Peramalan keuangan merujuk pada proses yang digunakan oleh bisnis untuk memprediksi pendapatan, pengeluaran, arus kas, dan meningkatkan profitabilitas di masa depan. Seperti halnya ramalan cuaca, proses ini mungkin terlihat seperti melihat bola kristal dan menebak trajektori keuangan perusahaan Anda. Namun, tidak ada bola kristal, dan prediksi tersebut bukanlah tebakan melainkan output dari algoritma yang canggih dan sering kali elegan.
Proses peramalan keuangan terkait dengan data keuangan, historis, dan pasar yang mencerminkan dan mempengaruhi kinerja perusahaan. Asumsinya adalah jika tidak ada perubahan, maka masa depan dapat diprediksi dengan tingkat kepastian tertentu.
Namun, kenyataan bisnis jarang statis dalam jangka waktu yang cukup lama. Keadaan berubah, kadang-kadang secara drastis dan tanpa peringatan. Inilah elemen ketidakpastian yang dapat mengganggu ramalan keuangan Anda dan menghancurkan rencana masa depan baik dalam jangka pendek maupun panjang. Oleh karena itu, peramalan keuangan harus mempertimbangkan perubahan yang dapat diprediksi dan yang tidak, jika ingin memberikan informasi yang pragmatis dalam pengambilan keputusan. Ketika keadaan tak terduga muncul, peramalan keuangan harus dilakukan lagi untuk menggabungkan penyesuaian yang diperlukan ke dalam model prediksi.
Menambahkan input dan volume data yang lebih besar dalam persamaan peramalan dapat menghasilkan prediksi yang lebih akurat, menggunakan data seperti pola pembelian, deteksi fraud, informasi pasar saham real-time, segmentasi pelanggan, dan lainnya. Namun, data tambahan ini, sering disebut sebagai big data, dapat melebihi batasan metode peramalan keuangan tradisional. Penambangan dan analisis big data juga dapat melebihi kemampuan manusia. Tim keuangan Anda akan membutuhkan waktu yang terlalu lama untuk mendapatkan jawaban yang diperlukan tepat waktu agar memiliki nilai bisnis yang signifikan.
Di sinilah pembelajaran mesin (Machine Learning) dan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) berperan. Secara singkat, mesin dapat menambang dan menganalisis volume data yang sangat besar lebih cepat daripada manusia. Mesin telah terbukti memberikan output, yaitu jawaban atas pertanyaan yang diajukan kepada data, dalam hitungan jam saja, dibandingkan dengan metode tradisional yang bisa memakan waktu mingguan, bulanan, atau bahkan tahunan tergantung pada ukuran data dan kompleksitas pertanyaan.
Dengan melengkapi tim keuangan Anda dengan alat Machine Learning atau Artificial Intelligence, Anda memberikan mereka asisten mesin yang dapat sangat mempercepat dan meningkatkan akurasi pekerjaan peramalan keuangan mereka.
Apa Itu Pembelajaran Mesin?
Pembelajaran mesin (Machine Learning) adalah bagian dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence / AI) yang berfokus pada pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk “belajar” dari data tanpa di-program secara eksplisit untuk melakukan tugas tertentu. Berbeda dengan Artificial General Intelligence (AGI) yang mencoba meniru pemikiran manusia, pembelajaran mesin tidak “berpikir” atau “belajar” seperti manusia. Meskipun sering disebut sebagai Artificial Intelligence dalam upaya pemasaran, pembelajaran mesin memiliki karakteristik unik yang membedakannya dari AGI.
Dalam pembelajaran mesin, komputer menganalisis data dalam jumlah besar dan secara iteratif membangun dan mengadaptasi modelnya sendiri tanpa intervensi manusia. Proses ini memungkinkan pembelajaran mesin menjadi lebih baik seiring waktu, dengan tingkat akurasi dan ketepatan yang semakin tinggi. Namun, pada dasarnya, pembelajaran mesin hanya fokus pada tugas yang telah diprogramkan sebelumnya dan tidak dapat secara otomatis memutuskan untuk mengambil tugas baru yang tidak terkait. Jika diperlukan, manusia harus melibatkan diri dalam melatih pembelajaran mesin pada data yang sesuai untuk tugas baru tersebut.
Karena fleksibilitas dan adaptabilitasnya, pembelajaran mesin digunakan dalam berbagai aplikasi bisnis, di mana setiap aplikasi memiliki model pembelajaran mesin yang dikustomisasi untuk tujuan bisnisnya sendiri. Oleh karena itu, dalam satu perusahaan mungkin terdapat berbagai macam program komputer yang menggunakan pembelajaran mesin untuk tugas-tugas yang berbeda.
Tantangan dalam Ramalan Keuangan
Tiga tantangan utama dalam ramalan keuangan saat ini adalah keterbatasan dalam: manusia, model, dan alat.
- Manusia terbatas oleh waktu dan kemampuan mereka dalam mengenali pola dan mengkonsumsi data dalam jumlah besar.
- Di sisi matematika, model/perhitungan lama, jumlah input data, volume data, jumlah sumber data, dan asumsi dasar sangat mempengaruhi akurasi dan kebermanfaatan hasil ramalan.
- Dari perspektif eksekutif, alat-alat tradisional yang sudah familiar membatasi inovasi dan pemecahan masalah.
Keuntungan Machine Learning dalam Ramalan Keuangan
Machine learning memberikan beberapa keuntungan signifikan dalam ramalan keuangan, yang semuanya berasal dari tema sentral: mengurangi atau menghilangkan batasan.
Dengan machine learning, bisnis dapat menggunakan lebih banyak data dari lebih banyak sumber dan melakukan kueri data yang lebih kompleks dan canggih, menghasilkan ramalan yang akurat lebih cepat. Hal ini jauh melampaui batasan spreadsheet tradisional dan perangkat lunak keuangan. Namun, masih ada kekurangan engineer AI yang diperlukan untuk memprogram dan melatih AI, dan meskipun ada perusahaan yang melakukan proyek AI mereka sendiri, banyak yang lebih memilih untuk menggunakan perangkat lunak komersial dengan AI yang sudah ditanamkan sebelumnya. Vendor perangkat lunak lain juga menyematkan algoritma ML yang dapat dilatih oleh tim keuangan Anda, atau menambahkan pelatihan sesuai kebutuhan.
Selain itu, machine learning dapat mengenali pola lebih banyak dalam data yang dapat menunjukkan, mengidentifikasi, atau membentuk nuansa dalam faktor penggerak bisnis dan kesalahan ramalan. Hal ini meningkatkan kemampuan untuk menghasilkan ramalan yang akurat lebih cepat, yang akan memungkinkan tim keuangan bekerja sama dengan bisnis untuk memanfaatkan peluang guna meningkatkan pertumbuhan pendapatan dan memperbaiki arus kas. Alat machine learning juga dapat mengotomatisasi banyak fungsi dan proses untuk memberikan wawasan tambahan atau pembaruan, dengan menggunakan kueri yang sama atau berbeda.
Machine learning memungkinkan perusahaan untuk mengembangkan analisis mereka di luar dataset tradisional, yang potensial mengungkapkan hubungan yang tidak terduga antara metrik. Sebagai contoh, perusahaan dapat menghasilkan ramalan pendapatan dan penjualan yang lebih baik dari sumber data tradisional, seperti informasi pasar regional, dengan bantuan machine learning yang menganalisis ketersediaan data saham atau cuaca.
Ramalan Keuangan & Analitik Prediktif
Baik ramalan keuangan maupun analitik prediktif memberikan prediksi. Analitik prediktif tradisional biasanya digunakan untuk menggerakkan mesin rekomendasi. Salah satu contohnya adalah toko kelontong yang menawarkan kupon dengan memprediksi kapan Anda akan kehabisan produk yang dibeli pada kunjungan terakhir dan kunjungan sebelumnya. Contoh lain adalah Netflix yang menawarkan acara TV baru berdasarkan apa yang Anda tonton sebelumnya.
Machine learning yang diterapkan dalam analitik prediktif memperkuat apa yang diketahui dan apa yang bisa diprediksi. Secara khusus, analitik prediktif modern membuat prediksi berdasarkan data historis dengan menggunakan jumlah data yang jauh lebih besar, dari lebih banyak sumber, dengan teknik machine learning.
Berikut adalah contohnya: Analitik tradisional dapat memberitahu perusahaan bahwa seorang pelanggan membeli suku cadang untuk unit pendingin udara rumah mereka lima tahun yang lalu dan oleh karena itu kemungkinan besar akan membutuhkan suku cadang pengganti lagi tahun ini atau tahun depan. Analitik prediktif yang didukung oleh machine learning dapat memberikan informasi lebih lanjut, seperti suku cadang tersebut telah dieksekusi dalam 15.000 siklus penggunaan dan kemungkinan besar akan berhenti berfungsi pada tanggal 15 Maret—atau bahwa jumlah siklus penggunaan gabungan pada suku cadang asli dan suku cadang pengganti pertama memprediksi bahwa keausan pada suku cadang lainnya akan menyebabkan seluruh unit rusak dalam tiga bulan.
Informasi ini mendorong perusahaan untuk melakukan penjualan lebih tinggi kepada pelanggan untuk mengganti seluruh unit daripada hanya suku cadang saja. Ini juga mempengaruhi perubahan pada ramalan keuangan dengan memprediksi kemungkinan bahwa pelanggan ini akan membeli unit baru dalam beberapa minggu mendatang.
Kesimpulan
Ramalan keuangan adalah salah satu area di mana keuangan dapat membantu menciptakan nilai terbesar dalam sebuah organisasi dan memiliki dampak langsung pada pendapatan, profitabilitas, dan nilai bagi pemegang saham. Big data dan machine learning mempercepat dan secara signifikan meningkatkan ramalan keuangan dibandingkan metode tradisional. Kecepatan sangat penting karena hal ini berarti ramalan dapat dibuat berdasarkan informasi waktu nyata atau hampir waktu nyata, membuat output lebih berguna dan relevan untuk keputusan yang menghadap ke depan. Namun, percepatan harus datang tanpa mengorbankan akurasi. Machine learning adalah satu-satunya cara untuk mencapai kecepatan dan akurasi ketika menggunakan jumlah data yang besar dalam ramalan keuangan.
