Finanzprognosen mit maschinellem Lernen

Finanzprognosen beziehen sich auf einen Prozess, den Unternehmen verwenden, um zukünftige Einnahmen vorherzusagen, Kosten, Bargeldumlauf, und die Rentabilität verbessern. Ähnlich wie die Wettervorhersage, der Prozess kann so aussehen, als würde man in eine Kristallkugel blicken und die finanzielle Entwicklung Ihres Unternehmens erraten. Aber es gibt keine Kristallkugel, und die Vorhersagen sind keine Vermutungen, sondern die Ergebnisse eines ausgeklügelten und oft eleganten Algorithmus.

Finanzprognoseprozesse sind an finanzielle, historische und Marktdaten, die die Leistung des Unternehmens widerspiegeln und beeinflussen. Die Annahme ist, dass wenn sich nichts ändert, dann ist die Zukunft mit einiger Sicherheit vorhersehbar.

Aber natürlich, Geschäftsrealitäten sind selten über einen nennenswerten Zeitraum statisch. Umstände ändern sich, manchmal drastisch und ohne Vorwarnung. Es ist dieses Element der Unsicherheit, das Ihre Finanzprognosen durcheinanderbringen und Ihre Zukunftspläne sowohl kurz- als auch langfristig zerstören kann. Daher, Finanzprognosen müssen auch vorhersehbare und sich ändernde Umstände berücksichtigen, wenn sie pragmatische Entscheidungen treffen sollen. Wenn unerwartete Umstände eintreten, Finanzprognosen müssen erneut durchgeführt werden, um die notwendigen Anpassungen in das Prognosemodell einfließen zu lassen.

Das Hinzufügen von Eingaben und größeren Datenmengen zur Vorhersagegleichung kann genauere Vorhersagen liefern, Verwendung von Daten wie Kaufverhalten, Entdeckung eines Betruges, Echtzeit-Börseninformationen, Kundensegmentierung und mehr. Aber diese zusätzlichen Daten, oft als Big Data bezeichnet, können die Grenzen traditioneller Finanzprognosemethoden überschreiten. Das Mining und Analysieren von Big Data kann auch die menschlichen Fähigkeiten übersteigen. Es würde viel zu lange dauern, bis Ihr Finanzteam die erforderlichen Antworten rechtzeitig erhält, um einen signifikanten Geschäftswert zu haben.

Hier kommen maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. Maschinen können riesige Datenmengen viel schneller abbauen und analysieren als Menschen. Es ist bekannt, dass Maschinen Outputs liefern, das sind Antworten auf Anfragen an Daten, in wenigen Stunden im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die Wochen dauern können, Monate oder sogar Jahre, abhängig von der Größe des Datensatzes und der Komplexität der Abfrage.

Indem Sie Ihr Finanzteam mit ML- oder KI-Tools ausstatten, Sie stellen ihnen Maschinenassistenten zur Verfügung, die die Genauigkeit ihrer Finanzprognosen erheblich beschleunigen und verbessern können.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI). Im Gegensatz zur künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) die gebaut ist, um das menschliche Denken genau nachzuahmen, Werkzeuge für maschinelles Lernen „denken nicht, “ noch lernen sie wie Menschen. ML wird im Marketing allgemein als KI bezeichnet, um seine Einzigartigkeit einem Publikum, das mit den Besonderheiten der Softwareprogrammierung nicht vertraut ist, besser zu vermitteln. Jedoch, ML ist nicht gleich AGI.

Noch, Sie unterscheiden sich von anderen Arten von Computersoftware, da sie nicht von Menschen programmiert werden, um eine Aufgabe zu erledigen. Stattdessen, Die Maschine „lernt“ durch schnelle Trial-and-Error-Berechnungen und Vergleiche, nachdem sie an großen Datensätzen „trainiert“ wurde.

Im Allgemeinen, Machine-Learning-Software analysiert große Datensätze und durch kontinuierliche Iteration, baut und passt seine eigenen Modelle ohne menschliches Zutun an.

Das bedeutet, dass ML besser wird – viel schneller, genauer und besser auf Nuancen in den Daten abgestimmt – im Laufe der Zeit. Aber es entschließt sich zu keinem Zeitpunkt von sich aus, einen anderen anzunehmen, völlig unabhängige Aufgabe. Wenn eine andere Aufgabe erforderlich ist, Menschen müssen ML auf verschiedenen Datensätzen trainieren, die für die neue Aufgabe geeignet sind. Deswegen, ML existiert in vielen verschiedenen Anwendungen, Durchführen von Aufgaben, die sich direkt auf den Geschäftszweck jeder Anwendung beziehen. Aus diesem Grund haben Sie möglicherweise viele verschiedene ML-infundierte Computerprogramme im gesamten Unternehmen.

Herausforderungen bei der Finanzprognose

Die drei Hauptherausforderungen bei der Finanzprognose sind heute Einschränkungen bei:Menschen, Modelle und Werkzeuge.

Menschen sind zeitlich und in ihrer Fähigkeit, Mustererkennungen durchzuführen und große Datenmengen zu verbrauchen, begrenzt. Auf der mathematischen Seite, ältere Modelle/Berechnungen, die Anzahl der Dateneingaben, das Datenvolumen, Die Anzahl der Datenquellen und die zugrunde liegenden Annahmen wirken sich stark auf die Genauigkeit und Nützlichkeit der Ergebnisse aus. Aus der Sicht der Exekutive Traditionelle und bekannte Tools schränken Innovation und Problemlösung ein.

Vorteile des maschinellen Lernens in der Finanzprognose

Maschinelles Lernen fügt der Finanzprognose mehrere bedeutende Vorteile hinzu, die alle von einem zentralen Thema abstammen:Beschränkungen reduzieren oder eliminieren.

Mit maschinellem Lernen, Unternehmen können mehr Daten aus mehr Quellen verwenden und komplexere und anspruchsvollere Abfragen dieser Daten durchführen, schneller genaue Prognosen erstellen. Dies geht weit über die Grenzen herkömmlicher Tabellenkalkulationen und Finanzsoftware hinaus. Jedoch, es besteht ein anhaltender Mangel an KI-Ingenieuren, die für die Programmierung und Ausbildung von KI benötigt werden, und während es Unternehmen gibt, die ihre eigenen KI-Projekte durchführen, viele bevorzugen kommerzielle Software mit vortrainierter KI eingebettet. Andere Softwareanbieter betten ML-Algorithmen ein, die Ihr Finanzteam trainieren kann. oder Schulung hinzufügen, wie benötigt.

Weiter, maschinelles Lernen kann mehr Muster in den Daten erkennen, die darauf hinweisen können, Identifizieren oder Festlegen von Nuancen in Geschäftstreibern und Prognosefehlern. Dies führt zu einer verbesserten Fähigkeit, genauere Prognosen schneller zu erstellen, was es Finanzteams ermöglicht, mit dem Unternehmen zusammenzuarbeiten, um Chancen zu nutzen, um das Umsatzwachstum und den Cashflow zu verbessern. Machine-Learning-Tools können auch viele Funktionen und Prozesse automatisieren, um zusätzliche oder aktualisierte Erkenntnisse zu liefern. gleiche oder unterschiedliche Abfragen verwenden.

Machine Learning ermöglicht es Unternehmen, ihre Analysen über klassische Datensätze hinaus zu erweitern, die möglicherweise unerwartete Beziehungen zwischen Metriken aufdecken kann. Zum Beispiel, Unternehmen können aus traditionellen Datenquellen potenziell bessere Umsatz- und Umsatzprognosen ableiten, wie regionale Marktinformationen, mit Hilfe von maschinellem Lernen, das die Verfügbarkeit von Bestands- oder Wetterdaten analysiert.

Finanzprognosen und prädiktive Analysen

Sowohl Finanzprognosen als auch Predictive Analytics liefern Vorhersagen. Herkömmliche prädiktive Analysen unterstützen in der Regel Empfehlungs-Engines. Ein Beispiel ist ein Lebensmittelgeschäft, das Coupons anbietet, indem es vorhersagt, wann Ihnen ein Produkt ausgeht, das Sie beim letzten Besuch und wiederholt in der Vergangenheit gekauft haben. Ein weiteres Beispiel ist Netflix, das neue Fernsehsendungen anbietet, die auf dem basieren, was Sie zuvor gesehen haben.

Maschinelles Lernen, das auf Predictive Analytics angewendet wird, erhöht das, was bekannt ist und was vorhergesagt werden kann. Speziell, moderne Predictive Analytics macht Vorhersagen auf Basis historischer Daten unter Verwendung erheblich größerer Datenmengen, aus mehr Quellen, mit Techniken des maschinellen Lernens.

Hier ein Beispiel:Herkömmliche Analysen können einem Unternehmen mitteilen, dass ein Kunde vor fünf Jahren ein Teil für seine Heimklimaanlage gekauft hat und daher wahrscheinlich dieses oder nächstes Jahr ein weiteres Ersatzteil benötigt. ML-fähige prädiktive Analysen können Ihnen mehr sagen, wie dieser Teil 15 ausgeführt hat, 000 Nutzungszyklen und wird mit hoher Wahrscheinlichkeit am 15. März nicht mehr funktionieren – oder dass die kombinierte Anzahl der Nutzungszyklen von Original- und Erstersatzteil voraussagt, dass der daraus resultierende Verschleiß an anderen Teilen innerhalb von drei Monaten zum Ausfall der gesamten Einheit führen wird.

Diese Informationen veranlassen das Unternehmen, dem Kunden ein Ersatzgerät statt nur eines Teileersatzes zu verkaufen. Es führt auch zu Änderungen der Finanzprognose, indem es die Wahrscheinlichkeit vorhersagt, dass dieser Kunde in den nächsten Wochen ein neues Gerät kaufen wird.

Endeffekt

Finanzprognosen sind der einzige Bereich, in dem Finanzen dazu beitragen können, den größten Wert innerhalb eines Unternehmens zu erzielen und sich direkt auf den Umsatz auswirken. Profitabilität und Shareholder Value. Big Data und maschinelles Lernen beschleunigen und verbessern die Finanzprognose im Vergleich zu herkömmlichen Methoden erheblich. Geschwindigkeit ist wichtig, weil dies bedeutet, dass die Prognose auf Grundlage von Echtzeit- oder nahezu Echtzeitinformationen erstellt werden kann, wodurch die Ausgabe nützlicher und relevanter für zukunftsgerichtete Entscheidungen ist. Die Beschleunigung muss jedoch ohne Genauigkeitsverlust erfolgen. Maschinelles Lernen ist die einzige Möglichkeit, bei der Verwendung riesiger Datenmengen in der Finanzprognose sowohl Geschwindigkeit als auch Genauigkeit zu erreichen.