Los dolores de las áreas financieras – PARTE 2

Semanas atrás contamos cuáles eran los pains (dolores en español) más comunes del área de finanzas a la hora de trabajar. Lo hicimos a través de la nota «Los dolores de las áreas financieras – Parte 1”, hoy te invitamos a leer la segunda parte de estos desafíos que afrontan los profesionales de finanzas.

En BlueDraft luego de recopilar información de experiencias y proyectos ayudando a los equipos de finanzas a automatizar los procesos de Financial Planning & Analytics (FP&A), identificamos un conjunto de 8 pains más comunes en etapas iniciales del recorrido que ofrece aplicar FP&A.

Es por eso que si todavía no leíste la primer parte, te invitamos a hacerlo:
LOS DOLORES DE LAS ÁREAS FINANCIERAS

A continuación, comenzamos con la segunda y última sección de estos dolores:

5 . No se logra brindar a tiempo la información clave para tomar decisiones

Gran parte de los encuestados en nuestros estudios, dice entregar fuera de término y con muy poco análisis final el presupuesto consolidado. Este es un primer problema que suele aparecer, pero se agrava cuando indican que suelen reportar el control presupuestario con posterioridad al día 15 una vez cerrado el mes.

Esto no permite tomar decisiones de relevancia para el negocio, y se le da un enfoque forense a la información, describiendo los problemas e ineficiencias operativas, más que a utilizar la información para evaluar como venimos cumpliendo nuestra estrategia de negocios.

Este problema se agrava en el tiempo cuando pasamos de analizar información económica, a evaluar la información financiera derivada de un Cash Flow, donde la gravedad de no haber anticipado la disponibilidad de caja, puede traer consecuencias difíciles de gestionar en lo inmediato.

La tecnología viene a suplir estas falencias, entregando en tiempo y en forma la información mínima necesaria para tomar decisiones oportunas.

Descargá el siguiente informe para conocer qué tiempos insumen los equipos de finanzas en LATAM

6. Dificultad para transicionar desde la Contabilidad Impositiva hacia la Contabilidad de Gestión

Un problema que pocos suelen poner en la mesa al elegir herramientas de gestión de datos. La mayoría de las compañías no lleva una contabilidad de gestión en sus ERP sino más bien contabilidades impositivas o legales, las cuales suelen no reflejar la realidad del negocio. Los contadores no quieren ensuciar su contabilidad con provisiones, devengamientos, etc, etc, por lo que cuando llega el momento de usar dicha información contable para tomar decisiones, suele estar confusa o al menos difusa.

Todo modelo de Financial Analytics requiere reclasificaciones, eliminaciones intercompany, ajustes de gestión varios, usar diferentes criterios para reflejar costos de amortización o impositivos dependiendo a qué país y con qué normas contables reportar, y así varios motivos por los cuales se requieren estos ajustes.

Estos ajustes, en el común denominador, se suelen realizar en un excel sin criterios contables estrictos, que permitan gestionar los  mismos en el tiempo. Tampoco permiten la trazabilidad desde una contabilidad legal o impositiva, hacia una contabilidad de gestión o financiera, haciendo muy difícil responder preguntas y explicar cómo se llegan a los resultados expuestos. Estas dificultades se reflejan cuando quien pregunta son los auditores externos y tenemos riesgos de observaciones innecesarias.

La tecnología aplicada a estos procesos permite tener una contabilidad de gestión que sea permeable de ser auditada, y respetando todos los criterios que las resoluciones generales contables nos indican.

7. Nos quedamos con muy poco tiempo para analizar

Llegado el momento de exponer nuestros informes y trabajo de recopilación de datos, nos sucede que siempre llegamos con la lengua afuera, con muy poco margen de maniobra y sin destinar el tiempo suficiente al análisis de los datos.

Suele pasar que a los directores y ejecutivos de la compañía les interesa que lleguemos a nuestras reuniones con insight detectados, con oportunidades de mejora a proponer, y con iniciativas estratégicas pensadas previamente. Pero lo que sucede en realidad es que presentamos información bajo una modalidad descriptiva, brindando juicios sin tantos fundamentos o carecen de afirmaciones válidas

Debemos apoyarnos en la tecnología para que nuestros análisis sean más veloces y en tiempo, y que ante un cambio repentino de último momento, podamos realizarlo con un menor nivel de estrés.

8. Problemas para realizar simulación de escenarios y variables

En países de LATAM donde las variables macro son muy volátiles y cambiantes, es fundamental disponer de herramientas que permitan realizar simulaciones de escenarios.

Es por eso que todos los equipos de finanzas disponen de recursos más que suficientes para modelar y simular escenarios, sin embargo, por los 7 puntos anteriormente descritos, se hace difícil sacarle el mayor provecho a estas habilidades en la práctica.

Este es un dolor más que relevante a resolver por medio de la tecnología y en nuestra experiencia, se hace más que difícil modelar a la perfección estos modelos, por lo cual recomendamos trabajar sobre análisis de sensibilidad que permitan entender qué variables macroeconómicas son más críticas de modelar, y así poner nuestro esfuerzo y recursos de a una por vez hasta llegar a nuestro modelo deseado.

En BlueDraft venimos trabajando con modelos de Financial Planning & Analytics (FP&A) desde hace casi 20 años, bajo múltiples tecnologías y complejidades de desarrollo. Esta experiencia nos permitió saber que ninguna herramienta es perfecta, ninguna satisface todos los requerimientos, y por ello recomendamos algunos tips para elegir la adecuada:

• Iniciá de a poco, despacio y asignando recursos razonables para tu empresa.
• No conectes en primera instancia esta herramienta a tu información transaccional, primero tené en claro tu modelo trayendo los datos desde formatos planos.
• Empieza con un P&L, luego ve por el Cash Flow y en última instancia el Patrimonial.
• No quieras tener modelos complejos de Data Visualization cuando no estas seguro de los datos con los que trabajás.
• No pretendas modelos predictivos ni prescriptivos, llegarán en su debido momento.
• Focalizate en ser capaz de explicar lo fundamental que sucede en tu compañía, y una vez que muestres valor a tu Dirección y Accionistas, comenzá tranquilo acrecentando las funcionalidades de tu modelo.
• Descentralizá, buscá modelos colaborativos, transparentes y públicos a fin de recibir feedback constante que te permitirá crecer de modo sustentable.
• Buscá elegir tecnologías abiertas, con lenguajes capaces de soportar estadísticas y modelos de Machine Learning, como ser Python.
• Los modelos en la nube no son mala palabra, y brindan decenas de oportunidades.
• Los modelos de Financial Planning & Analytics son de los equipos de Finanzas y no de TI. TI acompaña y nos ayudará a lograr nuestros objetivos pero debemos ser capaces de gobernar nuestra herramienta.

Trabajamos día a día para devolverle el tiempo a todos aquellos que trabajan en las áreas de finanzas de diferentes organizaciones a fin que logren volcarlo al análisis de los datos.

Esperamos que te hayan sido de mucha utilidad estos pequeños consejos y puedas aplicarlos para recorrer el camino Financial Analytics de la mejor manera. 

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