Je luštění čísel zábava? Ano, odpovídá bez váhání Federico Maffini, profesionální luštitel čísel. Jako vedoucí obchodního managementu ve společnosti Amazon Web Services vede velký tým obchodních analytiků a programových manažerů. Přečíst originál rozhovoru v angličtině.
Maffini je každopádně veteránem společnosti Amazon a v posledních deseti letech pracoval v několika týmech napříč společností Amazon, včetně finančního oddělení, oddělení řízení programů, prodeje, dopravy, oddělení zákaznických zkušeností a Amazon Web Services.
Je přirozeným řešitelem problémů, vedl nákladový controlling dovozního podniku s obratem přes 50 milionů dolarů a spolupracoval s předními dopravci, jako jsou UPS, FedEx, DHL, Hermes a Royal Mail, na automatizaci fakturace a zlepšení auditních postupů.
V následujících odstavcích se Federico podělí s Laba o své myšlenky, jak skloubit data a obchodní poznatky, aby se zlepšilo rozhodování, proč vám skvělé vyprávění příběhů pomůže vyniknout jako zaměstnanci a jak umělá inteligence naruší analýzu finančních dat.
Proč by podnikatelé a obecně lidé, kteří se nezabývají financemi, měli ovládat finanční analýzu?
Když lidé slyší slovo „finance“, vždycky je to trochu odpuzuje. Ale to, že se orientujete ve finančních datech a dobře rozumíte finančním mechanismům, vám dává výhodu. Umožňuje vám to více se řídit daty, pokud jde o obchodní rozhodnutí, bez ohledu na to, jak daleko od financí mohou být.
Pro majitele firem je klíčové posoudit zdraví jejich podniku, identifikovat příležitosti k růstu, vyhodnotit možnosti investic. To vychází ze solidního finančního zázemí.
Máte nějaký příklad ze své kariéry, kdy analýza finančních dat pomohla vašemu zaměstnavateli zvýšit zisk?
Ve společnosti Amazon má každý možnost být majitelem vlastního podniku.
Díky svým zkušenostem v rámci finančních týmů a dalších funkcí jsem měl možnost řídit iniciativy na úsporu nákladů a zvýšení zisku. Přispěl jsem například ke zlepšení efektivity některých částí provozu a dopravy společnosti Amazon. Vyhodnocoval jsem různé poskytovatele přepravních služeb ve společnosti Amazon a určil optimálního na základě typu dodávek a zásilek, které bylo třeba uskutečnit. A to bylo možné díky datům.
Pro posouzení velikosti koláče a potenciální ceny je důležité porozumět konceptům a technikám finanční analýzy. A to je přenositelná dovednost. Nezáleží na tom, kde pracujete.
Vyladil jsem také cenové algoritmy, abych zajistil optimální prodejní cenu a posoudil nejlepší cenový model na základě kohort zákazníků. To je další příklad toho, jak může finanční analýza pomoci zlepšit ziskovost podniku.
Průkopníkem tohoto přístupu je společnost Amazon, která využívá data ke všemu, že?
Společnost Amazon je neuvěřitelně orientovaná na data ve všech obchodních jednotkách a týmech. Nezáleží na tom, jestli pracujete v oblasti financí, marketingu nebo náboru. Data jsou nejdůležitější, protože vám umožňují proniknout do nepřehledné situace. Umožní vám odstranit šum, zpochybnit předpoklady a přemýšlet o problémech hlouběji a ve větším měřítku. A to vše způsobem, který můžete obhájit a zopakovat.
Když jsem začínal svou kariéru, byl jsem si jistý jednou věcí: nechtěl jsem dělat finance. Ze všech oborů, které jsem studoval na univerzitě, to byl rozhodně ten, kterému jsem se ve své kariéře nechtěl věnovat.
Stejně jsem skončil ve financích. Vzhledem k tomu, že jsem dostal příležitost od Amazonu, rozhodl jsem se to zkusit. Bylo to nejlepší rozhodnutí, jaké jsem v té fázi kariéry mohl udělat, protože mi to dalo základy.
Amazon mě naučil, že díky datové gramotnosti je člověk všestranný. Tuto dovednost můžete využít kdekoli. Pokud ji nemáte, její vybudování od nuly vyžaduje spoustu investic a času a je tím těžší, čím jste služebně starší.
Ve svém kurzu budete hovořit o statistických a obchodních prognózách. Jaký je mezi nimi rozdíl?
Budeme skutečně rozlišovat mezi čistě statistickým nebo analytickým modelem prognózování založeným na datech a prognózami založenými na podnikání.
Data jsou tak dobrá, jak dobré jsou poznatky, které jsou s nimi spojeny. Často, zejména u technických týmů, se kterými jsem pracoval, vidíte tento rozdíl. Lidé vytvářejí statistické modely a algoritmy strojového učení, ale chybí jim porozumění byznysu.
Data nepomohou při rozhodování, pokud nejsou přizpůsobena potřebám podniku.
Během kurzu projdeme procesem sestavení prognostického modelu v aplikaci Excel, který se bude řídit obchodními vstupy. A ten se liší od čistě statistických modelů.
Je to známý problém „odpadky dovnitř, odpadky ven“?
Přesně tak. To je stejný problém jako generativní umělá inteligence. Vrací se k datům, která do ní vkládáte. A destilaci informací, které potřebujete, na základě vašeho obchodního chápání. To vyžaduje zkušenosti a školení.
Jakým hlavním nástrahám se musíte vyhnout při analýze finančních dat?
Někdy se stane, že při nedostatečném porozumění podniku vyberete neúplná nebo nepřesná data. Proto je důležitá křížová kontrola a dobré porozumění zdrojům, jejich zkreslení a výhradám, které se skrývají za předpoklady.
V závislosti na fázi vaší kariéry existují také různá úskalí. Jednou z nich je neschopnost porovnat čísla s jinými zdroji a v podstatě provést kontrolu správnosti. Triangulace zdrojů, které nemusí mít stejné údaje, vám může pomoci zajistit, že vaše údaje jsou spolehlivé.
Později, když se člověk s daty lépe sžije, je důležitější pochopit obchodní koncepty, což se často ztrácí. Analytici často pro stromy přehlédnou les. Příliš pronikají do dat a uniká jim strategický pohled na věc.
Proč je vyprávění příběhů důležité pro finanční analýzu
Pro každého profesionála, který musí komunikovat směrem nahoru, je vyprávění příběhů důležité. Pokud se vedení a vyšší zainteresované strany řídí daty, je to snazší. Ale ne všichni jsou takoví. Je na vás, abyste svou analýzu nebo doporučení rozvedli způsobem, který je osloví.
Příliš často jsou finanční analytici příliš uzavřeni do svých čísel, než aby to pochopili. A nedokážou ze své práce vytěžit maximum, protože nedokážou informace zpětně propojit s publikem.
Veškerý obsah v užitečném formátu. Rozhovory, články, life hacky a tipy ze světa businessu i korporátů na našem LinkedIn profilu.
Pojďte se připojit!
S vývojáři je to ještě horší! Ale je to vrozený talent, nebo dovednost, kterou se lze naučit?
Necháváte na stole něco, co je výsledkem vaší tvrdé práce.
Nyní je všechno talent. Někdo je obzvlášť dobrý v Excelu, Pythonu, matematice, kreativním myšlení atd. Jiný je zase dobrý ve vyprávění příběhů. Existují však techniky, které se můžete naučit obejít a postavit svou strategii na vyprávění příběhů.
Nemusíte být filmovým režisérem nebo vynikajícím autorem, abyste byli vypravěčem příběhů. Každý může být a každý by měl být vypravěčem. To si v kurzu projdeme.
Máte nějaké příklady toho, jak vám vyprávění příběhů pomohlo během vaší kariéry?
Pomáhá mi každý den, například při práci s mým vedením, které má velmi široký záběr: od prodejních operací, prodejní strategie, výkonné komunikace a plánování prodeje až po optimalizaci a podporu zákazníků.
Schopnost rozdělit problém tak, aby se vztahoval k jejich problémům, vám pomůže dostat se k věci. V průběhu let mi to pomohlo získat financování pro mé týmy, schválení iniciativ, podporu pro experimenty a pilotní projekty, i když výsledky byly nejisté. Pokud najdete způsob, jak myšlenku učinit pro publikum přitažlivou, máte k ní cestu. Otevře vám to dveře.
A také získat zelenou pro pilotní projekty, jejichž výsledek byl nejistý. Pokud najdete způsoby, jak myšlenku učinit atraktivní pro vaše publikum, je to cesta dovnitř, otevírá to dveře.
Menší společnosti využívají finanční analýzu k odhalení příležitostí pro získání kapitálu. Jak to tedy funguje?
Jde o schopnost vytvářet univerzální modely v aplikaci Excel, na kterou se kurz zaměřuje. Chci, aby lidé odcházeli se schopností aplikovat to, co se v kurzu naučili, pro svoje vlastní účely.
Základy jsou nejdůležitějším aspektem, protože pak můžete to, co jste se naučili, použít na analýzu návratnosti investic, analýzu hodnoty, projekce peněžních toků.
To jsou některé z technik, které vám mohou pomoci pochopit životaschopnost investice a zdůvodnit, proč očekáváte větší příjmy, když projdete kolem financování.
Zaměříme se na vytváření šablon, které fungují skvěle, ať se děje cokoli. Protože se mění podnikání, mění se i oddělení. Můžete se přesunout z finančního oddělení do oddělení zákaznické zkušenosti.
Osobně jsem si s sebou na této cestě přinesl jen schopnost umět používat data, vytvářet modely a vrátit se k základům.
Jak ovlivní generativní umělá inteligence finanční analýzu a vaši profesi obecně?
Toto téma mě zaujalo mnohem dříve, než se začalo mluvit o generativní umělé inteligenci. Je to fascinující svět, který se posunul neuvěřitelným tempem. Dokonce i ChatGPT se v posledních několika týdnech nesmírně zlepšil, pokud jde o pochopení a zpracování problémů založených na datech.
Má potenciál změnit finanční analýzu nebo jakýkoli jiný druh analytické úlohy. Nemyslím si však, že někdy nahradí lidský úsudek. Přinejmenším ne v dohledné době.
S čím vám může pomoci hned, je automatizace opakujících se úloh. A také rozšíření vašich schopností nad rámec vašich současných dovedností, například poskytování informací. Třeba jen sloužit jako ozvučná deska, kde si můžete zkontrolovat své postupy a vzorce.
Jednou z věcí, kterou může skutečně revolučně změnit, je řešení problémů. Když se zaseknete na vzorci v Excelu nebo makru VBA či dotazu SQL, je možné najít odpověď na Googlu. Na tom jsem vyrostl.
Ale hledání odpovědí prostřednictvím GPT je mnohem rychlejší a přesnost mnohem vyšší.
To je to, co chci, aby lidé začali oceňovat. Než ji začnete používat, musíte si ji sami vyzkoušet a pohrát si s ní. Ne na každodenní bázi, ale znalost jeho potenciálu vám může pomoci.
Jsou nějaké dovednosti, které zůstanou užitečné bez ohledu na vývoj umělé inteligence?
Kritické myšlení, strategický vhled, komunikace, interpersonální dovednosti, rozhodování. Mohu požádat ChatGPT, aby mi pomohl pochopit výkaz zisků a ztrát nebo mi pomohl najít další vzorec VLOOKUP v Excelu. Ale co s tím budu dělat, to už je na mně.
Generální ředitel ani finanční ředitel se do mého účtu ChatGPT nepřihlásí a odpovědi nezískají odtud. Stále je na mně, abych vytvořil příběh a zabalil ho tak, aby byl pro ně atraktivní. A tato dovednost nezmizí.
Jakou radu byste dal někomu, kdo s financemi teprve začíná?
To, co platí pro jakoukoli kariéru, ale rozhodně pro lidi pracující s daty, je neustále se učit. Když se vrátím ke svým začátkům, strávil jsem hodiny učením a hraním si s Excelem, Tableau a SQL.
I dnes dokážu rozpitvat soubor v Excelu, který vytvořil jeden z členů mého týmu, jen proto, že jsem si tímto učením sám prošel. Je to základ, zejména na začátku kariéry. Dohnat to je s dalším postupem stále obtížnější. Proto to udělejte hned na začátku.
Pokud se chcete dostat za hranice financí, hledejte zkušenosti jinde. Jednou z věcí, které se mi na Amazonu líbí, je možnost horizontálního pohybu v rámci společnosti. Ne každý bude mít tuto možnost a ne každá společnost je stejná.
Ale pokud byste mohli najít způsob, jak proniknout do něčeho, co je velmi odlišné, například do marketingu, prodeje nebo account managementu, udělejte to. Možná využijte svůj volný čas, třeba prostřednictvím nějakého kurzu, jako je ten můj, abyste se dozvěděli více o jiných oblastech.
To vám dává výhodu oproti ostatním, kteří se zaměřují na svou vertikální oblast. To jsem si vyzkoušel na vlastní kůži. Strávil jsem roky ve financích, jako produktový manažer i jako obchodní lídr.
Pokud tuto možnost nemáte, vytvořte si ji sami.
Chcete se přihlásit k odběru novinek?
