Previsioni finanziarie utilizzando l'apprendimento automatico

La previsione finanziaria si riferisce a un processo che le aziende utilizzano per prevedere i ricavi futuri, spese, flusso monetario, e migliorare la redditività. Proprio come le previsioni del tempo, il processo può sembrare simile a guardare una sfera di cristallo e indovinare la traiettoria finanziaria della tua azienda. Ma non c'è la sfera di cristallo, e le previsioni non sono supposizioni, ma piuttosto i risultati di un algoritmo sofisticato e spesso elegante.

I processi di previsione finanziaria sono legati a quelli finanziari, dati storici e di mercato, che riflettono e influenzano le prestazioni dell'azienda. Il presupposto è che, se nulla cambia, allora il futuro è prevedibile con un certo grado di certezza.

Ma certo, le realtà aziendali sono raramente statiche per un periodo di tempo apprezzabile. Le circostanze cambiano, a volte drasticamente e con poco preavviso. È questo elemento di incertezza che può far saltare le tue previsioni finanziarie e rovinare i tuoi piani futuri sia a breve che a lungo termine. Così, la previsione finanziaria deve tenere conto anche di circostanze prevedibili e mutevoli se deve informare decisioni pragmatiche. Quando si verificano circostanze impreviste, le previsioni finanziarie devono essere ripetute per incorporare gli aggiustamenti necessari nel modello di previsione.

L'aggiunta di input e maggiori volumi di dati all'equazione di previsione può rendere previsioni più accurate, utilizzando dati come modelli di acquisto, intercettazione di una frode, informazioni sul mercato azionario in tempo reale, segmentazione dei clienti e altro ancora. Ma questo dato aggiuntivo, spesso indicati come big data, può superare i limiti dei tradizionali metodi di previsione finanziaria. Anche l'estrazione e l'analisi dei big data possono superare le capacità umane. Il tuo team finanziario impiegherebbe troppo tempo per ottenere le risposte necessarie in tempo affinché abbiano un valore aziendale significativo.

È qui che entrano in gioco l'apprendimento automatico (ML) e l'intelligenza artificiale (AI). In breve, le macchine possono estrarre e analizzare enormi volumi di dati molto più velocemente di quanto possano fare le persone. È noto che le macchine forniscono risultati, ovvero risposte alle query poste ai dati, in poche ore rispetto ai metodi tradizionali che possono richiedere settimane, mesi o addirittura anni a seconda delle dimensioni del set di dati e della complessità della query.

Dotando il tuo team finanziario di strumenti di machine learning o intelligenza artificiale, stai fornendo loro assistenti macchina che possono accelerare e migliorare notevolmente l'accuratezza del loro lavoro di previsione finanziaria.

Che cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI). A differenza dell'intelligenza artificiale generale (AGI), che è costruito per imitare da vicino il pensiero umano, gli strumenti di apprendimento automatico non "pensano, ” né imparano come fanno gli umani. Il machine learning è generalmente indicato come AI negli sforzi di marketing per comunicare meglio la sua unicità a un pubblico che non ha familiarità con le specifiche della programmazione software. Però, ML non è lo stesso di AGI.

Ancora, sono diversi da altri tipi di software per computer poiché non sono programmati dagli umani per svolgere un'attività. Anziché, la macchina "impara" tramite calcoli e confronti rapidi per tentativi ed errori dopo essere stata "addestrata" su grandi set di dati.

Generalmente, il software di apprendimento automatico analizza grandi insiemi di dati e, attraverso l'iterazione continua, costruisce e adatta i propri modelli senza intervento umano.

Ciò significa che il machine learning migliora, molto più velocemente, più accurato e più in sintonia con le sfumature dei dati, nel tempo. Ma in nessun momento decide da solo di affrontare un altro, compito totalmente estraneo. Se è necessaria un'altra attività, gli esseri umani devono addestrare ML su diversi set di dati adatti al nuovo compito. Perciò, Il machine learning esiste in molte applicazioni diverse, eseguire attività direttamente correlate allo scopo aziendale di ciascuna applicazione. Questo è il motivo per cui potresti avere molti diversi programmi per computer infusi di machine learning che operano in tutta l'azienda.

Sfide di previsione finanziaria

Le tre sfide principali nelle previsioni finanziarie oggi sono limitazioni in:esseri umani, modelli e strumenti.

Le persone sono limitate dal tempo e dalla loro capacità di eseguire il riconoscimento di modelli e consumare grandi volumi di dati. Dal lato matematico, vecchi modelli/calcoli, il numero di input di dati, il volume dei dati, il numero di fonti di dati e le ipotesi sottostanti influenzano notevolmente l'accuratezza e l'utilità dei risultati. Dal punto di vista esecutivo, gli strumenti tradizionali e familiari limitano l'innovazione e la risoluzione dei problemi.

Vantaggi dell'apprendimento automatico nelle previsioni finanziarie

L'apprendimento automatico aggiunge diversi vantaggi significativi alle previsioni finanziarie, tutto nasce da un tema centrale:ridurre o eliminare i limiti.

Con l'apprendimento automatico, l'azienda può utilizzare più dati da più fonti e condurre query più complesse e sofisticate di tali dati, produrre previsioni accurate più velocemente. Questo supera di gran lunga i limiti dei fogli di calcolo tradizionali e dei software finanziari. Però, c'è una carenza continua di ingegneri dell'IA che sono necessari per programmare e addestrare l'IA, e mentre ci sono aziende che conducono i propri progetti di intelligenza artificiale, molti preferiscono utilizzare software commerciale con IA pre-addestrata incorporata. Altri fornitori di software incorporano algoritmi ML che il tuo team finanziario può addestrare, o aggiungi formazione, come necessario.

Ulteriore, l'apprendimento automatico può riconoscere più modelli all'interno dei dati che possono indicare, identificare o stabilire sfumature nei driver di business e prevedere gli errori. Ciò porta a migliorare la capacità di produrre previsioni accurate più rapidamente, il che consentirà ai team finanziari di collaborare con l'azienda per sfruttare le opportunità al fine di migliorare la crescita dei ricavi e migliorare il flusso di cassa. Gli strumenti di apprendimento automatico possono anche automatizzare molte funzioni e processi per fornire approfondimenti aggiuntivi o aggiornati, utilizzando le stesse o diverse query.

L'apprendimento automatico consente alle aziende di espandere le proprie analisi oltre i tradizionali set di dati, che possono potenzialmente rivelare relazioni impreviste tra le metriche. Per esempio, le aziende possono potenzialmente ottenere migliori previsioni di ricavi e vendite dalle tradizionali fonti di dati, come informazioni sul mercato regionale, con l'aiuto del machine learning che analizza la disponibilità di stock o dati meteo.

Previsioni finanziarie e analisi predittiva

Sia la previsione finanziaria che l'analisi predittiva forniscono previsioni. L'analisi predittiva tradizionale in genere alimenta i motori di raccomandazione. Un esempio è un negozio di alimentari che offre coupon prevedendo quando esaurirai un prodotto che hai acquistato l'ultima visita e ripetutamente in passato. Un altro esempio è Netflix che offre nuovi programmi TV basati su ciò che hai guardato in precedenza.

L'apprendimento automatico applicato all'analisi predittiva potenzia ciò che è noto e ciò che può essere previsto. Nello specifico, l'analisi predittiva moderna effettua previsioni basate su dati storici utilizzando quantità di dati molto più grandi, da più fonti, con tecniche di apprendimento automatico.

Ecco un esempio:l'analisi tradizionale può informare un'azienda che un cliente ha acquistato una parte per il proprio condizionatore d'aria domestico cinque anni fa e quindi è probabile che abbia bisogno di un'altra parte di ricambio quest'anno o il prossimo. L'analisi predittiva abilitata al machine learning può dirti di più, come quella parte ha eseguito 15, 000 cicli di utilizzo ed è altamente probabile che cesserà di funzionare il 15 marzo o che il numero combinato di cicli di utilizzo sulla parte originale e sulla prima parte di ricambio prevede che l'usura risultante su altre parti causerà il guasto dell'intera unità entro tre mesi.

Queste informazioni spingono l'azienda a vendere al cliente una sostituzione dell'unità piuttosto che una semplice sostituzione di una parte. Richiede inoltre modifiche alla previsione finanziaria prevedendo la probabilità che questo cliente acquisti una nuova unità nelle prossime settimane.

Linea di fondo

La previsione finanziaria è l'area in cui la finanza può aiutare a generare il massimo valore all'interno di un'organizzazione e avere un impatto diretto sulle entrate, redditività e valore per gli azionisti. Big data e machine learning accelerano e migliorano notevolmente le previsioni finanziarie rispetto ai metodi tradizionali. La velocità è importante perché ciò significa che la previsione può essere effettuata su informazioni in tempo reale o quasi in tempo reale, rendendo l'output più utile e rilevante per le decisioni lungimiranti. Ma l'accelerazione deve avvenire senza perdita di precisione. L'apprendimento automatico è l'unico modo per ottenere velocità e precisione quando si utilizzano enormi quantità di dati nelle previsioni finanziarie.