财务预测是指企业用于预测未来收入、支出、现金流,进而改善盈利能力的流程。这个流程类似于天气预报,或通过水晶球预测公司财务发展轨迹。但事实上,我们没有可预测未来的水晶球,预测也不是猜测,而是通过复杂、精密的算法得出的可靠结论。

财务预测流程离不开反映并影响着公司业绩的财务、历史和市场数据。假设市场环境不会发生任何变化,那么未来无疑在一定程度上是可预测的。

然而,业务环境很难在相当长的一段时间内保持不变。环境总是不断在变化,有时甚至会毫无征兆地发生剧变。这种不确定性因素给企业财务预测带来了一定的困难,并且会打乱您的短期和长期计划。因此,企业在执行财务预测时必须考虑到可预见的、不断变化的环境因素,才能为管理层做出务实决策提供支持。如果出现意外情况,必须重新进行财务预测,并对预测模型进行必要调整。

在预测公式中输入的数据量(包括购买模式、欺诈检测、实时股市信息、客户细分数据等)数据量越丰富,预测结果就越准确。但这些额外的数据,即人们常说的大数据,可能会超出传统财务预测方法的处理极限。大数据挖掘和分析也超出了人类的能力范围。为了从数据中获得可观的业务价值,您的财务团队需要投入大量时间执行数据分析才能及时获得答案。

这就是机器学习 (Machine Learning, ML) 和人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 的用武之地。简而言之,在面对海量数据挖掘和分析工作时,机器的速度要比人类快得多。众所周知,机器可以在数小时内返回数据查询结果,而传统方法可能需要数周、数月甚至数年的时间,具体取决于数据集的大小和查询的复杂程度。

机器学习(ML)或 人工智能AI 工具相当于机器助手,有了它们,您的财务团队将能够极大优化财务预测的速度和准确性。

什么是机器学习?

机器学习是人工智能 (AI) 的一个子集。不同于紧密模仿人类思维的通用人工智能 (Artificial General Intelligence, AGI),机器学习工具不会“思考”,也不会像人类那样学习。为了让不熟悉软件编程的受众了解机器学习的独特之处,企业在营销时常常将机器学习与人工智能 (AI)混为一谈。事实上,机器学习与通用人工智能(AGI)并不是一回事。

机器学习不同于其他类型的计算机软件,不是人类为了执行某项任务而编写的。机器在经过大数据集“训练”后,会通过快速试错计算和对比不断“学习”。

一般来说,机器学习软件会通过分析大数据集和不断迭代来自行构建和调整模型,无需人工干预。

这意味着机器学习可以随着时间的推移不断优化:速度更快、更准确、对数据的细微差别更敏感。但它永远无法优化到可以自行决定执行另一项完全无关的任务。如果需要执行另一项任务,必须在适合新任务的数据集上重新训练机器学习模型。因此,机器学习可以在多个不同应用中执行特定的业务目标。这就是为什么您的企业可以同时使用多个引入了机器学习的计算机程序。

财务预测面临的挑战

人力、模型和工具是财务预测目前面临的三个主要挑战。

相对而言,人类没有足够的时间和能力来手动执行模式识别和海量数据分析。在数学计算方面,旧的模型/计算、数据录入量、数据量、数据源数量和基本假设条件将极大影响结果的准确性和实用性。另外,从管理层的角度来看,熟悉的传统工具既无法高效解决问题,又限制了用户的创新思维能力。

领先的云
ERP软件

预约方案演示

机器学习在财务预测中的优势

机器学习可为财务预测提供几个重要优势,这些优势均围绕一个中心主题:减少或消除局限性。

借助机器学习,企业可以扩大数据源和数据量,并对这些数据执行更复杂的高级查询,更快生成准确的预测结果。这完全打破了传统电子表格和财务软件的限制。然而,负责编写和训练人工智能(AI)的人工智能(AI)工程师一直属于短缺人才。虽然有些公司选择自行开发人工智能 (AI)项目,但大多数公司更喜欢使用内置有经过预先训练的人工智能(AI) 的商用软件。有些软件供应商在软件中嵌入了机器学习算法,财务团队可以自行训练。如果有需要,您也可以选择添加经过训练的算法。

此外,机器学习还可以识别数据中的更多模式,揭示、识别或生成业务驱动因素和预测误差中的细微差别,从而更快生成准确预测,支持财务团队与业务团队的协作挖掘商机,进而促进收入增长和改善现金流。机器学习工具还可以自动执行许多功能和流程,使用相同或不同的查询提供更多新洞察。

最后,机器学习还能够将分析扩展到传统数据集之外,用以发现某些指标之间意想不到的联系。例如,企业可以使用机器学习分析库存可用性或天气数据,再结合区域市场信息等传统数据源获得更准确的收入和销售预测。

财务预测和预测分析

财务预测和预测分析都涉及预测。传统的预测分析通常支持推荐引擎。例如,杂货店可以根据您的历史购买频次预测您会在何时用完上次购买的产品,然后为您提供优惠券;Netflix 可以根据您的历史观看记录为您推荐新的电视节目。

将机器学习应用到预测分析领域可以优化预测的深度和广度。具体来说,现代化预测分析主要使用机器学习技术,基于更多来源的海量数据和历史数据进行预测。

例如,企业可以通过传统分析得出,某个在五年前购买了该公司家用空调零件的客户可能会在今年或明年更换这一部件。而使用基于机器学习的预测分析,您可以得到更多信息:例如,该部件已经运行了 15000 次,很可能在 3 月 15 日停止运转。您还可以根据原始部件和首次更换部件的使用周期来预测,近三个月内,该客户的空调将因其他部件磨损而停止运转。

凭借这些信息,公司可以及时向客户追加销售空调整机,而不仅仅是部件更换。它还可以预测该客户在未来几周内购买新空调的可能性,进而提示财务预测的变化。

关键要点

财务预测可帮助财务团队充分提高企业价值,并对收入、盈利能力和股东价值产生直接影响。相比传统方法,大数据和机器学习可以大幅加速和改善财务预测。财务预测的速度非常重要,这意味着企业可以基于实时或接近实时的信息做出预测,提供更加实用和相关的预测结果,进而做出前瞻性决策。但是加速并不意味着牺牲准确性。在利用海量数据执行财务预测时,机器学习是兼顾速度和准确性的唯一方法。