财务这个行业当下正处于一个转型期，转型的关键之一，是如何从对“过去”的分析、转为对“未来”的预测，这需要了解历史分析与预测分析之间的差异。预测分析主要是利用统计建模的方法来找到机会点、评估可能性、提供决策支持，这与财务伙伴们惯用的记录过去绩效的复式记账法有着天壤之别。它要求财务人员不仅具备扎实的历史数据分析能力，还要能够运用这些数据来预测未来的财务状况。以下是实现这一转变的四个可行步骤。

一、历史数据分析的深化

俗话说“巧妇难为无米之炊”，所以，不论做什么分析，数据的准备是第一步的。这里要收集的数据除了常规的财务数据，如资产负债表、利润表和现金流量表外，还需要收集业务数据，如收入成本明细、费用明细、现金收支明细、成本结构信息等。除了公司内部的数据，也要收集行业数据、宏观经济数据等外部信息，以提供更广阔的财务背景。

收集的数据还要进行清洗与校验，包括处理缺失值、异常值和重复数据，确保数据的质量和一致性。并校验数据的准确性和可靠性，避免误导性的分析结果。

这里也可以通过统计分析、趋势分析和相关性分析等方法，深入挖掘历史数据的内在规律和关联关系，并进一步验证数据是否符合常识。

除了数据层面的整理，作为分析人员，必须意识到所有的分析都要与经营相关，否则就很容易变成为分析而分析、用数据来解释数据，那对经营来说帮助就不大了。所以，在分析前需要深入理解公司的盈利模式、成本结构和现金流特点，为预测分析奠定基础。

二、预测分析体系的构建

根据历史数据分析的结果，构建适合公司的分析模型，如利润分析模型、现金流平衡模型、定价决策模型、成本结构模型等。这些模型应能够模拟公司的财务状况和降本增效的预测结果，为预测分析提供有力工具。

根据公司的实际情况和市场环境，设定合理的关键参数，如收入增长率、成本变化率等。同时，随着市场环境的变化和公司战略的调整，及时对关键参数进行更新和优化。

从我们的实践来看，敏感性分析与情景分析可以较好地为我们提供洞察力。通过敏感性分析（比如销售对于价格、服务、功能的敏感性分析），评估模型对不同假设的敏感性，识别潜在的风险和机会。设定不同的情景（如乐观、中性、悲观等），进行情景分析，以比较不同情况下的财务表现，以便决策者评估不同情景出现的概率、做到心中有数、早做安排。

三、预测分析与决策支持

伴随着分析模型的搭建，可以生成未来的财务指标和经营状况的预测结果。这时，对预测结果进行解读和分析就尤其重要，因为数据只是反映了一系列运算后的结果，而其中的逻辑与背后揭示的经济含义和业务逻辑，需要分析人员转换为业务语言向决策者或业务人员进行解读。

比如，作为决策支持类的分析，就需要将预测分析结果转化为管理层可理解的决策支持信息，如财务预警、业务建议、投资测算等。以便于决策者可以直观地识别风险和机会，制定相应的应对策略，确保公司稳健和可持续发展。

模型的搭建并不是一蹴而就、而是不断迭代进化的过程，所以需要对实际数据和预测结果进行持续监控和对比，并结合实际情况和市场环境的变化，对预测模型进行定期更新和优化。

四、技术与工具的应用

最后，就是要利用BI、以及AI工具进行数据分析和预测。这些工具具有强大的数据处理和分析能力，能够显著提高预测分析的准确性和效率。分析人员需要了解自动化与智能化技术的应用，探索自动化和智能化技术在预测分析中的应用，如机器学习、人工智能等。这些技术能够自动识别数据中的模式和趋势，提高预测分析的准确性和可靠性。