Pronóstico financiero mediante aprendizaje automático

La previsión financiera se refiere a un proceso que utilizan las empresas para predecir los ingresos futuros, gastos, Flujo de efectivo, y mejorar la rentabilidad. Al igual que la previsión meteorológica, el proceso puede parecer como mirar una bola de cristal y adivinar la trayectoria financiera de su empresa. Pero no hay bola de cristal y las predicciones no son conjeturas sino más bien el resultado de un algoritmo sofisticado y, a menudo, elegante.

Los procesos de previsión financiera están vinculados a los datos históricos y de mercado, que reflejan y afectan el desempeño de la empresa. La suposición es que, si nada cambia, entonces el futuro es predecible con cierto grado de certeza.

Pero por supuesto, Las realidades comerciales rara vez son estáticas durante un período de tiempo apreciable. Las circunstancias cambian a veces de forma drástica y con poca advertencia. Es este elemento de incertidumbre el que puede alterar su pronóstico financiero y afectar sus planes futuros tanto a corto como a largo plazo. Por lo tanto, La previsión financiera también debe tener en cuenta las circunstancias cambiantes y previsibles si se pretende que sirva de base a decisiones pragmáticas. Cuando surgen circunstancias inesperadas, Se debe volver a realizar la previsión financiera para incorporar los ajustes necesarios en el modelo de predicción.

Agregar entradas y mayores volúmenes de datos a la ecuación de pronóstico puede generar predicciones más precisas, utilizando datos como patrones de compra, detección de fraude, información bursátil en tiempo real, segmentación de clientes y más. Pero estos datos adicionales, a menudo denominado big data, puede superar los límites de los métodos tradicionales de previsión financiera. La minería y el análisis de macrodatos también pueden superar las capacidades humanas. Su equipo de finanzas tardaría demasiado en obtener las respuestas necesarias a tiempo para que tuvieran un valor comercial significativo.

Aquí es donde entran en juego el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA). En resumen, las máquinas pueden extraer y analizar grandes volúmenes de datos mucho más rápido que las personas. Se sabe que las máquinas ofrecen resultados, es decir, las respuestas a las consultas enviadas a los datos, en cuestión de horas, a diferencia de los métodos tradicionales que pueden llevar semanas, meses o incluso años, según el tamaño del conjunto de datos y la complejidad de la consulta.

Al equipar a su equipo de finanzas con herramientas de ML o AI, les está proporcionando asistentes mecánicos que pueden acelerar y mejorar en gran medida la precisión de su trabajo de pronóstico financiero.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA). A diferencia de la inteligencia artificial general (AGI), que está construido para imitar de cerca el pensamiento humano, las herramientas de aprendizaje automático no "piensan, ”Ni aprenden como los humanos. ML generalmente se conoce como IA en los esfuerzos de marketing para comunicar mejor su singularidad a una audiencia que no está familiarizada con los detalles de la programación de software. Sin embargo, ML no es lo mismo que AGI.

Todavía, son diferentes a otros tipos de software de computadora, ya que los humanos no los programan para realizar una tarea. En lugar de, la máquina "aprende" mediante cálculos y comparaciones de prueba y error rápidos después de haber sido "entrenada" en grandes conjuntos de datos.

En general, El software de aprendizaje automático analiza grandes conjuntos de datos y mediante iteración continua, construye y adapta sus propios modelos sin intervención humana.

Eso significa que el AA mejora, mucho más rápido, más precisos y más adaptados a los matices de los datos, a lo largo del tiempo. Pero en ningún momento decide por sí solo enfrentarse a otro, tarea totalmente ajena. Si se requiere otra tarea, los humanos deben entrenar ML en diferentes conjuntos de datos adecuados para la nueva tarea. Por lo tanto, ML existe en muchas aplicaciones diferentes, realizar tareas directamente relacionadas con el propósito comercial de cada aplicación. Esta es la razón por la que puede tener muchos programas informáticos infundidos en ML diferentes que operan en toda la empresa.

Desafíos de la previsión financiera

Los tres desafíos principales en la previsión financiera actual son las limitaciones en:humanos, modelos y herramientas.

Las personas están limitadas por el tiempo y en su capacidad para realizar el reconocimiento de patrones y consumir grandes volúmenes de datos. En el lado matemático, modelos / cálculos más antiguos, el número de entradas de datos, el volumen de datos, el número de fuentes de datos y los supuestos subyacentes afectan en gran medida la precisión y utilidad de los resultados. Desde la perspectiva ejecutiva, las herramientas tradicionales y familiares limitan la innovación y la resolución de problemas.

Ventajas del aprendizaje automático en la previsión financiera

El aprendizaje automático agrega varias ventajas significativas a la previsión financiera, todo lo cual tiene su origen en un tema central:reducir o eliminar limitaciones.

Con el aprendizaje automático, las empresas pueden utilizar más datos de más fuentes y realizar consultas más complejas y sofisticadas de esos datos, producir pronósticos precisos más rápido. Esto supera con creces los límites de las hojas de cálculo y el software financiero tradicionales. Sin embargo, hay una escasez constante de ingenieros de inteligencia artificial que se necesitan para programar y entrenar la inteligencia artificial, y si bien hay empresas que llevan a cabo sus propios proyectos de inteligencia artificial, muchos prefieren utilizar software comercial con IA incorporada previamente entrenada. Otros proveedores de software incorporan algoritmos de aprendizaje automático que su equipo financiero puede capacitar, o agregar entrenamiento, según sea necesario.

Más lejos, el aprendizaje automático puede reconocer más patrones dentro de los datos que pueden indicar, identificar o establecer matices en los impulsores del negocio y pronosticar errores. Esto conduce a mejorar la capacidad de producir pronósticos precisos con mayor rapidez, lo que permitirá a los equipos de finanzas asociarse con la empresa para aprovechar las oportunidades con el fin de mejorar el crecimiento de los ingresos de primera línea y mejorar el flujo de caja. Las herramientas de aprendizaje automático también pueden automatizar muchas funciones y procesos para proporcionar información adicional o actualizada. utilizando las mismas consultas o distintas.

El aprendizaje automático hace posible que las empresas amplíen sus análisis más allá de los conjuntos de datos tradicionales, que potencialmente puede revelar relaciones inesperadas entre métricas. Por ejemplo, las empresas pueden potencialmente derivar mejores pronósticos de ingresos y ventas a partir de fuentes tradicionales de datos, como la información del mercado regional, con la ayuda del aprendizaje automático que analiza la disponibilidad de stock o datos meteorológicos.

Pronóstico financiero y análisis predictivo

Tanto la previsión financiera como el análisis predictivo generan predicciones. El análisis predictivo tradicional suele impulsar los motores de recomendación. Un ejemplo es una tienda de comestibles que ofrece cupones al predecir cuándo se quedará sin un producto que compró en la última visita y repetidamente en el pasado. Otro ejemplo es Netflix que ofrece nuevos programas de televisión basados ​​en lo que viste anteriormente.

El aprendizaje automático aplicado a la analítica predictiva sobrealimenta lo que se conoce y lo que se puede predecir. Específicamente, El análisis predictivo moderno hace predicciones basadas en datos históricos mediante el uso de cantidades de datos mucho mayores, de más fuentes, con técnicas de aprendizaje automático.

Aquí hay un ejemplo:la analítica tradicional puede informar a una empresa que un cliente compró una pieza para su unidad de aire acondicionado doméstico hace cinco años y, por lo tanto, es probable que necesite otra pieza de repuesto este año o el próximo. El análisis predictivo habilitado para ML puede brindarle más información, como esa parte ha ejecutado 15, 000 ciclos de uso y es muy probable que deje de funcionar el 15 de marzo, o que la cantidad combinada de ciclos de uso en la pieza original y la primera de reemplazo predice que el desgaste resultante en otras piezas hará que toda la unidad falle en tres meses.

Esta información impulsa a la empresa a venderle al cliente un reemplazo de unidad en lugar de solo un reemplazo de pieza. También provoca cambios en el pronóstico financiero al predecir la probabilidad de que este cliente compre una nueva unidad en las próximas semanas.

Línea de fondo

La previsión financiera es el área en la que las finanzas pueden ayudar a generar el mayor valor dentro de una organización y tener un impacto directo en los ingresos. rentabilidad y valor para el accionista. Los macrodatos y el aprendizaje automático aceleran y mejoran enormemente la previsión financiera con respecto a los métodos tradicionales. La velocidad es importante porque eso significa que el pronóstico se puede realizar en tiempo real o en información casi en tiempo real, lo que hace que el resultado sea más útil y relevante para las decisiones prospectivas. Pero la aceleración debe venir sin pérdida de precisión. El aprendizaje automático es la única forma de lograr velocidad y precisión cuando se utilizan grandes cantidades de datos en la previsión financiera.