Previsão financeira usando aprendizado de máquina

A previsão financeira se refere a um processo que as empresas usam para prever receitas futuras, despesas, fluxo de caixa, e melhorar a lucratividade. Muito parecido com a previsão do tempo, o processo pode parecer semelhante a olhar para uma bola de cristal e adivinhar a trajetória financeira de sua empresa. Mas não há bola de cristal, e as previsões não são suposições, mas sim resultados de um algoritmo sofisticado e muitas vezes elegante.

Os processos de previsão financeira estão ligados aos financeiros, dados históricos e de mercado, que refletem e afetam o desempenho da empresa. A suposição é que, se nada mudar, então o futuro é previsível com algum grau de certeza.

Mas é claro, as realidades dos negócios raramente são estáticas por um período de tempo apreciável. As circunstâncias mudam, às vezes drasticamente e com pouco aviso. É esse elemento de incerteza que pode atrapalhar sua previsão financeira e destruir seus planos futuros, tanto no curto quanto no longo prazo. Assim, a previsão financeira deve levar em conta circunstâncias previsíveis e mutáveis ​​também, se for para informar decisões pragmáticas. Quando surgem circunstâncias inesperadas, a previsão financeira deve ser feita novamente para incorporar os ajustes necessários ao modelo de previsão.

Adicionar entradas e maiores volumes de dados à equação de previsão pode render previsões mais precisas, usando dados como padrões de compra, detecção de fraude, informações em tempo real do mercado de ações, segmentação de clientes e muito mais. Mas esses dados adicionais, muitas vezes referido como big data, pode exceder os limites dos métodos tradicionais de previsão financeira. A mineração e a análise de big data também podem exceder as capacidades humanas. Sua equipe financeira levaria muito tempo para obter as respostas necessárias a tempo para que eles tivessem qualquer valor comercial significativo.

É aqui que entram o aprendizado de máquina (ML) e a inteligência artificial (IA). Resumindo, as máquinas podem extrair e analisar grandes volumes de dados com muito mais rapidez do que as pessoas. As máquinas são conhecidas por fornecer resultados, isto é, as respostas às consultas colocadas nos dados, em poucas horas, ao contrário dos métodos tradicionais, que podem levar semanas, meses ou mesmo anos, dependendo do tamanho do conjunto de dados e da complexidade da consulta.

Ao equipar sua equipe de finanças com ferramentas de ML ou IA, você está fornecendo assistentes de máquina que podem acelerar e melhorar muito a precisão de seu trabalho de previsão financeira.

O que é aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina é um subconjunto da inteligência artificial (IA). Ao contrário da inteligência geral artificial (AGI), que é construído para imitar de perto o pensamento humano, ferramentas de aprendizado de máquina não “pensam, ”Nem aprendem como os humanos. O ML é geralmente conhecido como IA nos esforços de marketing para comunicar melhor sua singularidade a um público não familiarizado com as especificações da programação de software. Contudo, ML não é o mesmo que AGI.

Ainda, eles são diferentes de outros tipos de software de computador, uma vez que não são programados por humanos para fazer uma tarefa. Em vez de, a máquina “aprende” por meio de cálculos rápidos de tentativa e erro e comparações após ser “treinada” em grandes conjuntos de dados.

Em geral, software de aprendizado de máquina analisa grandes conjuntos de dados e, por meio de iteração contínua, constrói e adapta seus próprios modelos sem intervenção humana.

Isso significa que o ML fica melhor, muito mais rápido, mais preciso e mais sintonizado com as nuances dos dados - com o tempo. Mas em nenhum momento ele decide por conta própria assumir outro, tarefa totalmente não relacionada. Se outra tarefa for necessária, humanos devem treinar ML em diferentes conjuntos de dados adequados para a nova tarefa. Portanto, O ML existe em muitas aplicações diferentes, executar tarefas diretamente relacionadas ao propósito de negócios de cada aplicativo. É por isso que você pode ter diversos programas de computador infundidos com ML em operação em toda a empresa.

Desafios de previsão financeira

Os três principais desafios na previsão financeira hoje são limitações em:humanos, modelos e ferramentas.

As pessoas são limitadas pelo tempo e por sua capacidade de realizar reconhecimento de padrões e consumir grandes volumes de dados. Do lado matemático, modelos / cálculos mais antigos, o número de entradas de dados, o volume de dados, o número de fontes de dados e suposições subjacentes afetam muito a precisão e a utilidade dos resultados. Do ponto de vista executivo, ferramentas tradicionais e familiares limitam a inovação e a solução de problemas.

Vantagens do aprendizado de máquina na previsão financeira

O aprendizado de máquina adiciona várias vantagens significativas à previsão financeira, tudo o que se origina de um tema central:reduzir ou eliminar limitações.

Com o aprendizado de máquina, a empresa pode usar mais dados de mais fontes e conduzir consultas mais complexas e sofisticadas desses dados, produzindo previsões precisas mais rapidamente. Isso excede em muito os limites das planilhas tradicionais e software financeiro. Contudo, há uma escassez contínua de engenheiros de IA que são necessários para programar e treinar IA, e embora existam empresas conduzindo seus próprios projetos de IA, muitos preferem usar software comercial com IA pré-treinada incorporada. Outros fornecedores de software incorporam algoritmos de ML que sua equipe de finanças pode treinar, ou adicione treinamento, como necessário.

Avançar, o aprendizado de máquina pode reconhecer mais padrões nos dados que podem indicar, identificar ou estabelecer nuances em motivadores de negócios e erros de previsão. Isso melhora a capacidade de produzir previsões precisas mais rapidamente, o que permitirá que as equipes financeiras façam parceria com os negócios para explorar oportunidades a fim de melhorar o crescimento da receita e o fluxo de caixa. As ferramentas de aprendizado de máquina também podem automatizar muitas funções e processos para fornecer insights adicionais ou atualizados, usando as mesmas ou várias consultas.

O aprendizado de máquina permite que as empresas expandam suas análises além dos conjuntos de dados tradicionais, o que pode revelar relacionamentos inesperados entre as métricas. Por exemplo, as empresas podem potencialmente obter melhores previsões de receita e vendas de fontes tradicionais de dados, como informações de mercado regional, com a ajuda do aprendizado de máquina que analisa a disponibilidade de dados de estoque ou meteorológicos.

Previsão Financeira e Análise Preditiva

Tanto a previsão financeira quanto a análise preditiva renderizam previsões. A análise preditiva tradicional normalmente potencializa os mecanismos de recomendação. Um exemplo é uma mercearia que oferece cupons ao prever quando ficará sem um produto comprado na última visita e repetidamente no passado. Outro exemplo é a Netflix que oferece novos programas de TV com base no que você assistiu anteriormente.

O aprendizado de máquina aplicado à análise preditiva sobrecarrega o que é conhecido e o que pode ser previsto. Especificamente, a análise preditiva moderna faz previsões com base em dados históricos usando quantidades muito maiores de dados, de mais fontes, com técnicas de aprendizado de máquina.

Aqui está um exemplo:a análise tradicional pode informar uma empresa que um cliente comprou uma peça para sua unidade de ar condicionado doméstico há cinco anos e, portanto, provavelmente precisará de outra peça de reposição neste ano ou no próximo. A análise preditiva habilitada para ML pode lhe dizer mais, como aquela parte executou 15, 000 ciclos de uso e é altamente provável que pare de funcionar em 15 de março - ou que o número combinado de ciclos de uso na peça original e na primeira peça de reposição preveja que o desgaste resultante em outras peças fará com que a unidade inteira falhe em três meses.

Essas informações levam a empresa a vender ao cliente uma substituição de unidade, em vez de apenas uma substituição de peça. Ele também solicita mudanças na previsão financeira ao prever a probabilidade de esse cliente comprar uma nova unidade nas próximas semanas.

Resultado

A previsão financeira é a única área em que o financeiro pode ajudar a gerar mais valor dentro de uma organização e ter impactos diretos na receita, rentabilidade e valor para o acionista. O big data e o aprendizado de máquina aceleram e melhoram amplamente as previsões financeiras em relação aos métodos tradicionais. A velocidade é importante porque isso significa que a previsão pode ser feita em tempo real ou informações quase em tempo real, tornando a saída mais útil e relevante para decisões futuras. Mas a aceleração deve vir sem perda de precisão. O aprendizado de máquina é a única maneira de alcançar velocidade e precisão ao usar grandes quantidades de dados em previsões financeiras.