Din färdplan för digital transformation inom ekonomi: Guide för 2026

Den digitala transformationens utveckling inom finans

Digital transformation inom finans är inget nytt koncept. Så som jag ser det har finans faktiskt utvecklats i vågor. 

Jag är beredd att slå vad om att du inte går en enda arbetsdag utan att titta på ett kalkylblad … men före 1985? Kanske var det bara de riktigt teknikintresserade som använde dem. 

Innan vi vet ordet av kommer vi att säga samma sak om AI.

Den gemensamma nämnaren mellan dem? Användningen av teknik för att öka produktiviteten och förbättra resultatet av våra funktioner.

Just i år har stora namn som OpenAI och ChatGPT ökat CFO:ers och ekonomers intresse för AI. Du vill se hur du kan dra nytta av kraften i denna teknik för att förbättra processer, ta bort manuella uppgifter och öka produktiviteten.

Det är därför jag är glad att du är här. 

Dessa digitala tekniker revolutionerar finansfunktionen och i synnerhet CFO:ers och FP&A-ekonomers roller.

Robotiserad processautomation (RPA)

Det är välkänt att det inom finans och redovisning finns repetitiva uppgifter som borde automatiseras, men som för närvarande kräver att ekonomer utför dem varje dag, vecka, månad eller år. 

Detta sträcker sig från datainmatning till månadsslut, från rapportering om den senaste perioden till budgetering för nästa.

Potentialen hos tekniker som Robotiserad processautomation (RPA), Microsoft Power Apps eller till och med Alteryx är enorm här.

Exempelvis är Alteryx ett lättlärt verktyg med ett gränssnitt där du kan ”dra och släppa”: ekonomer kan extrahera data direkt från ERP-programvara, datasjöar eller Excel-filer. Därefter kan de använda förinlästa automatiseringsflöden för att omvandla data. Det kan handla om åtgärder som att automatiskt ta bort onödiga kolumner, standardisera filnamn enligt dina namngivningskonventioner, ta bort avvikande värden eller saknade data med mera. 

Slutligen gör detta verktyg det också möjligt att analysera dina rensade data och sedan läsa in dem i ett annat verktyg, till exempel Power BI eller Tableau, för visualisering.

Denna process kallas vanligtvis ETL: Extrahera, omvandla, läs in.

Om ditt företag använder Microsoft-produkter kan Power Apps på liknande sätt hjälpa dig att automatisera tidigare manuella processer. 

Förbättrad finansanalys

Utöver automatisering finns det andra dataanalystekniker som behövs och är användbara för en framgångsrik digital transformation inom finans. 

Det finns fyra nivåer av dataanalys: deskriptiv, diagnostisk, prediktiv och preskriptiv analys.

Deskriptiv analys

På den första nivån har vi deskriptiv analys: den gör det möjligt för ekonomer och team att observera affärsprocesser och rapportera vad som händer. 

Även om detta är den mest grundläggande analysnivån lägger företag normalt den största delen av sin tid här.

Tänk på presentationer där man helt enkelt beskriver vad som hände: kanske sjönk nettförsäljningen (NSV) per kategori eller så ökade kostnaden för sålda varor (COGS). Även om det är bra att känna till dessa saker behöver du gå djupare.

Diagnostisk analys

Den andra nivån är diagnostisk analys, där vi kommer fram till varför. I stället för att bara förklara vad som hände diagnostiserar vi förändringen och förstår varför den inträffade.

Om vi följer vårt första exempel är det här ekonomiteamet nämner att NSV sjönk i kategori A på grund av priset eller att COGS ökade på grund av inflation i ”X:s råmaterial”. 

Den här nivån är bättre än den första eftersom ekonomiteamen lägger tid på att förstå grundorsaken till resultaten. Det finns dock ytterligare två nivåer.

Get Free Access

Join North America’s most innovative collective of Tech CFOs.

Create Free Account

Have an account? Log In

Prediktiv analys

På den tredje nivån har du prediktiv analys. 

På den här nivån är tanken att förutsäga vad som kommer att hända i framtiden. Många organisationer gör detta genom ekonomiska prognoser, antingen manuellt eller med prognosprogramvara. Huruvida ett företag faktiskt genomför en framgångsrik digital transformation av ekonomifunktionen eller inte beror dock i slutändan på detaljnivån i dessa prognoser.

Det finns många möjliga påverkansfaktorer i en prognos, och om du inte tittar på rätt data kommer du inte att förstå vilka faktorer som driver förändringen. 

Föreställ dig att du säljer flaskvatten. Du har precis bytt till en annan förpackning och försäljningen har skjutit i höjden. Bra, eller hur?

Kanske. Tänk om jag berättade att en massiv värmebölja drog in samtidigt som du bytte förpackning? Även om det ganska uppenbart var orsaken till den ökade försäljningen skulle du komma fram till fel resultat om du inte tog med den här datan.

Preskriptiv analys

Den fjärde nivån, preskriptiv analys, är det som kommer att lägga grunden för din ekonomiska transformation. 

Den här nivån handlar helt och hållet om att använda data för att stödja beslut om hur man ska genomföra en förändring, med hjälp av historiska data som underlag. 

Preskriptiv analys skulle innebära att ekonomiteamet föreslår att du går in på en ny marknad baserat på tillgänglig data, varefter NSV ökar med 10 % som ett resultat av beslutet. Genom att börja arbeta med preskriptiv analys kan du förvandla din roll från ”siffernisse” till Oraklet i Delfi.

Så hur säkerställer du att du fokuserar på preskriptiv analys? Genom att få ordning på dina verktyg.

De bästa verktygen för digital transformation

Ekonomiteam kan fokusera på att använda Python, R, Power BI och Tableau för att få djupare insikter i sina data och effektivisera arbetet inom alla de fyra tidigare nämnda analysnivåerna.

Python och R

Jag vet, jag vet, Python och R är inte programvaruverktyg, men de är trots allt verktyg.

Fram till för några år sedan var dessa språk förbehållna dataforskare, statistiker och IT-avdelningar. Kunskapen om och tillgängligheten till dem har dock ökat. Python finns ju till och med som en Excel-funktion!

Dessa kraftfulla språk för dataanalys kan förändra hur du ser på data och göra det möjligt för dig att bygga (informerade) prediktiva modeller, utföra tidsserieanalyser och genomföra ekonomiska simuleringar. Dessutom innehåller de ett stort utbud av bibliotek och paket som är särskilt utformade för ekonomisk analys.

Genom att använda AI och maskininlärning tillsammans med dessa verktyg kan du göra mer träffsäkra prognoser och fatta datadrivna beslut.

Tableau och Power BI

Tableau och Power BI är verktyg för beslutsstöd. De har enorm potential, men de flesta ekonomiteam tror att deras användningsområde helt enkelt är att få data att se snygg ut.

Dessa verktyg kan spela en viktig roll i att demokratisera data och göra det möjligt för en bredare målgrupp i organisationen att förstå varför de beslut som fattas tas.

Verktygen har funktioner som självbetjäningsanalys, så även ekonomer med begränsade tekniska kunskaper kan utforska data och skapa egna rapporter, vilket minskar belastningen på IT-avdelningarna.

Dessutom stöder Tableau och Power BI datauppdateringar i realtid, vilket säkerställer att beslutsfattare alltid har tillgång till den mest aktuella ekonomiska informationen. Denna insyn i realtid är avgörande för agilt beslutsfattande, särskilt i snabbföränderliga branscher.

Framtiden för digital transformation inom finansiella tjänster

När vi går framåt är det viktigt att ekonomichefer och ekonomer tar till sig denna digitala teknik. Oavsett om du arbetar inom ”finansiell teknik” eller inte behöver du fortsätta utforska innovativa sätt att använda finansiell teknik. 

Även om digital transformation kan verka som en trend som kommer att gå över, är jag övertygad om att den är här för att stanna. Det är en grundläggande förändring som kommer att fortsätta förändra ekonomifunktionen som vi känner den, på global nivå.

Frågan är vilken sida du och din organisation vill stå på: sidan som utnyttjar kraften i ny digital teknik och formar ekonomifunktionens framtid, eller sidan som känner sig bekväm med att stanna där ni är.

Nyligen pratade jag på en konferens med några andra ekonomichefer, och parallellen mellan dagens tekniska framsteg och introduktionen av Excel kom på tal.

När Excel var nytt fanns det vissa ekonomer som valde att inte ta till sig Excel, utan föredrog att hålla fast vid sina metoder i form av miniräknare, penna och papper.

De tog inte till sig förändringen.

Och inom några år hade de helt ersatts av personer som gjorde det.

Ekonomiteamen som tog till sig denna nya teknik förändrade hur vi såg på data, vad vi kan få gjort och ekonomifunktionen som helhet.

Nu tror jag att vi står inför ännu en ”nexus-händelse” som kan förändra vår funktion. 

Så hur kan ekonomer och organisationer anpassa sig till denna monumentala förändring?

Program för kontinuerlig utveckling

För att säkerställa att ekonomiteamen är väl rustade för den digitala framtiden bör företag etablera kontinuerliga utbildnings- och utvecklingsprogram. Dessa program behöver utformas för att hjälpa ekonomer att få den kunskap och de färdigheter som behövs för att effektivt navigera i det digitala landskapet. 

Praktisk utbildning, workshops och tillgång till banbrytande resurser är viktiga delar av dessa initiativ.

Praktiska inlärningsupplevelser

Ekonomer behöver få möjlighet att arbeta med digitala verktyg och plattformar samt få vägledning i hur de ska använda dem.

Många ekonomiteam anser att de inte har tid att lära sig ett nytt program eller ett nytt sätt att arbeta.

De tycker att det är viktigare att slutföra den där ena rapporten eller se till att månadsbokslutet går smidigt än att till exempel gå en kurs i Power BI.

Det är vårt ansvar inom ekonomiledningen att övertyga dem om att de måste avsätta tid för lärande. Om du i dag lär dig att automatisera en process eller implementera ett nytt verktyg som senare kan spara dig tusentals dollar och timmar, vore det vansinnigt att inte göra det.

Det handlar helt enkelt om ”snöbollseffekten” av lärande.

Att uppmuntra en kultur av kontinuerligt lärande och ge tillgång till resurser som onlinekurser och webbseminarier kan vara mycket effektivt för att främja denna utveckling. Och viktigast av allt: dessa kunskaper måste vara praktiska! Tiden då man förväntade sig att någon skulle genomföra en 20 timmar lång onlinekurs eller läsa en hel bok om hur Python används är förbi.

Precis som alla upptagna studenter behöver ekonomiteam kunna visualisera resultatet av tekniken de lär sig för att motivera den tid de lägger på den. Detta kan göras genom att införa praktiska projekt inom verksamheten eller i kurserna, så att medarbetarna börjar tillämpa det de har lärt sig redan från dag ett.

Denna praktiska tillämpning befäster inte bara deras förståelse, utan tillför också ett konkret värde till organisationens digitala transformationsresa.

Fokusgrupper och koncepttest (PoC)

Slutligen behöver ekonomiledare också förstå kraften i PoC:er. När digitala transformationsverktyg och lösningar ska lanseras i hela organisationen är det bättre att börja med fokusgrupper och koncepttestprojekt. Behandla varje initiativ som ett nytt företag; börja inte investera all din tid och alla dina pengar i det förrän det finns något tecken på att det kommer att fungera.

Det ger inte bara möjlighet till förfining innan lösningen lanseras, utan är också bästa praxis när det gäller förändringsledning. Om en PoC fungerar i en viss affärsenhet (BU) blir det enklare att implementera den i en annan, eftersom de som är förvirrade kan prata med medlemmar från den första enheten för att få vägledning och höra de positiva erfarenheterna. Även om detta inte kan garantera att alla kommer att älska förändringen hjälper det definitivt.

7 misstag som ekonomiteam gör

Precis som vid alla betydande förändringsinitiativ finns det några vanliga misstag vid implementeringen.

Se till att du skyddar dig mot dessa saker, så att du inte gör samma misstag.

1. Avsaknad av en tydlig strategi, färdplan och målsättningar

Det första vanliga misstaget är att inleda en digital transformationsresa utan en tydlig strategi, färdplan eller väldefinierade mål. Organisationer kan skynda sig att införa ny teknik utan att fullt ut förstå hur den stämmer överens med deras verksamhetsmål. 

För att undvika detta misstag bör du börja med att utveckla en omfattande digital strategi som beskriver de specifika mål och resultat du strävar efter att uppnå genom din digitala transformation. Även om det kan verka självklart skulle du bli förvånad över hur många som går vidare utan att först skapa klarhet.

2. Motstånd mot förändring

Människor är envisa; det går inte att undvika. Ditt jobb är dock att förstå att dina teammedlemmar kan motsätta sig ny teknik och nya processer på grund av rädsla för att förlora jobbet eller på grund av att de är obekanta med dem. 

För att övervinna detta behöver du tydlig kommunikation. Se till att berörda parter förstår fördelarna med digital omvandling, erbjud utbildning och stöd för de verktyg du introducerar och skapa en kultur som ser förändring som något konstant.

Motstånd mot förändring är kanske vanligt, men det är också ett bra sätt att skapa ett stagnerande företag.

3. Att försumma cybersäkerheten

Många företag skyndar sig att införa digitala verktyg och plattformar och försummar cybersäkerheten under processen. Detta kan leda till dataintrång och ekonomiska förluster. 

Som företagets ekonomiska ledare behöver du prioritera cybersäkerheten från början genom att investera i robusta säkerhetsåtgärder, utbilda medarbetarna i bästa praxis för cybersäkerhet och genomföra regelbundna säkerhetsrevisioner.

4. Att förbise datastyrning

Enligt min mening är detta ett av de mest kritiska misstagen som människor gör. 

Det kanske inte är det mest spännande ämnet, men det är något som vi som ekonomiska ledare måste förstå och införa.

Data står i centrum för ekonomifunktionen, och felaktig hantering av data kan vara ett kritiskt misstag i digitala omvandlingar. 

Föreställ dig att du implementerar ett verktyg för beslutsstöd för $4 million och sedan upptäcker att uppgifterna inte stämmer när du öppnar en rapport! Du skulle inte bara förlora förtroendet hos alla som använder det, utan också slösa tid och pengar för företaget.

Du måste börja med att införa ett robust ramverk för datastyrning: definiera dataägarskap, kvalitetsstandarder och processer för hantering av datalivscykeln.

More Articles

• Vad är finansiell rapportering & vem hanterar den?

5. Bristande leverantörshantering

Överlag är leverantörshantering mycket viktigt. Det finns många leverantörer med verktyg som gör samma sak och som gärna vill åt dina pengar, så du behöver förstå vad som finns på marknaden innan du bestämmer dig för en specifik leverantör.

Gör omfattande efterforskningar från början, så slipper du eventuell ånger över ett köp som kan uppstå senare.

Exempelvis tror många ekonomiska ledare att Power BI och Tableau gör olika saker och använder ofta båda. I verkligheten är dessa 2 verktyg som Pepsi och Coca-Cola: smaken är lite annorlunda, men om du vill ha något att dricka skulle du bara köpa en av dem.

6. Att inte prioritera användarupplevelsen (UX)

UX underskattas ofta i arbetet med digital omvandling. Team kan anställa hundratals programvaruutvecklare utan några UX-designers. 

För att förstå kraften i en bra UX kan du tänka på ChatGPT. Ja, tekniken är imponerande, men den verkliga anledningen till att hela världen talar om det – och inte om alla andra chattbotar och AI-modeller – är GPT:s lättanvända gränssnitt.

Om du försummar användarupplevelsen i din digitala omvandling är sannolikheten stor att du kommer att se låga användningsnivåer och minskad produktivitet. 

7. Att inte mäta ROI

Utan korrekta mätvärden och nyckeltal för resultat (KPI:er) är det svårt att mäta avkastningen på investeringen (ROI) för initiativ inom digital omvandling. 

I början måste du fastställa tydliga KPI:er och regelbundet utvärdera och rapportera ROI för varje digitalt projekt. Därifrån kan du tydligt se vad som fungerar och anpassa din strategi utifrån datadrivna insikter.

Revolutionen har redan börjat

Digital omvandling är en process som har pågått i många år och gradvis förändrat hur företag verkar inom alla branscher. Nu ser vi dock teknik växa fram som kan förändra ekonomifunktionen mer på 5 år än vad den har förändrats under de senaste 50. 

Men jag vill avsluta med en sista viktig poäng:

För att genomföra en framgångsrik digital omvandling i dina företag måste du vara uppmärksam på 3 huvudsakliga saker: människor, processer och teknik.

Många företag tror att teknik är det enda viktiga, särskilt nu när digital teknik revolutionerar ekonomifunktionen och i synnerhet rollerna för CFO:er och FP&A-specialister.

Men utan att ta hand om människorna och processerna är digitala omvandlingar dömda att misslyckas.

För fler artiklar skrivna specifikt för CFO:er inom teknik, prenumerera på The CFO Club-nyhetsbrevet!