Come utilizziamo CoCo e Streamlit per rendere conversazionale la pianificazione a lungo termine

La pianificazione a lungo termine è una delle attività più importanti per un team finance, ma anche una delle più difficili da scalare.

In Snowflake dovevamo elaborare previsioni a 10 anni per un’azienda diventata molto più complessa: oltre 40 entità, ciascuna con più di 100 centri di costo e centinaia di categorie di spesa sottostanti. Ci serviva quel livello di dettaglio perché il piano a lungo termine non era solo un documento finanziario. Era diventato un data set su cui facevano affidamento altri team.

Il team fiscale, ad esempio, non ha bisogno soltanto di una previsione di spesa ad alto livello. Può aver bisogno di comprendere la ripartizione tra beni e servizi, entità legali, giurisdizioni e altri dettagli operativi rilevanti per la pianificazione. Il team di tesoreria necessita di una visione sulla liquidità. La pianificazione della forza lavoro richiede ipotesi sull’organico. I dirigenti devono comprendere i compromessi strategici tra crescita, margine, investimenti e free cash flow.

Il modello di pianificazione doveva supportare tutto questo.

Così, come molte aziende, abbiamo fatto ciò che i team finance fanno spesso quando il business supera le capacità degli strumenti: abbiamo creato un gigantesco modello Excel.

E con il tempo è diventato ciò che quasi tutti i grandi modelli finanziari finiscono per diventare. Funzionava, ma sembrava il mostro di Frankenstein. Sono state aggiunte nuove schede. Sono state innestate nuove formule. Nuova logica si è sovrapposta a quella vecchia per adattarsi a un business in continua evoluzione. Il modello è diventato incredibilmente prezioso, ma anche sempre più difficile da mantenere, governare e scalare.

È stato questo il primo problema che ci siamo proposti di risolvere.

Dal modello al foglio di calcolo alla piattaforma di pianificazione

Oltre un anno fa abbiamo ricostruito il modello di pianificazione a lungo termine in Snowflake e utilizzato Streamlit come livello di interfaccia per consentire ad analisti e dirigenti di interagire con le previsioni.

È nato così Snowplan, la nostra applicazione interna per la pianificazione a lungo termine.

L’obiettivo non era creare una dashboard. Era creare una piattaforma di pianificazione. Volevamo un’esperienza che risultasse ancora intuitiva per gli utenti finance, ma con alla base la scalabilità, la governance e la capacità di calcolo di Snowflake.

In Snowplan gli analisti possono aggiornare le ipotesi tramite un’interfaccia Streamlit modificabile. Le modifiche vengono scritte direttamente in Snowflake, dove il modello viene eseguito, e i risultati aggiornati riappaiono immediatamente nell’app. Nessuna formula compromessa. Nessun salvataggio di file. Nessun dubbio su quale versione del modello sia la fonte di verità.

Questa architettura ha cambiato il processo di pianificazione.

Invece di gestire un enorme foglio di lavoro offline, ora disponevamo di un’applicazione governata e connessa alle fonti di dati grezzi che già alimentano il business. I dati effettivi potevano confluire nel modello senza che qualcuno passasse ore ad aggiornare file. Le ipotesi potevano essere versionate. Gli scenari potevano essere confrontati. Utenti diversi potevano interagire con la stessa piattaforma di pianificazione al giusto livello di dettaglio in base al proprio ruolo.

Per i singoli collaboratori e gli associate, Snowplan offre pagine di input granulari, gestione delle ipotesi, creazione di scenari e controllo delle versioni. Per director e manager, offre visibilità sulle modifiche a logica e ipotesi per la revisione e l’approvazione. Per i dirigenti, offre una visione consolidata del conto economico, del free cash flow e degli scenari chiave.

Questo è importante perché la pianificazione a lungo termine non è solo un esercizio di modellazione. È un esercizio di allineamento. Più tempo il team finance dedica alla manutenzione del modello, meno ne resta per mettere alla prova la strategia insieme al business.

_{I dati utilizzati nell’immagine qui sopra sono interamente sintetici.}

Perché sviluppare in Snowflake ha cambiato il modello

La decisione più importante che abbiamo preso è stata sviluppare il modello dove i dati risiedevano già.

Poiché Snowplan viene eseguito su Snowflake, è connesso alle nostre fonti di dati grezzi e al modello di dati governati. Questo significa che non perdiamo tempo ad aggiornare manualmente il modello con i dati effettivi o a riconciliare estrazioni di dati offline. Il modello è integrato nello stesso ambiente in cui già esistono dati finanziari, autorizzazioni, logica e cronologia.

Ne derivano diversi vantaggi.

Primo, il modello può scalare. Una previsione a 10 anni che comprende entità, centri di costo, categorie di spesa, organico, ricavi, stato patrimoniale e free cash flow genera una quantità significativa di dati. È esattamente il tipo di workload che Snowflake è progettato per gestire.

Secondo, il modello diventa più facile da governare. L’accesso può essere gestito tramite le autorizzazioni basate sui ruoli di Snowflake e i controlli a livello di riga, così gli utenti vedono dati e funzionalità appropriati al proprio ruolo. I dirigenti non hanno bisogno della stessa interfaccia dell’analista che costruisce le ipotesi e gli analisti non devono creare export separati per ogni stakeholder.

Terzo, il modello diventa riutilizzabile. Una volta sviluppata la logica di pianificazione in Snowflake, non deve limitarsi al piano annuale a lungo termine. La stessa piattaforma può supportare la pianificazione della forza lavoro, la modellazione dei compensi in azioni, le previsioni di liquidità della tesoreria, l’hedging, le previsioni per entità legali, la pianificazione dei COGS e gli scenari di M&A.

È questa la storia più importante. Snowplan non è un’app di pianificazione occasionale. Sta diventando una piattaforma per la pianificazione finanziaria.

Snowflake CoCo ha reso conversazionale la pianificazione degli scenari

Streamlit ha reso Snowplan scalabile e utilizzabile. Snowflake CoCo lo ha reso conversazionale.

Prima di CoCo, Snowplan ci offriva già un modo migliore per gestire la pianificazione a lungo termine. Gli analisti potevano aggiornare le ipotesi nell’app, eseguire scenari e confrontare i risultati. Ma l’utente doveva comunque sapere dove andare, quale ipotesi modificare e come interpretare l’impatto a valle.

CoCo cambia questo modello di interazione.

Ora, invece di navigare tra pagine di ipotesi, posso porre una domanda in linguaggio naturale. Posso chiedere a CoCo di confrontare due versioni della previsione e riassumere i principali fattori. Posso chiedere cosa è cambiato tra il piano presentato al consiglio di amministrazione lo scorso anno e l’ultima versione che stiamo preparando ora. Posso chiedere il risultato netto delle modifiche, i principali fattori di espansione o diluizione del margine e le ipotesi più rilevanti.

Tutto questo è incredibilmente potente nella pianificazione a livello dirigenziale.

Nel preparare una riunione del consiglio, la domanda raramente è “puoi darmi l’ultima previsione?” Di solito è “cosa è cambiato, perché è cambiato e cosa implica per la storia che stiamo raccontando?” CoCo aiuta a comprimere questa analisi, trasformandola da un esercizio manuale di confronto in una conversazione.

Il valore non è solo la velocità. Il valore è che il team finance può iterare mentre la discussione strategica è ancora in corso.

Un esempio concreto: pianificare una potenziale modifica fiscale

Uno degli esempi migliori è la pianificazione di scenari relativi a una potenziale modifica fiscale.

In passato, questo tipo di domanda avrebbe probabilmente avuto inizio con una riunione. Avremmo discusso la questione con il team fiscale, definito le vendite interessate, estratto i dati, sviluppato un’ipotesi, aggiornato il modello, revisionato il risultato, creato tabelle di sensitività e poi deciso chi altro coinvolgere.

Con CoCo connesso a Snowplan, il processo diventa molto più fluido.

Posso iniziare chiedendo una panoramica della potenziale modifica fiscale. A quel punto, posso chiedere a CoCo di creare una nuova versione della previsione ipotizzando l’approvazione della modifica fiscale.

Il tutto si trasforma immediatamente nel genere di scambio che un team finance affronterebbe normalmente in una riunione. Dobbiamo ipotizzare che l’imposta venga trasferita ai clienti? Dobbiamo ipotizzare che incida sul margine? Quale percentuale dell’imposta potrebbe realisticamente essere trasferita? Quali vendite sarebbero soggette all’imposta? Qual è l’impatto su ricavi, margine lordo, margine operativo e free cash flow?

Poiché l’analisi si basa sulle tabelle Snowflake, CoCo può identificare le vendite soggette all’imposta, calcolare l’impatto finanziario e fornire il dettaglio delle metriche chiave che ne determinano l’importo. Può anche creare una tabella di sensitività che mostra la diluizione del margine operativo in base a diverse ipotesi su quanto dell’imposta viene trasferito ai clienti.

Altrettanto importante, può far emergere rischi e considerazioni. Ad esempio, il modello di primo livello potrebbe non includere gli ulteriori costi operativi generali che l’azienda sosterrebbe per gestire le dichiarazioni, mantenere i data set di conformità o adempiere a nuovi obblighi di rendicontazione. Questo è il tipo di riserva che un solido partner finance deve sollevare prima che uno scenario venga considerato completo.

CoCo può poi aiutare a redigere il passo successivo: un’email alle persone giuste del dipartimento fiscale che riepiloga l’analisi, le ipotesi, le questioni ancora aperte e i punti decisionali. Il sistema non si limita quindi a produrre un numero. Aiuta a diagnosticare il problema, a individuare l’esperto di dominio e a far avanzare il workflow.

È qui che si va oltre la modellazione assistita dall’intelligenza artificiale. Diventa pianificazione assistita dall’intelligenza artificiale.

Perché tutto questo è importante per i team Finance

Ai team finance viene spesso chiesto di rispondere a domande strategiche più rapidamente di quanto i processi di pianificazione tradizionali consentano.

Cosa succede se acceleriamo la crescita? E se aprissimo una nuova sede? E se i costi del cloud migliorassero di 25 punti base? E se l’inflazione delle retribuzioni fosse più alta del previsto? E se una modifica fiscale o normativa incidesse su una parte delle nostre vendite? E se spostassimo gli investimenti tra le diverse funzioni?

Non sono domande teoriche. Sono le domande che i dirigenti pongono in tempo reale.

La sfida è che gli strumenti di pianificazione tradizionali e i grandi modelli su foglio di calcolo non sono stati concepiti per questo livello di iterazione. Sono stati creati per produrre un piano, non per supportare una conversazione strategica continua.

Sviluppando Snowplan in Snowflake con Streamlit, abbiamo creato una piattaforma di pianificazione in grado di scalare con la complessità del business. Aggiungendo CoCo, abbiamo reso quella piattaforma conversazionale.

Questa combinazione cambia ciò che il finance può fare.

Invece di dedicare tempo all’aggiornamento dei dati effettivi, alla manutenzione delle formule, alla riconciliazione degli scenari o al confronto manuale delle versioni, il finance può concentrarsi sul lavoro che conta davvero: stress test delle ipotesi, allineamento dei dirigenti, valutazione dei trade-off e definizione della strategia a lungo termine.

Perché la fiducia conta nella pianificazione basata sull’intelligenza artificiale

Per il finance, la pianificazione conversazionale funziona solo se ci si può fidare dei numeri.

Ecco perché l’architettura è determinante. CoCo non produce una previsione scollegata e isolata. Interagisce con gli stessi dati governati, ipotesi e logica che alimentano Snowplan. Quando confronta versioni, spiega i driver o crea uno scenario, lo fa sul modello dati Snowflake e sulla logica di pianificazione che già utilizziamo.

Ogni scenario può essere versionato. Ogni modifica può essere rivista. L’accesso può essere governato attraverso lo stesso modello basato sui ruoli dell’app. Analisti e dirigenti possono confrontare la situazione prima e dopo, comprendere cosa è cambiato e far avanzare o riportare indietro gli scenari secondo necessità.

È una distinzione fondamentale. Non chiediamo ai leader finance di fidarsi di una scatola nera. Utilizziamo l’intelligenza artificiale per interagire con una piattaforma di pianificazione governata in cui dati, logica di business, autorizzazioni e output sono visibili, spiegabili e verificabili.

È questo che rende l’intelligenza artificiale utilizzabile nel finance aziendale.

Da strumento di pianificazione a piattaforma strategica

L’aspetto più entusiasmante di Snowplan è che è andato ben oltre il caso d’uso originario della pianificazione a lungo termine.

Una volta spostato il modello in Snowflake, l’architettura è diventata riutilizzabile. La stessa data foundation ora supporta, o può supportare, molteplici workflow di pianificazione nel finance: pianificazione dell’organico, modellazione della retribuzione in azioni, previsione della liquidità di tesoreria, hedging, previsione per entità legale, pianificazione del COGS e modellazione di scenari di M&A.

È questo il vantaggio di trattarlo come una piattaforma anziché come un’app monouso.

Ogni nuovo workflow di pianificazione può svilupparsi sulla stessa data foundation governata. Ognuno può connettersi ai dati sorgente pertinenti. Ognuno può esporre un’interfaccia Streamlit facile da comprendere per gli utenti finance. E con CoCo, ognuno può diventare più semplice da interrogare, modificare e spiegare tramite il linguaggio naturale.

Questo è il modello che, a mio avviso, sempre più team finance seguiranno:

• Prima, spostare il modello verso i dati.

• Poi, sviluppare un livello applicativo intuitivo per gli utenti.

• Infine, usare l’intelligenza artificiale per rendere conversazionale il processo di pianificazione.

Il vero ROI

Il vero ROI di Snowplan non è rendere il finance più tecnico. È dare al finance più tempo per il giudizio.

La pianificazione a lungo termine non dovrebbe riguardare la gestione di un enorme foglio di lavoro. Dovrebbe riguardare la comprensione del futuro del business. Dovrebbe aiutare i leader a decidere dove investire, come bilanciare crescita e redditività, quali rischi stanno emergendo e quali trade-off contano di più.

Snowflake e Streamlit ci hanno dato la piattaforma per rendere la pianificazione a lungo termine scalabile, governata e connessa ai dati live. CoCo ci sta aiutando a renderla più veloce, più interattiva e più strategica.

È questo il cambiamento.

Il finance può dedicare meno tempo all’aggiornamento del modello e alla modifica manuale delle ipotesi, e più tempo a iterare con i leader esecutivi sulla strategia a lungo termine dell’azienda.

Per i team FP&A, è questa la vera promessa dell’intelligenza artificiale nella pianificazione. Non sostituire la funzione finance, ma eliminare il lavoro manuale che la rallenta, così che possa dedicarsi maggiormente al lavoro per cui è nata.

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