Architecture de référence de la direction financière pour les secteurs de la fabrication et de l'énergie
Cette architecture aide les professionnels de la finance à gérer les risques externes (ex. droits de douane, prix des matières premières), à anticiper les tendances, analyser la solvabilité des fournisseurs et détecter les anomalies de transactions.
Flux de données et de plateforme
- Ingérez des données à l'aide de connecteurs gérés et du Data Sharing pour les systèmes de données d'entreprise tels que les ERP (SAP), les CRM (Salesforce), les systèmes de RH (Workday) et de gestion de documents (SharePoint) afin d'unifier les bons de commande, les contrats, les données des fournisseurs, ainsi que les actualités et les benchmarks externes.
- Vos données primaires peuvent être facilement complétées par des données en temps réel sur les matières premières (S&P Global Energy), le crédit (Dun & Bradstreet, Moody’s) et des benchmarks (S&P Global Market Intelligence) pour enrichir les modèles historiques et obtenir une véritable compréhension des risques financiers.
- Les données peuvent être facilement extraites de documents riches en texte à l'aide de ai_parse_document et jointes à des données transactionnelles et à des données tierces natives du lakehouse via une architecture médaillon, créant ainsi des modèles sémantiques et des registres pour le reporting et les applications. Toutes les données sont entièrement gouvernées de bout en bout, fournissant ainsi une source unique de vérité pour des calculs financiers unifiés dans toute l'entreprise.
- L'analytique peut être effectuée en posant des questions en langage naturel avec AI/BI Genie, donnant ainsi plus d'autonomie à chaque professionnel de la finance au sein de votre organisation.
- Les outils de Business Intelligence courants comme Sigma, Microsoft Power BI, Microsoft Excel et Google Sheets peuvent être intégrés avec des données en temps réel provenant du lakehouse Databricks.
- Agent Bricks permet aux agents d'IA d'exécuter des workflows d'entreprise pour les politiques financières (approbations de dépenses, S&OP) et de simplifier le reporting pour les organismes de réglementation (ESG, passeport de produit), sur la base d'un raisonnement, d'un accès aux données et d'une traçabilité des données de l'agent d'IA qui sont auditables et traçables.
