Peramalan Keuangan Menggunakan Pembelajaran Mesin

Peramalan keuangan mengacu pada proses yang digunakan bisnis untuk memprediksi pendapatan masa depan, pengeluaran, arus kas, dan meningkatkan profitabilitas. Sama seperti prakiraan cuaca, prosesnya mungkin tampak seperti menatap bola kristal dan menebak lintasan keuangan perusahaan Anda. Tapi tidak ada bola kristal, dan prediksi bukanlah tebakan melainkan keluaran dari algoritma yang canggih dan seringkali elegan.

Proses peramalan keuangan terkait dengan keuangan, data historis dan pasar, yang mencerminkan dan mempengaruhi kinerja perusahaan. Asumsinya adalah, jika tidak ada yang berubah, maka masa depan dapat diprediksi dengan tingkat kepastian tertentu.

Tapi tentu saja, realitas bisnis jarang statis untuk jangka waktu yang cukup lama. Keadaan berubah, terkadang secara drastis dan dengan sedikit peringatan. Elemen ketidakpastian inilah yang dapat membuang perkiraan keuangan Anda dan menghancurkan rencana masa depan Anda baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Dengan demikian, peramalan keuangan harus memperhitungkan keadaan yang dapat diperkirakan dan berubah juga jika ingin menginformasikan keputusan pragmatis. Ketika keadaan tak terduga muncul, peramalan keuangan harus dilakukan lagi untuk memasukkan penyesuaian yang diperlukan ke dalam model prediksi.

Menambahkan input dan volume data yang lebih besar ke persamaan perkiraan dapat membuat prediksi yang lebih akurat, menggunakan data seperti pola pembelian, deteksi penipuan, informasi pasar saham real-time, segmentasi pelanggan dan lainnya. Namun data tambahan ini sering disebut sebagai data besar, dapat melampaui batas metode peramalan keuangan tradisional. Menambang dan menganalisis data besar juga dapat melebihi kemampuan manusia. Tim keuangan Anda akan membutuhkan waktu terlalu lama untuk mendapatkan jawaban yang dibutuhkan tepat waktu agar mereka memiliki nilai bisnis yang signifikan.

Di sinilah pembelajaran mesin (ML) dan kecerdasan buatan (AI). Singkatnya, mesin dapat menambang dan menganalisis volume data yang sangat besar jauh lebih cepat daripada yang bisa dilakukan orang. Mesin telah dikenal untuk menghasilkan output, yaitu jawaban atas pertanyaan yang dimasukkan ke data, hanya dalam hitungan jam dibandingkan dengan metode tradisional yang bisa memakan waktu berminggu-minggu, bulan atau bahkan bertahun-tahun tergantung pada ukuran kumpulan data dan kompleksitas kueri.

Dengan melengkapi tim keuangan Anda dengan alat ML atau AI, Anda memberi mereka asisten mesin yang dapat mempercepat dan meningkatkan akurasi pekerjaan prakiraan keuangan mereka.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI). Tidak seperti kecerdasan umum buatan (AGI), yang dibangun untuk meniru pemikiran manusia, alat pembelajaran mesin tidak "berpikir, Mereka juga tidak belajar seperti manusia. ML umumnya disebut sebagai AI dalam upaya pemasaran untuk mengomunikasikan keunikannya dengan lebih baik kepada audiens yang tidak terbiasa dengan spesifik dalam pemrograman perangkat lunak. Namun, ML tidak sama dengan AGI.

Belum, mereka tidak seperti jenis perangkat lunak komputer lainnya karena tidak diprogram oleh manusia untuk melakukan suatu tugas. Sebagai gantinya, mesin "belajar" melalui perhitungan trial and error yang cepat dan perbandingan setelah "dilatih" pada kumpulan data yang besar.

Secara umum, perangkat lunak pembelajaran mesin menganalisis kumpulan data besar dan, melalui iterasi terus menerus, membangun dan mengadaptasi modelnya sendiri tanpa campur tangan manusia.

Itu berarti ML menjadi lebih baik—jauh lebih cepat, lebih akurat dan lebih selaras dengan nuansa data—dari waktu ke waktu. Tapi tidak pada titik itu memutuskan sendiri untuk mengambil yang lain, tugas yang sama sekali tidak berhubungan. Jika tugas lain diperlukan, manusia harus melatih ML pada kumpulan data berbeda yang cocok untuk tugas baru. Karena itu, ML ada di banyak aplikasi yang berbeda, melakukan tugas yang terkait langsung dengan tujuan bisnis setiap aplikasi. Inilah sebabnya mengapa Anda mungkin memiliki banyak program komputer ML-infused berbeda yang beroperasi di seluruh perusahaan.

Tantangan Peramalan Keuangan

Tiga tantangan utama dalam peramalan keuangan saat ini adalah keterbatasan dalam:manusia, model dan alat.

Orang dibatasi oleh waktu dan kemampuan mereka untuk melakukan pengenalan pola dan mengkonsumsi data dalam jumlah besar. Di sisi matematika, model/perhitungan lama, jumlah input data, volume datanya, jumlah sumber data dan asumsi yang mendasari sangat mempengaruhi keakuratan dan kegunaan keluaran. Dari perspektif eksekutif, alat tradisional dan akrab membatasi inovasi dan pemecahan masalah.

Keuntungan Pembelajaran Mesin dalam Peramalan Keuangan

Pembelajaran mesin menambahkan beberapa keuntungan signifikan untuk peramalan keuangan, semuanya berasal dari tema sentral:mengurangi atau menghilangkan keterbatasan.

Dengan pembelajaran mesin, bisnis dapat menggunakan lebih banyak data dari lebih banyak sumber dan melakukan kueri data yang lebih kompleks dan canggih, menghasilkan perkiraan yang akurat lebih cepat. Ini jauh melebihi batas spreadsheet tradisional dan perangkat lunak keuangan. Namun, ada kekurangan insinyur AI yang dibutuhkan untuk memprogram dan melatih AI, dan meskipun ada perusahaan yang menjalankan proyek AI mereka sendiri, banyak yang lebih suka menggunakan perangkat lunak komersial dengan AI yang telah dilatih sebelumnya. Vendor perangkat lunak lain menyematkan algoritme ML yang dapat dilatih oleh tim keuangan Anda, atau menambahkan pelatihan, sesuai kebutuhan.

Lebih jauh, pembelajaran mesin dapat mengenali lebih banyak pola dalam data yang dapat menunjukkan, mengidentifikasi atau menetapkan nuansa dalam penggerak bisnis dan memperkirakan kesalahan. Ini mengarah pada peningkatan kemampuan untuk menghasilkan perkiraan yang akurat lebih cepat yang akan memungkinkan tim keuangan bermitra dengan bisnis untuk memanfaatkan peluang guna meningkatkan pertumbuhan pendapatan utama dan meningkatkan arus kas. Alat pembelajaran mesin juga dapat mengotomatiskan banyak fungsi dan proses untuk memberikan wawasan tambahan atau yang diperbarui, menggunakan kueri yang sama atau bervariasi.

Pembelajaran mesin memungkinkan perusahaan untuk memperluas analisis mereka di luar kumpulan data tradisional, yang berpotensi mengungkapkan hubungan tak terduga antara metrik. Sebagai contoh, perusahaan berpotensi memperoleh perkiraan pendapatan dan penjualan yang lebih baik dari sumber data tradisional, seperti informasi pasar regional, dengan bantuan machine learning yang menganalisis ketersediaan stok atau data cuaca.

Peramalan Keuangan &Analisis Prediktif

Baik peramalan keuangan dan analitik prediktif membuat prediksi. Analitik prediktif tradisional biasanya menggerakkan mesin rekomendasi. Salah satu contohnya adalah toko grosir yang menawarkan kupon dengan memprediksi kapan Anda akan kehabisan produk yang Anda beli pada kunjungan terakhir dan berulang kali di masa lalu. Contoh lain adalah Netflix menawarkan acara TV baru berdasarkan apa yang Anda tonton sebelumnya.

Pembelajaran mesin yang diterapkan pada analitik prediktif meningkatkan apa yang diketahui dan apa yang dapat diprediksi. Secara khusus, analitik prediktif modern membuat prediksi berdasarkan data historis dengan menggunakan jumlah data yang jauh lebih besar, dari lebih banyak sumber, dengan teknik pembelajaran mesin.

Berikut ini contohnya:Analitik tradisional dapat memberi tahu perusahaan bahwa pelanggan membeli suku cadang untuk unit AC rumah mereka lima tahun lalu dan oleh karena itu kemungkinan besar akan membutuhkan suku cadang pengganti tahun ini atau tahun depan. Analisis prediktif yang mendukung ML dapat memberi tahu Anda lebih banyak, seperti bagian itu telah dieksekusi 15, 000 siklus penggunaan dan kemungkinan besar akan berhenti berfungsi pada 15 Maret—atau bahwa jumlah gabungan siklus penggunaan pada suku cadang asli dan penggantian pertama memprediksi bahwa keausan yang terjadi pada suku cadang lain akan menyebabkan seluruh unit gagal dalam waktu tiga bulan.

Informasi ini mendorong perusahaan untuk menjual lebih banyak kepada pelanggan untuk penggantian unit daripada hanya penggantian suku cadang. Ini juga mendorong perubahan pada prakiraan keuangan dengan memprediksi kemungkinan bahwa pelanggan ini akan membeli unit baru dalam beberapa minggu ke depan.

Intinya

Peramalan keuangan adalah satu area di mana keuangan dapat membantu mendorong nilai terbesar dalam suatu organisasi dan memiliki dampak langsung pada pendapatan, profitabilitas dan nilai pemegang saham. Data besar dan pembelajaran mesin mempercepat dan sangat meningkatkan perkiraan keuangan dibandingkan metode tradisional. Kecepatan penting karena itu berarti ramalan dapat dibuat secara real time atau mendekati informasi real-time membuat output lebih berguna dan relevan dengan keputusan berwawasan ke depan. Tapi akselerasi harus datang tanpa kehilangan akurasi. Pembelajaran mesin adalah satu-satunya cara untuk mencapai kecepatan dan akurasi saat menggunakan sejumlah besar data dalam peramalan keuangan.