Prévisions financières à l'aide de l'apprentissage automatique

Les prévisions financières font référence à un processus que les entreprises utilisent pour prédire les revenus futurs, dépenses, des flux de trésorerie, et améliorer la rentabilité. Tout comme les prévisions météorologiques, le processus peut ressembler à regarder dans une boule de cristal et à deviner la trajectoire financière de votre entreprise. Mais il n'y a pas de boule de cristal, et les prédictions ne sont pas des suppositions mais plutôt les résultats d'un algorithme sophistiqué et souvent élégant.

Les processus de prévision financière sont liés aux données historiques et de marché, qui reflètent et affectent la performance de l'entreprise. L'hypothèse est que, si rien ne change, alors l'avenir est prévisible avec un certain degré de certitude.

Mais bien sûr, les réalités commerciales sont rarement statiques pendant une durée appréciable. Les circonstances changent, parfois de manière drastique et avec peu d'avertissement. C'est cet élément d'incertitude qui peut fausser vos prévisions financières et ruiner vos projets futurs à court et à long terme. Ainsi, les prévisions financières doivent également tenir compte des circonstances prévisibles et changeantes si elles doivent éclairer des décisions pragmatiques. Lorsque des circonstances inattendues surviennent, la prévision financière doit être refaite pour intégrer les ajustements nécessaires dans le modèle de prévision.

L'ajout d'entrées et de volumes de données plus importants à l'équation de prévision peut rendre des prédictions plus précises, en utilisant des données telles que les habitudes d'achat, détection de fraude, informations boursières en temps réel, segmentation de la clientèle et plus encore. Mais ces données supplémentaires, souvent appelé big data, dépasser les limites des méthodes traditionnelles de prévision financière. L'extraction et l'analyse de données volumineuses peuvent également dépasser les capacités humaines. Il faudrait beaucoup trop de temps à votre équipe financière pour obtenir les réponses nécessaires à temps pour qu'elles aient une valeur commerciale significative.

C'est là qu'interviennent l'apprentissage automatique (ML) et l'intelligence artificielle (IA). En bref, les machines peuvent extraire et analyser d'énormes volumes de données beaucoup plus rapidement que les humains. Les machines sont connues pour fournir des sorties, c'est-à-dire des réponses aux requêtes posées aux données, en quelques heures par opposition aux méthodes traditionnelles qui peuvent prendre des semaines, des mois voire des années selon la taille de l'ensemble de données et la complexité de la requête.

En équipant votre équipe financière d'outils de ML ou d'IA, vous leur fournissez des assistants machine qui peuvent considérablement accélérer et améliorer la précision de leur travail de prévision financière.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA). Contrairement à l'intelligence artificielle générale (AGI), qui est construit pour imiter étroitement la pensée humaine, les outils d'apprentissage automatique ne « pensent pas, ” ils n'apprennent pas non plus comme les humains. Le ML est généralement appelé IA dans les efforts de marketing pour mieux communiquer son caractère unique à un public peu familier avec les spécificités de la programmation logicielle. Cependant, ML n'est pas la même chose qu'AGI.

Encore, ils sont différents des autres types de logiciels car ils ne sont pas programmés par des humains pour effectuer une tâche. Au lieu, la machine « apprend » via des calculs d'essais et d'erreurs rapides et des comparaisons après avoir été « entraînée » sur de grands ensembles de données.

En général, le logiciel d'apprentissage automatique analyse de grands ensembles de données et, par itération continue, construit et adapte ses propres modèles sans intervention humaine.

Cela signifie que le ML s'améliore, bien plus rapidement, plus précis et mieux adaptés aux nuances des données, au fil du temps. Mais à aucun moment il ne décide d'en affronter un autre, tâche totalement indépendante. Si une autre tâche est requise, les humains doivent former le ML sur différents ensembles de données adaptés à la nouvelle tâche. Par conséquent, ML existe dans de nombreuses applications différentes, effectuer des tâches directement liées à l'objectif commercial de chaque application. C'est pourquoi vous pouvez avoir de nombreux programmes informatiques infusés par ML fonctionnant dans toute l'entreprise.

Défis des prévisions financières

Les trois principaux défis de la prévision financière aujourd'hui sont les limites :humaines, modèles et outils.

Les gens sont limités dans le temps et dans leur capacité à effectuer une reconnaissance de formes et à consommer de gros volumes de données. Côté mathématique, anciens modèles/calculs, le nombre d'entrées de données, le volume de données, le nombre de sources de données et d'hypothèses sous-jacentes affecte grandement l'exactitude et l'utilité des résultats. Du point de vue exécutif, les outils traditionnels et familiers limitent l'innovation et la résolution de problèmes.

Avantages de l'apprentissage automatique dans les prévisions financières

L'apprentissage automatique ajoute plusieurs avantages importants aux prévisions financières, qui découlent tous d'un thème central :réduire ou éliminer les limitations.

Avec l'apprentissage automatique, l'entreprise peut utiliser plus de données provenant de plus de sources et effectuer des requêtes plus complexes et sophistiquées de ces données, produire des prévisions précises plus rapidement. Cela dépasse de loin les limites des tableurs traditionnels et des logiciels financiers. Cependant, il y a une pénurie continue d'ingénieurs en IA qui sont nécessaires pour programmer et former l'IA, et bien qu'il y ait des entreprises qui mènent leurs propres projets d'IA, beaucoup préfèrent utiliser des logiciels commerciaux avec une IA pré-entraînée intégrée. D'autres éditeurs de logiciels intègrent des algorithmes de ML que votre équipe financière peut former, ou ajouter une formation, comme requis.

Plus loin, l'apprentissage automatique peut reconnaître plus de modèles dans les données qui peuvent indiquer, identifier ou établir des nuances dans les moteurs commerciaux et prévoir les erreurs. Cela conduit à améliorer la capacité de produire des prévisions précises plus rapidement, ce qui permettra aux équipes financières de s'associer à l'entreprise pour exploiter les opportunités afin d'améliorer la croissance des revenus et les flux de trésorerie. Les outils d'apprentissage automatique peuvent également automatiser de nombreuses fonctions et processus pour fournir des informations supplémentaires ou mises à jour, en utilisant les mêmes requêtes ou des requêtes différentes.

L'apprentissage automatique permet aux entreprises d'étendre leurs analyses au-delà des ensembles de données traditionnels, ce qui peut potentiellement révéler des relations inattendues entre les métriques. Par exemple, les entreprises peuvent potentiellement obtenir de meilleures prévisions de revenus et de ventes à partir de sources de données traditionnelles, telles que les informations sur le marché régional, à l'aide du machine learning qui analyse la disponibilité des stocks ou des données météorologiques.

Prévisions financières et analyses prédictives

Les prévisions financières et les analyses prédictives produisent des prédictions. L'analyse prédictive traditionnelle alimente généralement les moteurs de recommandation. Un exemple est une épicerie offrant des coupons en prédisant quand vous serez à court d'un produit que vous avez acheté lors de la dernière visite et à plusieurs reprises dans le passé. Un autre exemple est Netflix qui propose de nouvelles émissions de télévision basées sur ce que vous avez regardé précédemment.

L'apprentissage automatique appliqué à l'analyse prédictive suralimente ce qui est connu et ce qui peut être prédit. Spécifiquement, l'analyse prédictive moderne fait des prédictions basées sur des données historiques en utilisant des quantités de données beaucoup plus importantes, à partir de plusieurs sources, avec des techniques d'apprentissage automatique.

Voici un exemple :les analyses traditionnelles peuvent informer une entreprise qu'un client a acheté une pièce pour son climatiseur domestique il y a cinq ans et qu'il aura donc probablement besoin d'une autre pièce de rechange cette année ou l'année prochaine. L'analyse prédictive basée sur le ML peut vous en dire plus, tel que cette partie a exécuté 15, 000 cycles d'utilisation et est très susceptible de cesser de fonctionner le 15 mars, ou que le nombre combiné de cycles d'utilisation de la pièce d'origine et de la première pièce de rechange prédit que l'usure résultante des autres pièces entraînera la défaillance de l'ensemble de l'unité dans les trois mois.

Ces informations incitent l'entreprise à vendre au client un remplacement d'unité plutôt qu'un simple remplacement de pièce. Il incite également à modifier les prévisions financières en prédisant la probabilité que ce client achète une nouvelle unité dans les prochaines semaines.

Résultat final

La prévision financière est le seul domaine où la finance peut aider à générer le plus de valeur au sein d'une organisation et avoir un impact direct sur les revenus, rentabilité et valeur actionnariale. Les mégadonnées et l'apprentissage automatique accélèrent et améliorent considérablement les prévisions financières par rapport aux méthodes traditionnelles. La vitesse est importante car cela signifie que les prévisions peuvent être faites sur des informations en temps réel ou presque en temps réel, ce qui rend la sortie plus utile et pertinente pour les décisions prospectives. Mais l'accélération doit venir sans perte de précision. L'apprentissage automatique est le seul moyen d'atteindre à la fois vitesse et précision lors de l'utilisation d'énormes quantités de données dans les prévisions financières.