La previsión financiera se refiere a un proceso que utilizan las empresas para predecir ingresos, gastos, flujo de caja futuros y mejorar la rentabilidad. Al igual que el pronóstico del tiempo, el proceso puede parecer similar a mirar una bola de cristal y adivinar la trayectoria financiera de su empresa. Pero no hay una 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 ligados a datos financieros, históricos y de mercado, que reflejan y afectan el desempeño de la empresa. El supuesto es que, si nada cambia, entonces el futuro es predecible con cierto grado de certeza.
Pero, por supuesto, las realidades empresariales rara vez permanecen estáticas durante un período de tiempo apreciable. Las circunstancias cambian, a veces drásticamente y sin previo aviso. Es este elemento de incertidumbre el que puede alterar su pronóstico financiero y arruinar sus planes futuros tanto a corto como a largo plazo.
Por lo tanto, la previsión financiera también debe tener en cuenta circunstancias previsibles y cambiantes si quiere informar decisiones pragmáticas. Cuando surgen circunstancias inesperadas, se debe volver a realizar la previsión financiera para incorporar los ajustes necesarios al modelo de predicción.
Agregar insumos 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 del mercado de valores en tiempo real, segmentación de clientes y más. Pero estos datos adicionales, a menudo denominados big data, pueden exceder los límites de los métodos tradicionales de previsión financiera.
La extracción y el análisis de big data también pueden superar las capacidades humanas. A su equipo de finanzas le tomaría demasiado tiempo obtener las respuestas necesarias a tiempo para que tengan un valor comercial significativo.
Aquí es donde entran el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA). En resumen, las máquinas pueden extraer y analizar enormes volúmenes de datos mucho más rápido que las personas.
Se sabe que las máquinas entregan resultados, es decir, respuestas a consultas formuladas sobre datos, en apenas unas horas, a diferencia de los métodos tradicionales que pueden tardar semanas, meses o incluso años, según el tamaño del conjunto de datos y la complejidad de la consulta.
Al equipar a su equipo financiero con herramientas de aprendizaje automático o inteligencia artificial, les proporciona asistentes automáticos que pueden acelerar y mejorar enormemente la precisión de su trabajo de previsión financiera.
¿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 diseñada para imitar fielmente el pensamiento humano, las herramientas de aprendizaje automático no “piensan” ni aprenden como lo hacen los humanos.
El 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 específicos de la programación de software. Sin embargo, ML no es lo mismo que AGI.
Sin embargo, se diferencian de otros tipos de software informático porque no están programados por humanos para realizar una tarea. En cambio, la máquina “aprende” mediante cálculos y comparaciones rápidas de prueba y error 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 aprendizaje automático mejora (mucho más rápido, más preciso y más en sintonía con los matices de los datos) con el tiempo. Pero en ningún momento decide por sí solo asumir otra 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, el ML existe en muchas aplicaciones diferentes y realiza tareas directamente relacionadas con el propósito comercial de cada aplicación. Es por eso que es posible que tenga muchos programas informáticos diferentes con ML funcionando 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 su capacidad para realizar reconocimiento de patrones y consumir grandes volúmenes de datos. En el aspecto matemático, los modelos/cálculos más antiguos, la cantidad de entradas de datos, el volumen de datos, la cantidad 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 añade varias ventajas importantes a la previsión financiera, todas las cuales surgen de un tema central: reducir o eliminar las limitaciones.
Con el aprendizaje automático, las empresas pueden utilizar más datos de más fuentes y realizar consultas más complejas y sofisticadas de esos datos, produciendo pronósticos precisos más rápido. Esto supera con creces los límites de las hojas de cálculo y el software financiero tradicionales.
Sin embargo, existe una escasez constante de ingenieros de IA necesarios para programar y entrenar IA, y si bien hay empresas que llevan a cabo sus propios proyectos de IA, muchas prefieren utilizar software comercial con IA previamente capacitada integrada. Otros proveedores de software incorporan algoritmos de aprendizaje automático que su equipo de finanzas puede capacitar o agregar capacitación, según sea necesario.
Además, el aprendizaje automático puede reconocer más patrones dentro de los datos que pueden indicar, identificar o establecer matices en los impulsores comerciales y los errores de pronóstico.
Esto conduce a mejorar la capacidad de producir pronósticos precisos más rápidamente, lo que permitirá a los equipos financieros asociarse con la empresa para explotar 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 permite a las empresas ampliar sus análisis más allá de los conjuntos de datos tradicionales, lo que potencialmente puede revelar relaciones inesperadas entre métricas. Por ejemplo, las empresas pueden obtener 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 existencias o datos meteorológicos.
Previsión financiera 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 al análisis predictivo potencia lo que se sabe y lo que se puede predecir. Específicamente, el análisis predictivo moderno hace predicciones basadas en datos históricos mediante el uso de cantidades mucho mayores de datos, de más fuentes, con técnicas de aprendizaje automático.
He aquí un ejemplo: los análisis tradicionales pueden informar a una empresa que un cliente compró una pieza para su unidad de aire acondicionado doméstica hace cinco años y, por lo tanto, es probable que necesite otra pieza de repuesto este año o el próximo.
El análisis predictivo habilitado por ML puede brindarle más información, como que esa pieza ha ejecutado 15 000 ciclos de uso y es muy probable que deje de funcionar el 15 de marzo, o que el número combinado de ciclos de uso de la pieza original y la primera de reemplazo predice que el desgaste resultante en otras partes hará que toda la unidad falle dentro de tres meses.
Esta información incita 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 donde las finanzas pueden ayudar a generar el mayor valor dentro de una organización y tener impactos directos en los ingresos, la rentabilidad y el valor para los accionistas. Los macrodatos y el aprendizaje automático aceleran y mejoran enormemente las previsiones financieras con respecto a los métodos tradicionales.
La velocidad es importante porque eso significa que el pronóstico se puede hacer en tiempo real o con información casi en tiempo real, lo que hace que el resultado sea más útil y relevante para las decisiones prospectivas. Pero la aceleración debe realizarse sin pérdida de precisión. El aprendizaje automático es la única forma de lograr velocidad y precisión al utilizar grandes cantidades de datos en las previsiones financieras.