通过自动化数据洞察提高预测准确性和可靠性

尽管先进且持续的企业计划及预测是这个过程的关键，财务计划和分析 (FP&A) 团队仍需处理大量的数据。这些数据包括财务、运营和内外部行业数据，能够帮助企业实现更准确的预测。根据希捷 (Seagate) 2018 年的报告显示，IDC 预测到了 2025 年，全球数据领域将从 2018 年的 33 兆字节增加到 175 兆字节。财务团队需要获取关键洞察来保持计划和预测的可靠性，然而继续依靠人工从如此大量数据中寻找行业模型和趋势将会面临巨大的挑战和效率低的问题。

FP&A 用户需要利用人工智能 (AI) / 机器学习 (ML)（或数据科学/新兴技术）来实现自动化数据分析，从而应对指数式增长的企业数据。事实上，在 2022 年 Gartner® 首席信息官和技术主管调研中，48% 的受访者已在系统中部署 AI/ML 或计划在未来 12 个月内在系统中部署 AI/ML（2022 年首席信息官工作计划：为掌握业务兼容性创建行动计划，Monika Sinha，Gartner 副总裁兼分析师，2021 年 10 月 21 日）。Oracle 企业绩效管理云解决方案 (Oracle Fusion Cloud Enterprise Performance Management , EPM) 应用提供商需要把这项技术嵌入到产品中，帮助财务团队更快地对计划和预测采取战略行动。

在甲骨文公司，我们始终致力于创新，每月都为 Oracle 企业绩效管理云解决方案推出新功能。智能绩效管理 (Intelligent Performance Management , IPM) 是我们重要创新之一。通过将数据科学和机器学习能力嵌入到 Oracle EPM 平台中，我们能够帮助财务团队以更快、更智能的数据驱动方式工作。作为 IPM 的一个关键功能，Insights 使用模式检测来发现和突出显示数据的问题、模式和异常情况。EPM Insights 专为财务和运营用户而设，能够有效提升其在计划和预测方面的数据科学能力，让您无需依赖数据科学家，即可快速从计划中获得洞察。

通过应用数据科学和机器学习，EPM Insights 除了能够将费力的手动数据分析自动化，还能够自动发现并突出显示数据模式、趋势、不一致和异常情况。因此，您的财务团队可以把宝贵的时间用于做出战略性决策，寻找改进计划和预测的方法，从而获得更多的商机。

耗费数小时手动分析数据和发现趋势就像大海捞针。Oracle EPM Insights 中的嵌入式人工智能和机器学习能够持续监测您的计划、预测、实际情况和差异，然后通过非常直观的仪表板直接向您发送预测性洞察，帮助您迅速采取行动。

以下是 Oracle EPM Insights 仪表板提供的关键洞察，财务团队可以在这个平台上采取行动并进行协作。

这有助于发现预测中相对于预估值存在的显著偏差。它可以找出两个未来情景（例如预测和计算机生成的预估值）之间的差异，并计算出各种风险百分比，例如完成或未完成预测目标的风险。

此类洞察不仅可以检测到数据中偏离预期结果的异常模式，还能检测出与其他数值相差很大的离群值，例如对比基准水平的实际值波动，或实际值数据的缺失。异常值可能由关键业务行动造成，或者可能包含关于隐性趋势的有价值的信息。

• 帮助财务团队缩短分析数据所需的时间，使他们能够顺利进行异常管理并更快地做出战略性决策

• 尽量减少隐性偏差，提高预测的准确性和可靠性，并通过制定明智的决策来提升预测的有效性

• 鼓励团队协作

• 助您及早发现趋势，赋能战略决策

甲骨文公司是较早提供 EPM Insights 应用的 EPM 提供商之一。OneStream、SAP 和 Workday Adaptive Planning 等提供商或许也提供了 AI/ML 功能，但尚未推出类似的、专门的应用，无法像 Oracle EPM Insights 一样可以在一个单一的协作式仪表盘中自动进行数据分析并生成关键洞察。

甲骨文公司已完成了 EPM Insights 的研发工作，确保财务团队能够轻松使用内置的 AI/ML 技术。其他 EPM 提供商可能需要额外的 AI/ML 和数据管理技术的支持来实现 Oracle EPM Insights 已具备的功能；业务用户无需深入了解数据科学，即可进行配置和使用。

向导驱动的配置界面能够引导用户采取合理的步骤来定义要分析的数据片，定义洞察类型，选择具体的算法和优先级/容差。

数以千计的客户选择 Oracle 企业绩效管理云解决方案来提高企业绩效、竞争优势并获得未来增长。我们邀请您加入我们快速增长的 EPM 客户社区，这些客户正在利用 Oracle 智能绩效管理 (IPM) 创新的高级功能 — Oracle EPM 云 Insights 将其系统提升到全新的水平。