企業(yè)面臨著不確定性的外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境，因此業(yè)務(wù)的可預(yù)測(cè)性時(shí)間跨度變得更短，這使得組織需要更加靈活地應(yīng)對(duì)新的市場(chǎng)機(jī)會(huì)和威脅。同時(shí)，企業(yè)對(duì)內(nèi)部管理效率越來(lái)越重視，對(duì)數(shù)據(jù)洞察和經(jīng)營(yíng)分析的需求也越來(lái)越強(qiáng)烈。企業(yè)需要進(jìn)行深度洞察過(guò)去業(yè)務(wù)的同時(shí)，也需要具備前瞻性的洞見(jiàn)。
這就對(duì)預(yù)算管理系統(tǒng)提出了更高的要求：
首先，業(yè)務(wù)計(jì)劃與財(cái)務(wù)預(yù)算需要更深入地融合。未來(lái)計(jì)劃預(yù)測(cè)涉及工具、測(cè)算數(shù)據(jù)的粒度、頻率、方法和時(shí)間范圍都需要具備靈活多變的特性。對(duì)產(chǎn)品性能、易用性以及模型和規(guī)則的可配置性要求也更高。
其次，需要更加靈活和短周期地進(jìn)行預(yù)算和預(yù)測(cè)。面對(duì)外部環(huán)境頻繁變化，依賴滾動(dòng)和模擬預(yù)測(cè)的執(zhí)行方式，將較粗粒度的年度預(yù)算逐漸細(xì)化，更貼近業(yè)務(wù)的變化。這樣可以更切實(shí)地指導(dǎo)企業(yè)的日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，并更好地輔助決策者進(jìn)行管理決策。因此，預(yù)算數(shù)據(jù)填報(bào)的效率和自動(dòng)化編制的要求也更高。
另外，一體化的預(yù)算控制能力也是不可忽視的。根據(jù)企業(yè)性質(zhì)、行業(yè)特點(diǎn)、規(guī)模和預(yù)算管理成熟度等因素的影響，對(duì)預(yù)算控制有不同的要求。因此，預(yù)算管理系統(tǒng)需要具備靈活性，能夠支持針對(duì)項(xiàng)目、費(fèi)用、合同、資金等領(lǐng)域的一體化預(yù)算控制規(guī)則配置。
基于數(shù)據(jù)的預(yù)實(shí)分析也是預(yù)算管理系統(tǒng)的要求之一。領(lǐng)先的組織已經(jīng)轉(zhuǎn)向基于人工智能和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)算工作流程，將預(yù)測(cè)算法與傳統(tǒng)方法相結(jié)合。這賦予了不同部門獲取其所需的業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)信息的能力。通過(guò)采用自助式分析服務(wù)和智能推薦，進(jìn)行在線交互和"洞察"偏差原因，并制定改善策略。
此外，對(duì)算法預(yù)測(cè)模型的深度應(yīng)用也是目前領(lǐng)先企業(yè)探索的方向。這些企業(yè)依靠歷史數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)模型的算法，利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)智能地預(yù)測(cè)未來(lái)的經(jīng)營(yíng)趨勢(shì)，洞察盈利增長(zhǎng)的機(jī)會(huì)點(diǎn)等。
綜合而言，企業(yè)對(duì)預(yù)算管理能力提出的新要求可以概況為更精細(xì)、更快捷、更智能、更敏捷和更精準(zhǔn)。預(yù)算上，需要在多維度進(jìn)行精細(xì)化的資源配置、過(guò)程控制和分析。預(yù)算周期上，從年度預(yù)算拓展到季度、月度甚至周度的滾動(dòng)預(yù)測(cè)，預(yù)算預(yù)測(cè)編制和分析需要更快捷的執(zhí)行時(shí)間。預(yù)算編制從傳統(tǒng)的上下博弈式手工編制過(guò)渡到基于數(shù)據(jù)和模型算法的智能預(yù)測(cè)。預(yù)算組織從整個(gè)公司或部門層面向更小的阿米巴組織拓展，需要更敏捷的預(yù)算組織調(diào)整能力。而在高質(zhì)量發(fā)展的背景下，企業(yè)資源需要更精準(zhǔn)的配置。
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