予算管理の高度化~機械学習を活用した「業績予測モデル」による着地予測の精緻化
オンデマンド配信:2024年11月5日(火)~
オンデマンド配信:2024年11月5日(火)~
企業内外のデータや過年度データから業績に影響を与える要素をパラメーターとして定義し、業績に与える影響の経路や程度を機械学習させた「業績予測モデル」を活用して、着地予測の精度を高める取り組みをご紹介します。
昨今の為替変動、資材費やエネルギーコストの上昇、人件費の高騰、グローバル各地域の市場の不透明性などにより、業績の着地予測が困難となり、予算と実績が大きく乖離するケースが増加しています。
企業内外のデータや過年度業績データから業績に影響を与える要素をパラメーターとして定義するとともに、業績に与える影響の経路や程度(ロジック)を機械学習させた「業績予測モデル」を活用して、着地予測の精度を高める取り組みをご紹介します。
プログラム
1.業績・予算管理に関する昨今の課題
あずさ監査法人 アドバイザリー統轄事業部
マネージング・ディレクター 柏原 恭太
ディレクター 横尾 健
2.PoCツール デモ
あずさ監査法人 Digital Innovation & Assurance統轄事業部
パートナー 畠山 卓哉
こちらは「KPMG Japan Insight Plus」会員限定コンテンツです。 会員の方は「ログインして視聴する」ボタンよりご覧ください。 新規会員登録は「会員登録する」よりお手続きをお願いします。 |
競合他社の方は、登録をご遠慮させていただいております。
お問合せ窓口
-
お問合せ窓口