Épisode 3 : Optimisation Rentabilité - La transformation numérique au sein de la Finance

[RishiK]

La semaine dernière, au cours du 2e épisode, je vous ai parlé de certaines de mes expériences dans le secteur de la banque d'affaires et des longues heures passées à vérifier que les entreprises génèrent des rapports corrects et conformes dans les délais impartis. L'un des principaux impératifs d'une entreprise est d'augmenter son chiffre d'affaires et de maximiser sa rentabilité. Cela implique de produire des informations plus précises, d'intensifier le reporting et de réduire les opérations manuelles, pour ne citer que quelques exemples, avec l'aide des 4 P :

Source de l'image : 4P Business Development

Maximisation de la rentabilité

L'équipe dirigeante peut avoir des perceptions différentes de ce concept. J'ai cependant la conviction que le directeur financier (ou, comme je l'ai appelé dans le premier épisode, le CFO numérique) est conscient que la rentabilité est le principal objectif de toutes les entreprises, et que sans elle, il n'y a pas de survie à long terme. Il est donc essentiel de mesurer la rentabilité actuelle et passée, puis d'établir des prévisions.  La rentabilité se mesure en s'appuyant sur des données de diverses sources, telles que les recettes et les dépenses.  Ces données peuvent se trouver dans un seul système, mais elles sont généralement réparties dans de nombreuses sources, telles que des tableurs, des bases de données, des systèmes ERP, que ce soit des outils achetés prêts à l'emploi par les entreprises ou créés en interne.

Qu'est-ce que la FP&A « prête à l'emploi »?

Lorsque nous réfléchissons au reporting et à l'évaluation de la rentabilité, nous pensons à la FP&A (Planification et analyse financières), ou anciennement EPM (Gestion des performances de l'entreprise).  Au fil du temps, la FP&A est devenue un département et une fonction à part entière au sein de la Finance,  constamment sous pression, avec des délais et des échéances à respecter. 

C'est pourquoi les entreprises choisissent des solutions et applications FP&A dédiées qui apportent les fonctionnalités nécessaires pour économiser du temps et de l'argent. Elles achètent donc des solutions génériques « prêtes à l'emploi ».

Selon Gartner, la FP&A englobe quatre activités qui contribuent à la santé financière d'une entreprise :

• Planification et budget
• Planification financière intégrée
• Rapports de gestion et de performances
• Prévisions et modélisation

Les solutions FP&A sont généralement utilisées pour aider la Finance à gérer les performances en associant la stratégie de l'entreprise à la mise en œuvre.

Mais cette approche « prête à l'emploi » est-elle toujours efficace ? Personnellement, et d'après ma propre expérience, je ne le pense pas (d'autres n'auront pas forcément le même avis). Le paysage de la FP&A a changé et est train d'évoluer. Elle s'est éloignée d'une structure décentralisée, où le « prêt à l'emploi » consistait à effectuer les tâches de la même manière sans beaucoup de flexibilité, de collaboration ou de contrôle (loin de l'agilité d'une structure data-driven). Il s'agit maintenant d'un modèle centralisé (via le coût des fonds propres [COE] de l'analytique financière), avec une nouvelle structure pilotée et guidée par les données.

Source de l'image : FP&A Trends

Aujourd'hui, la structure FP&A vise non seulement à réduire les coûts (une des raisons d'opter pour le « prêt à l'emploi »), mais aussi à améliorer le niveau de service pour l'ensemble de l'activité et de l'organisation. Ce modèle, au cœur des versions de confiance lorsque nous disions que les chiffres ne mentent pas (épisode 2), permet de faire des prévisions plus précises et de réduire de moitié (ou davantage) les processus budgétaires, tout en minimisant le temps d'exploitation et en consacrant davantage de temps à l'activité proprement dite et à la transformation de la banque en parallèle.

L'évolution d'une FP&A efficace

Les analystes financiers ont besoin de flexibilité, d'agilité, d'autonomie et de capacités, non seulement pour produire des rapports, mais aussi pour préparer leurs données, et effectuer des calculs et des analyses en libre-service. L'évolution de la FP&A est dictée par l'activité et les utilisateurs finaux, et doit être plus rapide que les traditionnels cycles de développement de 3 mois.

Source de l'image : Strategic Finance

Si l'on se penche sur le sujet, un environnement analytique en libre-service piloté par les données, qui peut coexister avec des solutions « prêtes à l'emploi », permet non seulement d'analyser l'état actuel et de prévoir l'état futur, mais il est aussi plus rentable à long terme (ce ne doit pas être un objectif de coût fixe), si l'on tient compte du délai de mise sur le marché, du coût total de possession, des frais d'assistance et des coûts indirects.

La technologie au sein de la Finance est l'un des facteurs les plus importants à l'ère de la FP&A, que l'entreprise soit centralisée, décentralisée ou qu'elle combine les deux. Cela détermine les stratégies clés de la manière suivante (source : FP&A Trends) :

Source de l'image : FP&A Trends

La plateforme Alteryx d'Automatisation des processus analytiques permet d'effectuer les tâches incontournables ci-dessus. Elle apporte par ailleurs des nouveautés, que ce soit au niveau des équipes ou dans la façon de travailler, qui ont des effets bénéfiques sur l'organisation, la culture et l'emploi du temps des analystes financiers.

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