AI-Driven Financial Planning And Analysis: From Corporate Strategy To National Policy
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the transformative impact of Artificial Intelligence (AI) on Financial Planning and Analysis (FP&A), highlighting its capacity to automate routine processes, deliver advanced predictive insights, and elevate the strategic role of finance professionals. By shifting the focus from transactional tasks to strategic decision-making, AI enhances organizational agility, accuracy, and efficiency. Beyond enterprise-level benefits, the integration of AI into FP&A holds broader implications for national economic policymaking, offering more timely, data-driven insights to inform fiscal and monetary strategies. However, the deployment of AI in FP&A also introduces significant challenges. These include concerns bout data quality and integrity, model transparency and interpretability, cybersecurity vulnerabilities, ethical implications, and the evolving regulatory landscape. In response, the competencies required of FP&A professionals are rapidly changing. Mastery of data analytics, fluency in AI technologies, critical thinking, adaptability, and strong communication skills are becoming essential in navigating this new landscape. This paper contributes to academic discourse by synthesizing recent scholarly findings on AI in finance and presenting empirical insights from a multi-case study approach. By illustrating how AI-driven financial analytics can enhance corporate performance while simultaneously informing macroeconomic policy, it bridges the gap between firm-level financial strategy and national economic planning - an area underexplored in existing literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».