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今年初，当流感大流行袭击全球经济时，首席财务官们发现自己正在迅速调整业务重点。毫不奇怪，在2020年3月至5月接受调查的225位金融领袖中，超过半数的人突然将收入预测、成本控制、劳动力规划以及现金和流动性管理作为首要关注点。

为了跟上这个不断变化的世界，首席财务官寻求灵活性。在当今的企业中，敏捷性植根于规划过程，这些过程驱动着由财务部门精心策划的业务流程。

规划已成为关键任务，因为业务环境越来越不稳定，所以决策者需要他们能得到的所有帮助。他们今天面临的破坏是强大的，他们需要强大的工具来驾驭它。

为不断变化的世界规划创新

在Workday，我们始终理解规划的重要性。54%的受访首席财务官表示，他们已经开始实施金融数字化转型，这需要自动化等先进技术，以减少他们的团队花在数据收集和整合等以前手动任务上的时间，机器学习以提高预测的准确性，秒单客返利机器人，以及及时洞察管理者的工作企业可以自信地计划他们的行动将如何影响业务。我们已经将所有这些功能构建到Workday适应性计划中，它们一起帮助定义了企业对现代计划环境的期望。

但由于中断永远不会停止，我们也不会停止。最新发布的Workday适应性计划（Adaptive Planning）表明，物联网教室，我们一直在努力实现企业目前所需的创新，同时为未来的进一步创新奠定基础。以下是Workday客户在此版本中可用的一些强大的新功能的摘要。

增强了对整个企业动态建模的支持

早在2018年，当我们引入弹性超立方体技术（EHT）时，我们的客户发现他们自己能够构建模型，而不受规划平台强加给用户的通常限制的约束。但EHT还有另一个优势：巨大的企业可扩展性。在这个最新版本中，我们真的充分利用了这两个方面的优势。

这一点很重要，因为随着计划扩展到整个企业，有哪些云服务器，预算和预测不仅包括财务数据，还包括运营数据。所以建模变得更加复杂，这对建模引擎提出了更高的要求。它的健壮性、可伸缩性和弹性基础使我们能够进一步投资于使整个业务中的决策者能够建模任何东西。例如，我们的最新版本具有一些我们称之为派生维度值的东西。这个新特性允许您根据设置的规则对数据进行动态分类，这样您就可以运行假设场景，以了解特定的客户收入预测是如何因州而异的。即使这些信息不是输入数据集的一部分，它们都是实时执行的，就像一个公式一样，

机器学习推动智能规划

在工作日，物联网是什么，我们将机器学习视为智能规划的一个重要推动因素，这样你就可以毫无限制地计划，准确而自信地预测下一步。当然，这样做的结果是提高了业务灵活性。

通过Workday自适应规划，机器学习不再是单独的应用程序或服务。它被嵌入到我们的EHT架构的产品中，因为我们相信它是规划本身的未来不可或缺的一部分。一旦我们完成了，我们就开始确定哪些智能规划用例从机器学习中受益最大。有几个突出的例子：

时间序列预测，它应用机器学习的能力对一段时间内的事件进行建模，以开发更准确的预测。机器学习算法采用历史和当前数据，准确预测收入、支出和其他关键业务变量的可能结果。通过从数据驱动的决策和反馈中学习，系统可以随着时间的推移提高其预测能力。异常检测，当用户输入超出正常和历史范围时，利用时间序列预测来提醒计划人员。通过标记异常输入，此功能可帮助决策者避免对可能不代表真实业务条件的数据采取行动。离群值报告，它使用预测分析来比较机器学习驱动的预测和规划者的预测。在2020年发布的第2版中新引入的"异常值报告"确定了预测和计划预测之间存在显著差异的账户，这有助于在任何一个预测被执行之前提醒决策者潜在的问题。