SAP Analytics Cloud核心財務管理解決方案將演變為提供豐富，集成的FP＆A的套件。這些新功能將通過AI和RPA等新興數字技術得到支持。新技術將提高自動化和智能水平，並改善業務成果。
財務計劃和分析（FPA）解決方案支持財務辦公室管理財務計劃，預算，建模和績效報告的工作。他們利用將公司戰略與執行聯繫起來的能力來增強財務管理績效的能力。
許多組織都更喜歡在電子表格中苦苦掙扎的本地FP＆A解決方案。但是，幾乎90％以上的遷移和新的FP＆A部署已轉移到SAP Analytics Cloud。這些解決方案提供了更快的價值實現時間，並且更易於設計，實施，使用和維護。 SAP Analytics Cloud服務提供商可以管理這些解決方案。它們對IT的依賴性較小，並且可以由最終用戶進行管理和配置。
SAP Analytics Cloud FP＆A解決方案還提供廣泛的自助服務分析，從而提供了更廣泛的採用選項。這些分析可幫助財務用戶滿足現代需求和要求，例如滾動預測和基於駕駛員的計劃。最後，這些解決方案提供了所需的應用程序靈活性和協作功能，以加強財務績效反饋循環並支持除財務以外的其他領域的廣泛採用。本地選項仍然存在，但是所有供應商都已發布壽命終止聲明，或已將其從其銷售產品中刪除。
SAP Analytics Cloud FP＆A解決方案目前正在擴展其能力，以在整個組織範圍內擴展財務計劃流程。其中包括更廣泛的業務應用程序和領域。這些可能包括用於銷售，人力資源和供應鏈運營計劃的專門模塊或模型。隨著時間的流逝，這將需要對FP＆A進行更穩健的定義-能夠突出其對支持傳統範圍之外的整個組織的關注。
FP＆A應用程序市場在未來五年中可能會增長並發生巨大變化，這將增加其對CFO的重要性。隨著數字業務速度的提高（以及與其管理相關的數據量），這些解決方案的重要性將大大提高。隨著支持公司範圍財務和運營計劃流程的集成財務管理應用程序對技術的上漲影響日益明顯，FP＆A市場的未來狀態將變得更加具有競爭力。
SAP Analytics Cloud核心財務管理解決方案也將演變為提供豐富，集成的FP＆A的套件。這些新功能將通過AI和RPA等新興數字技術得到支持。新技術將提高自動化和智能水平，並改善業務成果。
總之，最終的未來狀態將FP＆A置於現代化工作的前沿和中心。新的安排將導致金融辦公室的轉變。財務辦公室將在推動實現更敏捷，準確和持續的全公司範圍計劃中發揮領導作用。
這樣，財務組織就有機會與企業的其餘部分成為真正的業務合作夥伴。
越來越多的數字業務計劃（例如建立數字銷售渠道）將需要更多的協作，敏捷，連續和一致的FP＆A和企業績效報告流程。這些流程將需要能夠使用來自財務辦公室以外的各種來源的數據。鑑於其與所有其他業務領域的聯繫，財務辦公室處於獨特的位置，可以指導和支持需要更高的FP＆A準確性和可操作性的洞察力的新數字業務模型。傳統的僅在線分析處理工具通常使大多數企業無法處理海量數據集和管理複雜性。但是，新的供應商平台體系結構將繼續發展，並迅速創造機會，而以前是不存在的。
FP＆A使用不連貫的指標和流程進行的工作阻礙了績效管理的更廣泛方法。但是，隨著財務計劃越來越多地了解運營數據，組織將通過相關的非財務信息來擴大財務目標。
利用混合，多維或關係數據庫的具有新內存功能的現代FP＆A解決方案，將能夠管理和分析日益增長的大型數據集和數據源，以提高財務計劃的準確性和運營方案的戰略價值。這些解決方案將使組織能夠同步相關的計劃工作並擴大整體財務計劃的參與度。
在基於現有假設的前提下，更細化，基於驅動程序的建模工作（理想情況下已納入這些集成的計劃流程中）將幫助企業更好地預期結果。
FP＆A供應商在這些技術進步的支持下，可以迅速提高現有數據集成和數據管理功能的可訪問性和靈活性。這些供應商將使用新的“智能”數據發現工具來增強其FP＆A解決方案，這些工具可以從其他解決方案中“吸引”更多數據以根據需要使用。新功能將使財務和運營計劃能夠以更具協作性，連續性和一致性的方式進行。
將相關的非財務數據添加到財務中，並提供給財務以外的其他人使用-傳統的FP＆A財務報告將提供更全面的績效情況。
利用FP＆A，將需要一個能夠集成財務管理應用程序並將其鏈接到運營和外部數據源的平台。提供這種平台的供應商將最有資格迎來統一，連續，全公司範圍的財務和運營計劃的新時代。
數字技術推動了自動化和智能化的飛速發展
到2024年，將使用現成的功能來部署金融領域80％的新人工智能項目。
Gartner預計，到2024年，財務人員將使用FP＆A解決方案來利用AI和RPA等數字技術，進一步實現流程自動化並增強決策能力。企業將使用嵌入式AI來改善預測性和規範性的財務預測和計劃流程。
隨著組織將更多業務數字化，可用於優化AI驅動的財務和運營業務模型的高質量實時數據數量將急劇增加。財務主管將使用以AI和機器學習（ML）為基礎的功能來分析來自各種來源（例如內部系統，第三方客戶和經濟數據，社交媒體以及啟用物聯網的設備）的實際數據。它們還將用於將數據與計劃進行比較，並建議實現未實現目標的措施。
在高度多樣化的數據中心化檢測關係的以數學方式得出的“ AI場景”將變得越來越可能。這些方案將用於突出並消除現有的聚合方法和基於驅動程序的方法存在的當前偏差和其他決策缺陷。
FP＆A解決方案還將包括使用RPA的其他自動化功能。與AI不同，RPA不是“受過訓練”的，也不是“學習”的。相反，RPA會自動執行通常需要手動執行的基本耗時，重複性和容易出錯的基本任務的字符串。由於RPA工具可以在多個應用程序中使用，因此我們希望供應商越來越多地使用RPA來自動化複雜的FP＆A工作流。通過減少在重複性任務（如手動數據輸入）上花費的時間，財務人員將使用AI工具交付更高質量的計劃和分析。
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