Resumen de Supervisión automatizada del cumplimiento financiero de la previsión de negocio en la industria TI
- español
El establecimiento de objetivos de ventas y la monitorización del cumplimiento financiero de las previsiones de negocio en grandes empresas multinacionales de TI son procesos muy complejos. Ambos requieren acceso a los sistemas corporativos para extraer y gestionar los datos almacenados. Se realiza con el fin de gestionar los registros contables registrados en el sistema financiero que relacionan toda esta información entre sí. Estos procesos, en los que intervienen un gran número de actores (organizaciones locales, regionales y mundiales, directivos y técnicos), son muy estresantes para ellos y extremadamente propensos a los errores. Los informes deben ser generados rápidamente por los técnicos para que el alto directivo pueda tomar decisiones importantes con respecto a la empresa. Esta investigación pretende demostrar que un enfoque basado en Redes Neuronales (NN) puede mejorar los procesos mencionados anteriormente. Hemos implementado una solución basada en NN y agente software (SA) que optimizó estos procesos en una gran multinacional de TI. Los objetivos eran establecer unos objetivos de venta realistas para cada producto y zona comercial (a nivel local, regional y global), conseguir una reducción de más del 45 por ciento en el tiempo consumido ejecutando los procesos, automatizando parte de sus tareas y eliminando los errores humanos.
La solución implementada relaciona automáticamente los valores estimados en cada trimestre para los libros de pedidos (OB), ventas netas (NS) y margen de desajuste (UM) de los proyectos, programas y contratos incluidos en cada uno de ellos con la información disponible en los sistemas corporativos y en el sistema financiero de la empresa. La información histórica también se utilizó para estimar objetivos de ventas anuales realistas. Se logró una reducción media del 99,97% en el seguimiento periódico y en el cálculo de los objetivos de ventas, se ejecutaron automáticamente muchas actividades estresantes, se eliminaron los errores humanos y se pudieron proporcionar rápidamente informes para los gerentes en cualquier momento. Esta investigación muestra que el uso de NN artificial puede mejorar los procesos de fijación de objetivos de ventas y la supervisión del cumplimiento financiero de las previsiones de negocio en una gran empresa multinacional de TI.
- English
The establishment of sales targets and monitorization of the business forecast financial compliance in large IT multinational companies are very complex processes. Both require Access to the corporate systems to extract and to manage stored data. This is carried out in order to handle the accounting records registered in the financial system relating all this information with one another. These processes, where a large number of actors are involved (local, regional and global organizations, managers and technicians), are very stressful for them and extremely prone to errors. Reports should be generated quickly by the technicians so that the senior manager can take important decisions with respect to the company. This research aims to show that an approach based on Neural Networks (NN) can improve the aforementioned processes. We have implemented a solution based on NN and software agent (SA) that optimized these processes in a large IT multinational company. The objectives were to establish a realistic sales targets for each product and comercial area (at local, regional and global levels), to achieve a reduction of more than 45 per cent in the time consumed executing the processes, automatizing part of their tasks and eliminating human errors.
The implemented solution automatically relates the estimated values in each quarter for order books (OB), net sales (NS) and unadjustment margin (UM) of projects, programs and contracts included in each deal with the information available in the corporate systems and in the financial system of the company. Historical information was also used to estimate realistic annual sales targets. An average reduction of 99.97% in the periodic monitoring and in the calculation of sales targets was achieved, many stressful activities were automatically executed, human errors were eliminated, and, reports for the managers could be quickly provided at any time. This research shows that the use of artificial NN can improve the processes of sales goal-settings and the supervision of business forecast financial compliance in a large multinational IT company.
