בשני סלי הנתונים כדי לחזות התנהגות עתידית צפויה ופועלת היטב עם נתונים היסטוריים שיש להם מגמה אך לא עונתיות.
• החלקה מעריכית יחידה (SES) שוקלת את הנתונים, מציבה את החשיבות הרבה ביותר בנקודת הנתונים החדשה ביותר ומפחיתה בהדרגה מהמשקל ככל שהנתונים ישנים יותר. שיטה זו מסייעת להתגבר על המגבלות של ממוצעים נעים ושיטות שינוי אחוזים ועובדת בצורה הטובה ביותר עם נתונים תנודתיים שאין להם מגמה או עונתיות.
• החלקה מעריכית כפולה (DES) מבצעת וחוזרת על שיטת SES. DES ישימה כאשר לנתונים יש מגמה אך אין עונתיות.
• שיטה לא עונתית להחלקת מגמה עמומה (DTS) מחילה את השיטה SES פעמיים, אך בניגוד לשיטה DES, עקומת רכיב המגמה הופכת לעמומה ומשתטחת לאורך זמן. טכניקה זו חלה על נתונים שיש להם מגמה אבל אין עונתיות.
• תוסף עונתי מחשב את האינדקס העונתי לנתונים היסטוריים ללא מגמה, מה שמוביל לתחזית מעוקלת שמציגה שינויים עונתיים וערכים מוחלקים באופן אקספוננציאלי. הוא שימושי כאשר העונתיות לא עולה עם הזמן.
• כפל עונתי עובד הכי טוב עם נתונים עונתיים עולים או יורדים, מה שמבדיל אותו מתוסף עונתי. שיטה זו גם מחשבת את האינדקס העונתי לנתונים היסטוריים ללא מגמה.
• תוסףHolt-Winters יוצר ערכים מוחלקים באופן אקספוננציאלי לרמת התחזית והמגמה ומשנה בהתאם לעונתיות. שיטה זו פועלת היטב כאשר המגמה או עונתיות לא עולות לאורך זמן.
• כפל Holt-Winters חל כאשר המגמה והעונתיות עולות לאורך זמן. בדומה לתוסף Holt-Winters , כפל הHolt-Winters יוצר ערכים מוחלקים באופן אקספוננציאלי עבור רמת התחזית והמגמה ומבצע התאמות לעונתיות.
• שיטה עונתית של תוסף למגמה עמומה חוזה עונתיות, מגמה עמומה ורמה בנפרד ולאחר מכן משלבת את הנתונים לתחזית מגמה לינארית. טכניקה זו פועלת בצורה הטובה ביותר כאשר לנתונים יש מגמה ועונתיות, אבל הוריאציה העונתית קבועה למדי.
• שיטת כפל של תוסף למגמה עמומה גם חוזה עונתיות, מגמה עמומה ורמה בנפרד ולאחר מכן משלבת אותן לתחזית. עם זאת, היא מבצעת תהליך שנוצר למצבים שבהם השונות העונתית עולה עם הזמן.
• ממוצע נע משולב אוטורגרסיבי(ARIMA) הוא חישוב שלוכד מגמות למשתנה אחד לאורך זמן וחוזה נקודות נתונים עתידיות על-ידי התבוננות בהבדל בין הערכים בסדרה. הוא מוחל כאשר אין עונתיות, אבל מודלים עונתיים נפרדים ARIMA (SARIMA) קיימים.

בחירת שיטת חיזוי וטכניקות

תכנון מבוסס חיזוי עוזר לארגונים לקבל החלטות קריטיות ולהתכונן לעתיד. כדי לעשות זאת ביעילות, אנשי מקצוע FP&A חייבים להשתמש בשיטת החיזוי המדויקת ביותר בהתחשב במה שהם רוצים להשיג ובנתונים הזמינים. כמו כן, חיוני שהנתונים יהיו אמינים, רלוונטיים, וסל הנתונים יהיה גדול מספיק כדי לקבל את החיזוי המדויק ביותר האפשרי. ההמלצות לגודל משתנות, אך גישה אחת היא לקבל לפחות פי שניים מכמות הנתונים בתקופת החיזוי שלכם.

כפי שנראה לעיל תחת סעיף שיטות חיזוי סדרת זמן, לכל אלגוריתם יש אזהרות והוא פועל טוב יותר בנסיבות ספציפיות. לדוגמה, אם רוצים להעריך את המחיר העתידי של חומרי גלם בתהליך הייצור על ידי הסתכלות על המחיר ההיסטורי הממוצע שלו על פני תקופה מוגדרת, SMA היא השיטה שעובדת הכי טוב אם אין מגמה או עונתיות. עם זאת, אם לנתונים יש מגמה ללא עונתיות, סביר יותר לקבל תחזית מדויקת בשיטה DMA. ניתן לבטל את ההיגיון בנתונים, אך הדבר מוסיף מורכבות למודל.

נוסף על זמינות הנתונים ולמטרה של התחזית, אנליסטים חייבים להביא בחשבון גורמים כגון מידת הדיוק של ההערכה; העלויות של יצירת התחזית במונחים של זמן צוות, מיקור נתונים ומשאבי מחשוב לעומת היתרונות; ומשך הזמן שצריך לבצע את הניתוח. מציאת התחזית המדויקת ביותר מבחינה סטטיסטית יכולה להיות תהליך גוזל זמן. עליך לזהות את שיטות החיזוי הרלוונטיות, להריץ את המספרים של כל מודל כנגד ערכים היסטוריים, ולאחר מכן לנתח באילו מהן היו פחות שגיאות והתחזיות הטובות ביותר אם היו בשימוש בעבר. לדוגמה, יצירת סל נתוני אימות עם חישוב שורש טעות ריבועית ממוצעת (RMSE) מאפשרת לך להעריך את המודל שלכם כנגד נקודות נתונים היסטוריות. ה-RMSE הוא למעשה סטיית התקן של שאריות בסל נתוני האימות, וככל שה-RMSE נמוך יותר כך ה-RMSE טוב יותר. שיטת החיזוי בעלת התחזית המדויקת ביותר כוללת נקודות נתונים הקרובות ביותר לקו הרגרסיה, ומציגות את הקשר בין שני משתנים - המשתנים התלויים בציר y והמשתנים הבלתי תלויים בציר x של גרף. הגישה הנכונה עשויה לכלול שימוש במספר שיטות.

אנשים רבים מעדיפים להשתמש ביישומים עם יכולות מובנות של תכנון חזוי שמבצעות אוטומציה לתהליך זה. ארגון השירותים המקצועיים EY סקר 1,000 סמנכ"לי כספים ומנהלי כספים בכירים עבור DNA גלובלי בסקר סמנכ"לי הכספים ומצא שהטרנספורמציה הטכנולוגית היא הדרך העיקרית שבה הם ישפרו את פונקציית הכספים במהלך שלוש השנים הבאות, ואחר כך ניתוח נתונים מתקדם הכולל שימוש בבינה מלאכותית כדי לשפר את המשימות הפיננסיות. יישומי בינה מלאכותית אלה מפעילים את נתוני החברה באמצעות שיטות חיזוי שונות של סדרות זמן, מיישמים RMSE וקריטריוני שגיאה סטנדרטיים ומזהים את המודל המתאים ביותר. היישום יכול גם לחזות את תרחיש המקרה הטוב והגרוע ביותר יחד עם התחזית.

חלק מהיישומים מאפשרים ניתוח רב-משתני, ומאפשרים לאנשי מקצוע בתחום ה-FP&A להשוות גורמים מרובים בבת אחת כדי לשפר את התחזיות הכספיות ואת התכנון הארגוני. יתר על כן, ניתן להפוך תהליכים אלה לאוטומטיים כך שכשהנתונים החדשים הופכים לזמינים, תחזיות ותחזיות מתעדכנות כדי לתת לסמנכ"לי כספים ולצוותי כספים את התובנות העדכניות ביותר בקצות אצבעותיהם.

מקרי שימוש של חיזוי ותכנון מבוסס חיזוי

תכנון מבוסס חיזוי הופך לחיוני מכיוון שעסקים מתמודדים עם לחץ גובר להגדיל את הרווחים ולמזער סיכונים תוך תנודות מתמשכות בביקוש הצרכנים, תנאים כלכליים, ביצועי ספקים ומשתנים אחרים. סקר גלובלי שנערך ל-303 מנהלי כספים בכירים מ-CFO Dive ו-FTI Consulting מצא כי שיפור דיוק החיזוי ויכולות הניתוח הם שתיים מחמש האסטרטגיות המובילות שבהן הם ישתמשו כדי לשפר את הביצועים הפיננסיים בשנת 2023 ואילך. תחזיות טובות יותר עם עדכונים תכופים משפרות את היכולת של הארגון לתכנן תרחישים שונים ולהסתגל במהירות.

לקבוצת KCB, חברת אחזקות לשירותים פיננסיים, הכנת וסיום התקציבים עבור כל הסניפים והענפים העסקיים שלהם ארכה יותר מ-12 שבועות. הנתונים היו בכמה מקומות, זו הייתה אחת הבעיות. הם גם הסתמכו על מגמות בשוק ונקודות נתונים חיצוניות אחרות במהלך תכנון תחזית עבור הכנסה לא ממומנת, כגון עמלות עסקה ודמי קרן לא מספיקים, אשר הוסיפו מורכבות לחיזוי. לאחר שקבוצת KCB החלה להשתמש ביישום עם כלי תכנון מבוסס חיזוי מוטמע, היה להם קל יותר להשתמש בנתונים העסקיים והחיצוניים שלהם כדי לזהות מגמות ולחזות תרחישים שונים. בסופו של דבר, קבוצת KCB קיצצה את זמן מחזור התקציב שלהם ב-60% על ידי ביצוע שיפורים לאורך תהליך התכנון שלהם.

חיזוי מדויק יותר גם עוזר לעסקים לחזות ולהגיב במהירות למגמות השוק כדי להניע צמיחה רווחית. כאשר החברה לולולמון החליטה להתמקד בפיתוח העסק שלה מחוץ לצפון אמריקה, צוות התכנון והניתוח הפיננסי הבין שהם צריכים לחזות טוב יותר כיצד שינויים בכלכלה העולמית ומגמות בתעשייה עשויים להשפיע על המכירות. הם התחילו להשתמש ביישום תכנון חזק יותר עם ניתוח חיזוי מובנה, טכניקת חיזוי מתוחכמת לחיזוי תרחישים מרובים על בסיס הנתונים ההיסטוריים ובזמן אמת שלהם כדי לעדכן את התוכנית השנתית שלהם לעיתים תכופות. התובנות שיפרו את היציבות הפיננסית והאסטרטגיה של לולולמון, ובכך הן איפשרו למנהיגים לקבל החלטות מושכלות יותר כדי להרחיב את טווח התפוצה של המותג.

לחיזוי יש שימושים רבים אחרים לתמיכה בצרכים עסקיים ופיננסיים. לדוגמה, חברות יכולות לחזות מכירות באופן מדויק יותר מכיוון שחיזוי יכול להפחית הטיה אנושית. חיזוי מבוסס סטטיסטית מסיר רגשות וחוזה מה הכי סביר שיקרה בהתבסס על נתוני העבר, וכך הוא מאפשר למנהלי מכירות ולמנהלים אחרים לתכנן טוב יותר. באופן דומה, חיזוי מכירות המוצרים במהלך ששת החודשים הבאים יכול לעזור לחברות ליצור תוכנית היום כדי להבטיח שיש להן מספיק חומרים לייצור מוצרים כדי לעמוד בביקוש הצפוי.

צוותי כספים משתמשים לעתים קרובות בתכנון מבוסס חיזוי כדי לחזות תזרימי מזומנים לטווח בינוני עד ארוך ולתת להם מושג טוב יותר על נזילות המזומנים הסבירה ביותר שלהם - דאגה מרכזית לחברות בכל גודל. החזקת מזומנים בהישג יד מעניקה להם את הגמישות לנצל הזדמנויות בלתי צפויות או לכסות הוצאות בלתי צפויות. עם זאת, חישוב כמות המזומנים הזמינה בכל עת הוא משימה מאתגרת. לדוגמה, ספקים שמוכרים סחורות ללקוחות באשראי לא תמיד מחזיקים מזומנים מייד בנקודת המכירה עבור פריטים אלה. עליכם לחזות מתי לקוחות ישלמו עבור מכירות אלו באשראי.

רוב אנשי המקצוע בתחום הכספים זקוקים ליותר מיום כדי לבנות תצוגה מאוחדת למזומנים ולנזילות שלהם, לפי סקר סמנכ"ל כספים/גזברות העולמי של IDC לשנת 2021. תופעה זו יוצרת שתי בעיות: ראשית, היא מעכבת את היכולת של הארגון שלהם להגיב במהירות למצבים בלתי צפויים, ושנית, עד שהם מפיקים מספר הוא כנראה כבר מיושן. הסקר מצא גם כי פחות מ-5% מהמשיבים סומכים על תחזיות המזומנים שלהם אם אין ברשותם מזומנים יותר משלושה חודשים. בהתחשב במורכבות של מדידת הנזילות והשפעתה המשמעותית על העסק, יותר חברות בוחנות חיזוי תחזית מזומנים כדי לקבל תחזיות מדויקות יותר במהירות.

צוותי כספים גם משתמשים יותר ויותר במודלים של חיזוי כדי לאמת את התחזיות שלהם במהירות. מודלים חזויים המבוססים על למידת מכונה וניתוח נתונים מתקדם יכולים לזהות קשרים בנתונים היסטוריים שאנליסטים אינם יכולים לראות. חשבו על כך כדרך מתוחכמת יותר ליצירת תחזיות ותובנות, בייחוד כאשר אנליסטים מנסים לענות על שאלות מורכבות עם משתנים רבים.

חיזוי גדילת האוכלוסייה של עיר לדוגמה הוא מאתגר מאוד. מתכנני ערים צריכים להביא בחשבון את כמות האנשים שמצטרפים ועוזבים את הרשות המקומית בממוצע בכל שנה, את כמות הילדים שנולדים כל שנה, את כמות הגברים והנשים בעיר ואת אורך החיים שלהם וגורמים אחרים. ככל שהם יחזו שינויים בגודל העיר באופן מדויק יותר כך הם ישרתו טוב יותר את הקהילה שלהם בבניית דרכים, בתי ספר, הכנה לתנודות בצריכת מים ואנרגיה ויקבלו החלטות חיוניות אחרות. מודלים מבוססי חיזוי יכולים לעזור לחיזויים מסוג זה.

שימוש מציל חיים פוטנציאלי של תכנון מבוסס חיזוי הוא במחלקת המיון. מנהלי בתי חולים יכולים להשתמש בניתוח מבוסס חיזוי כדי לחזות את כמות המטופלים ולתכנן את רמות האיוש המתאימות. באופן כללי, במחלקות המיון יש חוק ארבע שעות שלפיו הצוות חייב לראות, לטפל ולהחליט אם המטופל יתקבל או ישוחרר בתוך זמן זה. מחקר בריטי שנערך בשנת 2022 על יותר מ-5 מיליון חולים ופורסם בכתב העת לרפואה דחופה מצא כי המתנה של יותר מחמש שעות במיון לפני כניסה לבית החולים הגדילה את הסבירות למוות של מטופל במהלך 30 הימים הבאים. בתקופה שבה בתי חולים מתמודדים עם מחסור באחיות וברופאים, חיזוי ותכנון מבוסס חיזוי מציעים כלי בעל ערך לפריסת עובדים במהירות האפשרית.

תכנון טוב יותר בעזרת חיזוי ותכנון מבוסס חיזוי

גישה מבוססת נתונים לחיזוי יכולה להפחית הטיה אנושית ולאפשר לצוותי כספים לזהות במהירות את התוצאה הסבירה ביותר בתרחישים מרובים, כך שסמנכ"לי כספים יוכלו לעבוד יחד עם מנהיגים אחרים כדי לקבל החלטות מושכלות יותר. חיזוי ותכנון מבוסס חיזוי באמצעות Oracle Cloud Enterprise Performance Management (EPM) Planning, חלק מ-Oracle Fusion Cloud Enterprise Performance Management, מחבר בין תכנון בתחום הכספים ותחומי פעילות עסקית. כל תחום מרוויח מגישה למודלים של תכנון שנבנו מראש כדי לחקור במהירות תרחישים מרובים. צוותי כספים יכולים לנצל את התחזיות והמודלים של הנתונים האלה כדי ליצור תוכניות מדויקות ומושכלות יותר שיסייעו לחברות להתכונן לתוצאות הטובות והגרועות ביותר בדרכים שמגנות על העסק ועוזרות לו להגדיל את רווחיו.

שאלות נפוצות בנושא תכנון מבוסס חיזוי

מהו תכנון מבוסס חיזוי?
תכנון מבוסס חיזוי משתמש במה שלמדנו מהעבר כדי לתכנן את העתיד. שיטות החיזוי של סדרות הזמן חוזות ערכים עתידיים צפויים, כגון רווחים ממכירות, מחירי מניות והוצאות חודשיות, בהתבסס על ההנחה שדפוסים ומגמות בנתונים ההיסטוריים יחזרו, וניתן להשתמש בכלים כגון למידת מכונה ובינה מלאכותית כדי לאמת תחזיות אלה במהירות.

מהו חיזוי תחזית?
חיזוי תחזית, שכיח יותר בשם חיזוי, מנתח נתונים היסטוריים כדי להעריך מה צפוי לקרות על ידי זיהוי דפוסים ומגמות בנתונים שנרשמו במרווחי זמן קבועים.