AI w prognozowaniu finansowym: Przyszłość dokładnych prognoz i decyzji finansowych 

Prognozowanie finansowe pozwala organizacjom wyprzedzać konkurencję. Choć proces ten historycznie był czasochłonny, sztuczna inteligencja (AI) zmienia sposób, w jaki działają zespoły finansowe. Dzięki rozwiązaniom opartym na sztucznej inteligencji generatywnej (GenAI) zespoły finansowe mogą szybciej przechodzić od danych do gotowej prognozy, tworząc jednocześnie bardziej kompleksowe scenariusze finansowe. 

Jednak nie każde narzędzie AI jest równie skuteczne. Przed wdrożeniem sztucznej inteligencji w finansach należy rozważyć kluczowe wyzwania. Poniżej przedstawiono, co liderzy finansowi mogą zyskać dzięki AI w prognozowaniu finansowym. 

Co to jest AI w prognozowaniu finansowym?  

AI w prognozowaniu finansowym to zestaw technologii, które wspierają zespoły finansowe w: 

• zbieraniu i oczyszczaniu danych, 

• analizie danych finansowych, 

• i tworzeniu prognoz przychodów oraz przepływów pieniężnych. 

Sztuczna inteligencja jako narzędzie potrafi działać samodzielnie: analizuje dane, wykrywa wzorce i generuje wnioski, które wspierają decyzje finansowe. 

Technologie sztucznej inteligencji w finansach  

• Uczenie maszynowe (machine learning): modele uczenia maszynowego uczą się na dużych zbiorach danych, co umożliwia przewidywanie kosztów i przychodów. 

• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): pozwala AI interpretować raporty i komunikaty w języku naturalnym. 

• Sztuczna inteligencja generatywna: tworzy prognozy i treści analityczne, wspierając planowanie finansowe. 

• Modele AI konwersacyjne i duże modele językowe (LLM): umożliwiają szybkie generowanie analiz i raportów w odpowiedzi na zapytania zespołów finansowych. 

Porównanie: prognozowanie AI vs tradycyjne metody  

• AI w prognozowaniu finansowym uczy się na danych organizacji i staje się coraz bardziej efektywne. 

• Zespoły finansowe mogą wykorzystać większe zbiory danych bez ręcznego przetwarzania. 

• Integracja AI z systemami FP&A, takimi jak Prophix One, umożliwia zaawansowane zarządzanie danymi finansowymi i automatyzację procesów. 

• Własne dane treningowe zapewniają większą dokładność prognoz i bezpieczeństwo informacji. 

Zastosowania sztucznej inteligencji w prognozowaniu finansowym  

Sztuczna inteligencja zmienia sposób funkcjonowania działów finansowych w wielu obszarach: 

Automatyzacja procesów  

• Zbieranie i oczyszczanie danych staje się szybkie i dokładne. 

• AI automatyzuje analizę danych finansowych, co pozwala zespołom finansowym skupić się na strategicznych decyzjach. 

Planowanie scenariuszy  

• Generatywna sztuczna inteligencja analizuje dane i generuje wiele możliwych scenariuszy, ułatwiając przewidywanie niedoborów płynnościowych i prognozowanie przepływów pieniężnych. 

Prognozowanie przychodów i przepływów  

• AI umożliwia szybkie przewidywanie przychodów oraz prognozowanie przepływów, uwzględniając zmienne historyczne i rynkowe. 

Zarządzanie wydatkami  

• AI wspiera zarządzanie procesami finansowymi, identyfikuje wzorce wydatków i automatyzuje zatwierdzanie kosztów. 

Wglądy i analiza scenariuszowa  

• Modele AI umożliwiają przewidywanie danych finansowych i odchyleń, co wspiera Zarządzanie ryzykiem finansowym i decyzje strategiczne. 

 Korzyści AI w prognozowaniu finansowym  

Wdrożenie AI w prognozowaniu finansowym przynosi liczne korzyści: 

• Wyższa dokładność prognoz dzięki analizie dużych zbiorów danych. 

• Lepsze zarządzanie ryzykiem finansowym przez wgląd w wiele scenariuszy. 

• Zwiększona wydajność dzięki automatyzacji procesów finansowych. 

• Wgląd w czasie rzeczywistym i szybkie podejmowanie decyzji. 

• Efektywność kosztowa dzięki ograniczeniu ręcznej pracy zespołów finansowych. 

• Lepsze prognozowanie przepływów oraz możliwość tworzenia scenariuszy dla Zarządzanie kapitałem obrotowym i Zarządzanie płynnością. 

Wdrażanie sztucznej inteligencji w prognozowaniu finansowym  

Krok 1: Określenie celów  

• Zdefiniuj cele: poprawa dokładności prognoz, skrócenie czasu analizy, optymalizacja procesów finansowych. 

Krok 2: Wybór odpowiednich narzędzi  

• Wybierz narzędzia AI dostosowane do Zarządzanie danymi w systemach finansowych, np. Prophix One. 

Krok 3: Integracja systemów  

• Zarządzanie danymi w systemach analitycznych wymaga integracji z istniejącymi systemami finansowymi, aby prognozy były dokładne i spójne. 

Krok 4: Połączenie AI z wiedzą ludzką  

• AI wspiera zespół finansowy, ale decyzje wymagają wiedzy człowieka. AI w finansach zmienia sposób pracy, nie zastępuje ludzi. 

Zarządzanie danymi w AI  

Zarządzanie danymi w systemach finansowych jest kluczowe dla jakości prognoz. 

• Stosuj standardy zbierania i przetwarzania danych. 

• Regularnie audytuj dane historyczne i weryfikuj poprawność prognoz. 

• Wdrażaj zabezpieczenia i kontrolę dostępu. 

• Szkol zespół w zakresie Zarządzanie danymi finansowymi w chmurze i Zarządzanie danymi analitycznymi. 

Podsumowanie: przyszłość prognozowania finansowego  

Wdrożenie sztucznej inteligencji w prognozowaniu finansowym pozwala: 

• Automatyzować rutynowe zadania, 

• Tworzyć bardziej dokładne modele prognozowania finansowego, 

• Ułatwiać prognozowanie spływu wierzytelności i Przewidywanie niedoborów płynnościowych, 

• Wspierać Zarządzanie ryzykiem i planowanie finansowe w organizacji. 

Sztuczna inteligencja w finansach zmienia działanie zespołów finansowych, umożliwiając lepsze decyzje finansowe i bardziej strategiczne zarządzanie finansami. 

Źródło: https://www.prophix.com/blog/ai-in-financial-forecasting/