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2021-05-03 22:22

您是否了解机器学习的好处,以及机器学习如何在日常业务活动中为您提供支持?作为一个简短的回顾,您可能想看看这个有趣而有见地的视频关于智能技术:SAP Leonardo机器学习(视频)。

视频提供了一个很好的介绍机器学习到底是什么,什么是大数据分析,以及机器学习如何有助于成为一个智能企业。"你还在跟踪吗?"因此,现在让我们关注机器学习如何准确地帮助财务报表领域的财务专家。

财务报表,特别是损益表(P&L)将单个部门和法人实体的财务数据合并到(集团)企业层面。作为财务报告的一部分,损益表为企业的健康发展提供了有价值的见解,也为企业规划和战略决策提供了证据。

作为一个控制者,如何获得损益数据所能提供的所有见解?如何轻松地从数据中获利,而无需花费数天时间手动调查每个成本中心、利润中心或产品类别?而不是忽略相关的?

这正是SAP Financial Statement Insights提供帮助的地方!

SAP Financial Statement Insights使财务专业人员能够通过对损益表进行个性化实时分析,轻松发现隐藏的趋势并做出战略决策。"由机器学习支持的"智能警报"表示异常业务异常,大数据的应用,明确了重点关注的位置和首先调查的内容。

作为SAP云平台内的云解决方案,它易于使用,并直接安全地连接到现有的SAP S/4HANA内部或云实例。这使管制员能够利用新的可视化和分析功能来实时损益数据。

您希望从损益表中获得哪些财务见解?

SAP Financial Statement Insights以一种方便易用的方式可视化损益数据:每年(图1)或每季度累计(图2)比较实际数据和计划数据,应用过滤器,大数据的概念,使用科目层次结构对数据进行细分,直至成本和利润中心级别。这有助于检查合理性,并快速了解观察到的意外数据异常的根本原因。

图1:比较损益计划和实际值

图2:比较损益计划和实际值每季度累计

查找数据异常很快成为一项繁琐的手动任务。当然,物联网产品,总体数据中的一些峰值是明显的,或者与计划的意外差异是寻找的好线索。但是,如果你所有的汇总数据看起来都很好,而你通常对特定产品类别的详细调查也很好呢?你是否继续深入调查,甚至不知道到底要找什么?

个别成本或利润中心的数据异常很容易被忽略,即使花费大量时间手动切片和切割数据。

使用机器学习的智能警报

在这里,机器学习技术正在覆盖你的背部。借助SAP Financial Statement Insights中的智能警报,机器学习将为您指出业务异常。这提供了明智的指导,重点放在哪里,云服务器器,并有一个更深入的研究。在日常层面上,机器学习是检测实际损益和系统计算的预期值之间的差异。机器学习模型是根据您的历史数据自动训练的。智能应用程序内通知,然后将金融专业人士指向相关数据点,以便集中精力并花费宝贵的调查时间。对于每个业务异常都给出了一个概述和一个描述(图3)。再单击一次,即可显示所有相关的单行项目,以开始分析此异常的根本原因。这有助于快速发现、调查、理解损益财务报表中的意外数据并对其采取行动。

图3:智能警报指导损益表中的业务异常,将实际数据与机器学习预期数据进行比较

SAP financial statement Insights中的智能警报有助于轻松提高损益表的质量始终保持在贵公司损益数据的顶部。我们提供了一个免费的公开审判,让你的手。在这里试一下。

还有更多。在利用人类学习深入研究盈亏结构的同时,你可能会想出一些关于如何改善成本和利润结构的想法和想法。例如,在您的特定情况下,从sales channel视图移动到product category视图可能更好。在云解决方案中,可以通过构建新的层次结构来快速模拟这些变化。这些"假设调查"是在实际ERP系统中没有任何变化的情况下,对实际S/4HANA实时数据执行的。因此,没有必要联系您的ERP主数据专家,让他们临时在ERP中建立这些新的层次结构,只是为了玩玩和了解可能的影响。不用说,SAP Financial Statements Insights的方法比将数据导出到电子表格和对过时数据进行手动调查更有见地。

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