Analisis Anggaran dan Arus Kas

Keuntungan:

• Kemampuan untuk menjaga penyimpangan realisasi anggaran dan menghitung serta menafsirkannya sebagai persentase
• Kemampuan untuk membuat proyeksi mingguan dari data arus kas dan menentukan risiko likuiditas jangka pendek
• Kemampuan untuk mengajukan pertanyaan 'bagaimana-jika' berdasarkan skenario dengan pertanyaan yang jelas

Kesehatan suatu bisnis diukur dengan dua pertanyaan: “Apakah kita berjalan sesuai rencana?” dan “Apakah uang di brankas cukup?” Yang pertama adalah analisis anggaran vs aktual; Yang kedua adalah manajemen arus kas. Bahkan perusahaan yang tampak menguntungkan pun bisa mengalami kesulitan pada hari gajian jika uang tunai tidak dikelola. Dalam unit ini, kita akan belajar menggunakan kecerdasan buatan (AI) sebagai asisten analisis pada keduanya, namun tetap memegang keputusan.

Apa itu Anggaran vs Aktual?

Anggaran adalah rencana yang Anda buat di awal semester; Realisasi adalah apa yang sebenarnya terjadi. Perbedaan antara keduanya disebut varians. Varians dinyatakan dalam dua cara: sebagai jumlah (aktual − anggaran) dan sebagai persentase (selisih / anggaran × 100). Positif atau negatifnya tergantung pada itemnya: Baik jika pendapatan sebenarnya melebihi anggaran, dan sebaliknya untuk pengeluaran.

Tugas AI di sini ada dua: menghitung penyimpangan (yang perlu Anda verifikasi) dan menafsirkan kemungkinan penyebab penyimpangan besar (yang perlu Anda konfirmasi).

Petunjuk: Mintalah model mengatakan "urutkan 5 deviasi terbesar berdasarkan persentase absolut". Dengan demikian, item-item yang diabaikan namun paling penting dalam anggaran 100 baris akan didahulukan.

Langkah demi Langkah: Analisis Deviasi

1. Berikan anggaran dan aktualnya bersama-sama. Item, anggaran, aktual ada tiga kolom.
2. Simpan penyimpangannya dan hitung sebagai persentase. Biarkan itu juga menunjukkan rumusnya.
3. Tentukan arahnya. Katakan apakah itu datang atau pergi sehingga "baik/buruk" dapat ditafsirkan dengan benar.
4. Letakkan ambang batas. Seperti "Sorot penyimpangan lebih besar dari 10%".
5. Mengapa berkomentar, tapi konfirmasi. Alasan yang dikemukakan oleh model tersebut adalah hipotesis; Anda menemukan sumbernya.

Prompt Lemah / Prompt Kuat

Pertanyaan lemah: Bagaimana perkembangan anggaran saya? [digit]

Ini memberikan jawaban yang tidak berguna seperti "secara umum baik" yang tidak menunjukkan pena mana yang menyimpang seberapa banyak.

Perintah yang kuat:Peran Anda: spesialis FP&A (perencanaan dan analisis keuangan).Tugas: Analisis tabel anggaran hingga realisasi di bawah ini.Langkah-langkah:1) Untuk setiap item, hitung deviasi = aktual - anggaran (jumlah) dan deviasi% = deviasi / anggaran * 100 (tunjukkan rumus).2) Beri label deviasi positif pada item pendapatan sebagai "positif" dan deviasi positif pada item pengeluaran sebagai "negatif".3) Urutkan 5 deviasi terbesar berdasarkan persentase absolut.4) Masing-masing menyarankan 1-2 KEMUNGKINAN alasan terjadinya penyimpangan yang besar dan tandai sebagai "hipotesis". Kendala: Gunakan hanya angka dari data.<data>Pensil | Anggaran | Realisasi Penjualan Bersih | 5.000.000 | 4.300.000Pemasaran | 400.000 | 610.000Staf | 1.200.000 | 1.180.000Logistik | 300.000 | 470.000</data>

Permintaan ini dengan jelas menunjukkan bahwa penjualan di bawah 14%, pemasaran di atas 52%, dan logistik di atas 57%; Hal ini membuka pertanyaan yang harus ditanyakan oleh manajemen, seperti "belanja pemasaran meningkat namun penjualan menurun".

Arus Kas: Selisih dari Laba

Laba adalah sebuah konsep akuntansi; Uang tunai adalah uang nyata di brankas. Penjualan dicatat sebagai pendapatan ketika faktur diterbitkan, namun uang mungkin tiba 60 hari kemudian. Analisis arus kas menanyakan, "Apakah kas mengalami surplus dalam beberapa minggu mendatang?" mencari jawaban atas pertanyaan itu. AI membantu dalam membuat proyeksi kas mingguan dari item pengumpulan dan pembayaran serta menandai minggu-minggu buka.

Turunkan proyeksi kas mingguan dari rencana pengumpulan dan pembayaran 8 minggu berikut:- Setiap minggu: pembukaan kas + penagihan - pembayaran = penutupan kas- Tandai minggu-minggu dalam penutupan kas negatif sebagai "RISIKO LIKUIDITAS"- Ringkas risiko minggu paling awal dan jumlah kekurangan di bagian atas Kas awal: 250.000<data> ... </data>

Perhatian: Proyeksi kas hanya akan sesuai dengan asumsi pengumpulan yang dimasukkan. Jika asumsi “kami akan mengumpulkannya dalam 60 hari” tidak menjadi kenyataan, proyek tersebut akan gagal. Cetak asumsi secara eksplisit ke dalam model dan bandingkan dengan kenyataan.

Analisis Skenario (Bagaimana-jika).

Manajemen sering bertanya “bagaimana jika penjualan turun 10%?” dia bertanya. AI menghasilkan skenario berikut dengan cepat:

Hitung tiga kasus berdasarkan skenario dasar berikut: - Optimis: penjualan +10%, periode penagihan -5 hari - Baseline: tidak ada perubahan - Pesimistis: penjualan -15%, periode pengumpulan +15 hari Untuk setiap skenario, tabulasikan minggu kas dan risiko penutupan minimum 8 minggu. Cantumkan asumsinya dengan jelas.

Skenario

perubahan penjualan

uang tunai terendah

minggu risiko

optimis

+10%

180.000

Tidak ada

dasar

0

40.000

minggu 6 (kritis)

pesimis

−15%

−220.000

minggu 4 (terbuka)

Penyimpangan Membaca yang Benar: Permanen atau Sementara?

Tidak setiap penyimpangan mempunyai arti penting yang sama. Hanya karena suatu barang melebihi anggaran untuk sebulan tidak berarti barang tersebut rusak secara permanen. Evaluasi penyimpangan AI pada dua sumbu: besaran (jumlah dan persentase) dan persistensi (satu kali atau berulang). Misalnya, biaya konsultasi yang dibayarkan satu kali mungkin melebihi anggaran, namun tidak mempengaruhi bulan berikutnya; Namun, kenaikan biaya pegawai berulang setiap bulannya dan dampak tahunannya jauh lebih besar.

Klasifikasikan setiap item dalam daftar deviasi di bawah ini pada dua sumbu berikut: - Persistensi: "satu kali" atau "berulang" (tulis alasan Anda) - Dampak tahunan: jika deviasi ini berlangsung selama 12 bulan, apa dampaknya terhadap jumlah tahunan? Tandai penyimpangan yang berulang dan mempunyai dampak tahunan yang tinggi sebagai “prioritas”. Klasifikasi adalah sebuah hipotesis; Jika tidak ada informasi pasti, tambahkan "konfirmasi diperlukan".

Perbedaan ini mengarahkan perhatian manajemen pada hal yang benar-benar penting. Daripada penyimpangan satu kali sebesar $50.000, kebocoran berulang sebesar $8.000 per bulan ($96.000 per tahun) jauh lebih penting; tapi kalau dilihat jumlahnya, yang pertama sepertinya lebih besar.

Tip: Perbarui proyeksi kas setiap minggu (logika perkiraan bergulir). Membandingkan prediksi minggu lalu dengan apa yang sebenarnya terjadi akan menunjukkan seberapa akurat asumsi Anda dan meningkatkan kekuatan prediksi Anda.

Kasus Mini

Kasus 1 — Kebocoran logistik secara diam-diam. Di perusahaan e-commerce, biaya logistik 57% di atas anggaran, namun diabaikan karena jumlahnya kecil. Ketika AI membuat peringkat persentase absolut, pena menjadi yang teratas; Investigasi mengungkapkan bahwa perusahaan kargo mengenakan biaya tambahan di luar kontrak tanpa ada kenaikan. Penghasilan tahunan sekitar 180.000 TL.

Kasus 2 — Krisis gaji mingguan dapat dihindari. Proyeksi kas menunjukkan bahwa pada minggu ke 6 kas penutupan akan turun menjadi 40,000, sedangkan ada pembayaran gaji sebesar 320,000 TL pada minggu itu. CFO menegosiasikan diskon pembayaran awal dengan pelanggan untuk mempercepat penagihan dalam jumlah besar satu minggu dan menghindari krisis.

Kasus 3 - Akibat dari asumsi yang salah. Salah satu tim panik, mengira kesenjangan "-220.000" dalam skenario pesimistis AI adalah nyata. Namun, skenario tersebut didasarkan pada asumsi bahwa pengumpulan akan tertunda selama 15 hari, dan hal ini tidak realistis bagi perusahaan. Dalam 12 bulan terakhir, pengumpulan tidak pernah tertunda lebih dari 5 hari. Ketika asumsi tersebut diperbarui dengan data riil, kas terendah dalam skenario pesimistis berubah dari -220,000 menjadi +15,000 dan kepanikan tersebut ternyata tidak berdasar. Pelajaran: keluaran skenario bersifat hipotetis; Jangan mengambil tindakan tanpa menguji asumsi dengan data historis.

Kesalahan umum

• Tidak menyebutkan arah pemasukan/pengeluaran. Model ini mungkin salah mengira bias positif sebagai “baik” di mana pun; Hal ini berbanding terbalik dengan pengeluaran.
• Menganggap penyimpangan hanya sebagai jumlah. Persentase penyimpangan yang besar pada item kecil diabaikan; Urutkan berdasarkan persentase absolut.
• Menempatkan alasannya dalam laporan tanpa mengonfirmasinya. Alasan yang dikemukakan oleh model tersebut adalah hipotesis; Manusia menemukan sumbernya.
• Membiarkan asumsi kas bersifat pribadi. Jika asumsi-asumsi penting, seperti jangka waktu pengumpulan, tidak ditulis dengan jelas, maka proyeksi tersebut akan menyesatkan.
• Membingungkan keuntungan dengan uang tunai. Bulan yang menguntungkan mungkin berakhir dengan defisit kas; Ini adalah dua analisis terpisah.

Singkatnya

• Dalam analisis realisasi anggaran, gabungkan anggaran dan realisasinya dan hitung penyimpangannya dalam persentase; Anda menunjukkan rumusnya.
• Menentukan arah pendapatan/pengeluaran dan mengurutkannya berdasarkan persentase absolut akan menyoroti penyimpangan yang paling kritis.
• Penyebab penyimpangan yang dikemukakan oleh model adalah hipotesis; Manusia mengkonfirmasi sebelum memasukkannya ke dalam laporan.
• Arus kas berbeda dengan laba; Tangkap risiko likuiditas beberapa minggu lebih awal dengan proyeksi mingguan.
• Analisis skenario sangat kuat namun sepenuhnya spekulatif; Cetak asumsi Anda dan bandingkan dengan kenyataan.

Tugas aplikasi

Siapkan tabel realisasi anggaran yang terdiri dari 10-15 item. Mintalah penyimpangan dihitung dan 5 teratas dicantumkan dengan templat cepat yang kuat; Verifikasi secara manual setidaknya dua persentase deviasi. Kemudian buatlah proyeksi kas sederhana selama 8 minggu, jalankan skenario dasar/pesimis dan tentukan minggu risikonya. Terakhir, selidiki dan konfirmasikan atau bantah sendiri alasan penyimpangan yang disarankan oleh model.

daftar periksa

• [ ] Saya telah memberikan anggaran dan aktualnya secara bersamaan, item demi item.
• [ ] Saya menghitung deviasi sebagai persentase dan rumusnya.
• [ ] Saya menentukan arah pendapatan/pengeluaran dan mengurutkannya berdasarkan persentase absolut.
• [ ] Saya memverifikasi secara manual setidaknya dua persentase deviasi.
• [ ] Saya sudah mencetak dengan jelas asumsi-asumsi dalam proyeksi kas.
• [ ] Saya menandai alasan penyimpangan model sebagai "hipotesis" dan mengonfirmasinya.