什么是 FP&A（财务计划和分析）

财务计划和分析 (FP&A) 是指帮助组织准确地进行计划、预测和预算的流程，以支持企业的主要业务决策并更好地预测未来的财务状况。这些流程包括计划、预算、预测、场景建模和绩效报告。FP&A 不仅仅是与会计相关，而是以会计为基础。首席财务官购买专门的 FP&A 软件，以帮助他们执行关键任务。

一、什么是 FP&A（财务计划和分析）

财务计划和分析 (FP&A) 是指帮助组织准确地进行计划、预测和预算的流程，以支持企业的主要业务决策并更好地预测未来的财务状况。这些流程包括计划、预算、预测、场景建模和绩效报告。FP&A 不仅仅是与会计相关，而是以会计为基础。首席财务官购买专门的 FP&A 软件，以帮助他们执行关键任务。

在许多大型企业中，财务计划和分析总监直接向首席财务官汇报工作。FP&A 团队最重要的职责是基于当前和历史财务数据来执行财务预测，包括准确预测未来收入、费用、利润和现金流。然后，首席财务官利用这些预测对业务的未来做出长期决策。

二、FP&A 周期

当 FP&A 执行得当时，可以帮助首席财务官回答有关业务的许多重要问题，其中包括：企业是否应寻求债务融资或股权融资？收购或资产剥离对盈利能力有什么影响？企业应在房地产、工厂和设备 (PP&E) 上投入多少资金？应在何时投入？企业的盈亏平衡点是多少？如果收入下降 10%，企业还能盈利吗？如果收入增加 15%，净收入是否会有相同比例的增长？

FP&A 软件通常与会计系统协同工作，除了提供财务和运营数据外，还提供管理洞察，从而补充完善会计系统。换言之，会计系统负责运营业务，即企业日常事务活动；FP&A 系统则负责管理业务，即分析、洞察和报告业务状况。

如今，FP&A 软件已经发展到通过将财务和运营指标与洞察相结合来管理所有类型的企业，最终推动整个组织的策略、计划和执行。借助 FP&A 软件，财务和运营经理可以监视财务结果是否达到预测和预计的目标，分析和识别关键趋势，预测未来结果，以此帮助改善绩效。

FP&A 软件可帮助企业：

使用关键财务比率（如现金覆盖率、流动比率、快速比率和债务与权益比率）衡量总体财务状况
预测决策对现金流和公司利润的影响
建立和维护财务模型和预测
创建动态的财务和运营计划，以支持多种场景
与所有部门协作编制预算
识别盈利能力较高的产品线和产品
检查和测试“假设”场景以降低风险和不确定性
对比历史数据、预算与预测，执行差异分析

三、FP&A 软件的业务价值

在当今不断变化、新竞争对手层出不穷、经济不确定性与日俱增的市场环境下，FP&A 软件为企业提供了一个敏捷的业务管理框架。在首席财务官的掌舵下，FP&A 软件（财务建模、预算和计划、报告和分析）可以帮助企业了解数据并利用数据做出更好的业务决策。

1、计划和预算

创建目标导向、基于动因的计划，做出更加明智的决策；即时通过交互式仪表盘和报告洞悉绩效，利用预测性计划捕获发展方向建议。

2、情景建模

使用规模化、即席的自由建模功能，对多个复杂的财务和运营“假设”(what-if) 场景进行建模；通过预测性计划来验证假设，降低决策风险。

3、现金流预测

通过全面集成的现金流计划特性，对运营、投资和融资活动进行短期、中期和长期的现金流进行建模。

4、盈利与成本管理

洞悉哪些客户、产品以及业务领域可带来盈利，进而有针对性地投入资源。

5、互联互通的计划

在数字经济时代，电子表格和面向部门的规划流程已不能满足需要。您可以在一个全面集成的财务、运营和业务线计划平台上连通企业业务的每一个部分。借助互联互通的计划，您可以立即分析业务变更的影响，并查看运营计划的任何变化所带来的财务影响。

6、税务报告

面对不断变化的税法，全球组织需要随时调整其税务计划和管理方式。现代化 FP&A 软件可打通税务和财务的共享流程、数据和元数据，例如财务计划、财务关账和监管报告，从而简化税务报告并提高可见性和合规性。

7、预测财务报表

通过添加与业务相关的特定驱动因素的维度，准确预测未来的收入、利润、现金流和毛利率。全面集成资产负债表与损益表及现金流，洞察全局；

8、报告与分析

无论需要遵守多少内部和外部报告标准，您都希望确保自己的报告提供准确、完整且及时的数据。对此，FP&A 软件让企业无需部署多个报告系统。

四、FP&A 软件的未来

新一代 FP&A 软件集成了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等各种新兴技术。未来，FP&A 将利用更多数据来做出更明智的决策，同时消除那些阻碍您专注于更高价值工作的日常任务。这些技术能够为企业决策提供强大支持，有效弥合分析洞察与实际行动之间的鸿沟。它们可以检测历史数据中隐藏的模式和洞察，帮助首席财务官做出更加明智的决策。现在，财务部门还可以在计划流程中嵌入机器学习模型，从而充分利用对数据科学项目所做的投资，让 FP&A 在日常工作中利用机器学习模型。这样一来，FP&A 部门就可以减少花在数据分析上的时间，专注于对数据中的异常、偏差或热点采取行动，并真正与企业开展合作来执行策略。