財務規劃和分析中的企業績效管理（EPM）從未缺乏流行語。零基預算，基於駕駛員的預測和平衡記分卡等等。然而，儘管術語很花哨 - 與其他金融領域相比 - EPM在改善決策和幫助企業識別新機會方面落後。

絕大多數企業仍然使用Excel工作表來運行分析。這些公司分配了過多的時間來整理管理報告，並進行臨時的手動數據測試和業務分析。他們將近70％到80％的時間用於收集和微調數據，而不是分析和獲取情報。這是企業領導者常見的抱怨 - 並且經常被CFO不情願地承認 - 當他們從數據分析中獲得洞察力時，它往往過於集中注意力和歷史性，為重大行動提供太少的太晚。

正如今天許多其他業務轉型領域一樣，EPM中的數字化也有能力帶來根本性變革。新技術可以提供儀表板和報告的自助服務功能，可以立即訪問結果和報告。

但轉變EPM需要的不僅僅是引入技術。組織需要牢記五個基石，才能真正改變EPM。

1.大規模定製標準化

傳統上，EPM轉型的重點是標準化信息結構和報告。目標是將整個組織中的報告數量從500個減少到50個，這樣每個人都在說同一種語言，並且最大限度地減少了浪費的努力。但是，在尋求額外洞察力的過程中，許多人認為需要額外的報告，並且在精簡產出之後，已經迴歸到製作更多的報告。在搜索主數據的一個標準定義時存在類似的挑戰。

為了解決這些挑戰，EPM需要根據我們在其他領域看到的原則進行設計，例如電子商務。以Expedia等旅遊門戶網站為例。它有一個共同的數據庫，並且根據人口統計和目的，數百個前端允許用戶使用多種格式的標準化數據。 Digital可以使財務功能創建大規模定製，以幫助EPM從業者以他們想要的方式消費信息，從而做出業務決策。

案例研究：報告保險公司的標準化

一家領先的保險公司重新設計並標準化其財務規劃和會計報告流程。該保險公司實施了基於自動化，流程修復，政策變更和相關IT變更的報告解決方案，並將報告數量從100多個減少到30個。它還引入了自助報告，允許用戶自定義報告並減少報告花在數據收集和整合上的時間，以便他們專注於制定決策。

2.用戶體驗推動了採用和有效性

EPM面臨的主要挑戰之一是簡化用戶體驗並提高系統採用率，以改善決策制定。 EPM從業者必須能夠輕鬆地與數據交互並以他們想要的方式獲得洞察力。

近年來，設計思維的應用標誌著技術採用的轉折點，遠遠超出了企業對消費者市場。有助於跟蹤投資組合的彭博應用就是一個很好的例子。數據來自股票市場，商品市場和新聞聚合器，但用戶根據他們的投資者資料或者他們是短期交易者還是長期交易者來對數據進行不同的交互。

數字技術使組織能夠快速決定信息的類型和來源以及在數據集上運行的算法。它們還使用戶可以靈活地選擇他們想要的洞察，他們想要如何訪問他們以及他們想要驅動的行為。

案例研究：金融服務公司的時間點報告

一家金融服務公司將五個業務線的報告流程標準化，並創建了一個虛擬商業智能平臺，以整合來自多個來源的數據。它創建了時間點報告，幫助提高了18％的生產力，將一條業務線的管理報告數量減少了79％，並將收集和整合數據所花費的時間減少了47％，使其符合最佳 - 課堂標準。

3.敏捷而不是準確

準確性可能是一把雙刃劍。百分之八十的EPM工作集中在過去並達到最高準確度（誤認為粒度），這使得很少有時間來產生洞察力和採取行動。剩下的20％專注於未來，利用自下而上的預測，延長週期時間。在當前快速變化的商業環境中，從數據到洞察到行動的整個週期時間需要是大多數組織實現的一小部分。這需要改變思維方式，使用數字方向指導在準確性和敏捷性之間取得平衡。

在財務之外，以汽車燃油表為例，它可以顯示燃油的使用壽命。該算法只能在處理多個變量時提供方向指導。由於變量很少發揮作用，因此幾乎從不準確，但它確實為駕駛員提供了行動偏差以及何時加油。 EPM流程應該提供類似的敏捷可操作的見解，在大多數情況下，這些見解必須是正確的數量級和範圍，而不是精確定位。

對於消費品公司而言，這意味著使用商業智能和機器學習工具來獲得實時庫存 - 受到與庫存和需求模式相關的外部商品成本變化導致的定價/利潤率影響。與等待基於實際數據的精確成本計算相比，這是一種更有效的決策實踐和領先指標，其中包括滯後參數。

4.識字比計算更重要

其他市場的一個例子可以幫助闡明這一因素。亞馬遜通過遠遠超出傳統描述性敘述的智能數據使用，有效地利用了這一概念。亞馬遜利用包括大數據在內的數字技術，根據評級和反饋提出建議，以鼓勵消費。

相同的概念可以應用於EPM。例如，以供應商風險管理為例。組織需要超越供應商的數量和財務狀況，以考慮質量方面，如聲譽和行業趨勢，以確定供應商是否是關鍵和可持續的供應來源。通過動態評分評估和管理風險概況的能力比周期性，靜態，分段和差異方法更有效。

同樣，EPM必須超越其對數據的關注，以整合定性方面和領先指標，以確定銷售，庫存，供應商績效，庫存水平和現金餘額的趨勢。這迫使外部方向和尋找有影響力的數據的需要，而不是僅僅確認數字。

5.專業化運作模式

組織通常在其每個業務和運營單位中都有一個支離破碎的EPM組織，其中包括受過高等教育，成本高昂且經常令人沮喪的業務分析師。預計他們將扮演多種角色：數據科學家，統計學家，數據處理者，業務經理等。然而，實際上，大約75％的時間花在與數據相關的收集/彙總，清理和基本分析上。只有剩餘的25％用於洞察生成和業務合作，這應該是EPM的主要關注點。

整理，合成和可視化結構化和非結構化數據所需的技能與實驗和微調分析算法所需的技能不同。後者再次與推動有效業務合作的商業和行業敏銳性不同。

EPM轉型必須通過推動數據管理和分析的卓越中心的創建和成熟來解決這種複雜性。他們必須將他們安置在最優秀，最具成本效益的地方，以確保有投資或合作伙伴推動持續創新。這樣可以釋放業務中的容量，並使EPM功能成為真正的業務合作伙伴，從而幫助推動業務發展。

案例研究：為財富500強制藥公司重新設計運營模式

一家財富500強制藥公司重新設想了其企業管理報告流程。它設計了一個基於前臺/後臺模型的新交付結構，根據複雜性和預期技能重新調整活動。它引入了一種治理結構，有助於提高產出質量，提高內部CXO滿意度，同時通過數據和報告管理的套利和效率提高生產率。

將這五個基石結合在一起可能很困難，這就是精益DigitalSM等方法可以產生重大影響的地方。 Lean DigitalSM利用數字技術。這是一種通過設計思維實踐和經典精益管理原則實現的探索，鼓勵企業對流程步驟進行端到端的企業視圖。 Digital使組織能夠將其EPM計劃與業務優先級保持一致。例如，他們可以專注於滿足不同利益相關者需求（包括潛在的情感需求）的儀表板，同時優先考慮那些需要複雜數據準備並且影響有限的儀表板。

通過將數字嵌入到EPM中，財務功能可以為組織提供可操作的見解，加快規劃和報告週期，並提供單一的業務視圖來管理風險和簡化合規性。數字技術支持的EPM框架將對業務成果產生持久影響。