Làm thế nào để (gần như) dự đoán tương lai bằng dự báo tài chính AI

Là chủ một doanh nghiệp nhỏ, tôi không phải là chuyên gia tài chính và không thể dự đoán tương lai. Những gì tôi không thể học hoặc tự làm, tôi sẽ tự động hóa. Đó là cách tôi bắt đầu sử dụng AI để dự báo tài chính.

Mặc dù trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực tài chính rất hữu ích cho các doanh nhân, nhưng nó đang giúp các công ty thuộc mọi quy mô đưa ra những dự đoán chính xác hơn và các quyết định dựa trên dữ liệu tốt hơn. Hãy cùng tôi khám phá những kiến ​​thức cơ bản về dự báo tài chính bằng AI và cách bạn có thể thử nghiệm và áp dụng nó cho chính mình.

Tại sao nên sử dụng AI cho dự báo tài chính?

Theo Gartner , 58% các bộ phận tài chính sẽ sử dụng AI vào năm 2024, tăng 21% so với năm 2023. Hơn một phần tư các công ty (28%) sử dụng AI cho phân tích tài chính, bao gồm cả dự báo. Con số này đang tăng nhanh. Họ đang sử dụng AI cho mọi thứ, từ dự báo doanh số và nhu cầu đến đánh giá rủi ro và dự báo ngân sách.

Hiệu quả tốt hơn

Các mô hình AI xử lý dữ liệu nhanh hơn con người – nhanh hơn rất nhiều. Tốc độ này giúp tiết kiệm thời gian và chi phí so với việc dự báo thủ công. Nhiều công ty đã báo cáo chi phí vận hành thấp hơn và hiệu quả hoạt động cao hơn sau khi triển khai AI trong lĩnh vực tài chính.

Chunyang Shen , đồng sáng lập của Jarsy, Inc., cho biết: “Nhóm tài chính của chúng tôi dành ít hơn 40% thời gian cho việc dự báo bằng AI so với làm việc thủ công. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và cho phép chúng tôi có nhiều thời gian và công sức hơn để đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng thay vì thực hiện các phép tính.”

Ít lỗi hơn

Bạn có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tìm ra những điểm bất thường và lỗi do con người gây ra trong các tập dữ liệu lớn như báo cáo chi phí và hóa đơn. Một nghiên cứu cho thấy các mô hình học máy giúp giảm lỗi dự báo khoảng 30% so với các phương pháp thống kê truyền thống.

Dự báo chính xác hơn

Với khả năng phân tích dữ liệu tốt hơn, trí tuệ nhân tạo (AI) có thể tạo ra các dự báo chính xác hơn. Infosys báo cáo rằng 80% các nhóm lập kế hoạch tài chính và kế toán hiện đang lập dự báo thường xuyên hơn và chính xác hơn nhờ các công cụ AI.

Quyết định kịp thời hơn, dựa trên dữ liệu

Dự báo chính xác hơn, nhanh hơn giúp các công ty đưa ra quyết định thông minh hơn trong thời gian thực. Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể cảnh báo các công ty khi dự báo thay đổi hoặc các chỉ số hiệu suất chính bị vượt quá. Điều đó có nghĩa là thay vì chờ đợi dự báo hàng tháng hoặc hàng quý, bạn có thể hành động quyết đoán ngay bây giờ để đạt được các chỉ số mục tiêu.

Vậy các công cụ AI tác động đến hiệu quả tài chính như thế nào? Gần 60% các công ty sử dụng AI cho tài chính doanh nghiệp báo cáo doanh thu tăng trưởng, trong đó 10% báo cáo mức tăng trưởng trên 10%. Thêm vào đó, 31% các công ty này nhận thấy việc triển khai AI giúp giảm chi phí, với 7% giảm chi phí hơn 10%.

Những hạn chế của trí tuệ nhân tạo trong dự báo tài chính

Trí tuệ nhân tạo (AI) có ưu điểm về tốc độ, khả năng mở rộng và nhận diện mẫu. Nhưng nó cũng không phải không có hạn chế. Dữ liệu đầu vào không chính xác hoặc không đủ dữ liệu cơ bản có thể dẫn đến kết quả sai lệch. Thêm vào đó, luôn có thể xuất hiện các sự kiện ngoại lệ.

“Các mô hình dự báo tương lai rất hữu ích và các thuật toán có thể hoạt động với dữ liệu thời gian thực, nhưng trí tuệ nhân tạo không loại trừ tất cả các yếu tố bất ngờ,” ông Shen cảnh báo. “Vẫn cần có sự quản lý của con người để theo dõi các yếu tố này hoặc sự biến động của thị trường.”

Cách sử dụng trí tuệ nhân tạo để dự báo tài chính

Tất cả những điều này đều rất thú vị, nhưng trước khi đi sâu vào vấn đề, tôi muốn dành chút thời gian để hiểu cách thức hoạt động của trí tuệ nhân tạo (AI) trong dự báo tài chính và sự khác biệt so với dự báo truyền thống.

“Trong lịch sử, dự báo và phân tích tài chính chủ yếu mang tính định tính, dựa vào dữ liệu mẫu nhỏ và chuyên môn của con người,” nhà nghiên cứu Olubusola Odeyemi viết . “Các phương pháp được sử dụng chủ yếu dựa trên phân tích cơ bản và kỹ thuật, bao gồm việc xem xét kỹ lưỡng báo cáo tài chính và xu hướng thị trường để đưa ra dự đoán về hành vi thị trường trong tương lai.”

“Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo và máy học đã mở ra một kỷ nguyên mới, đặc trưng bởi việc xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và ứng dụng các thuật toán phức tạp để khám phá những hiểu biết và mô hình sâu sắc hơn,” bà giải thích.

Chào mừng đến với mô hình mới — loại bỏ các quy trình thủ công, và thay thế bằng trí tuệ dự đoán.

Vậy liệu dự báo tài chính bằng AI có hiệu quả? Nói một cách ngắn gọn, các mô hình AI sử dụng máy học để phân tích dữ liệu đầu vào từ các nguồn nội bộ và bên ngoài nhằm tạo ra các dự đoán trong tương lai.

Dự báo tài chính phụ thuộc vào dữ liệu đầu vào từ quá khứ và dữ liệu bên ngoài để tạo ra kết quả đầu ra. Các mô hình AI xử lý, ưu tiên và phân tích dữ liệu tài chính để giúp các công ty dự đoán doanh thu, dòng tiền, chi phí và nhiều hơn nữa. Dưới đây là các bước.

Thu thập dữ liệu

Mô hình AI thu thập dữ liệu đầu vào từ lượng lớn dữ liệu. Quá trình này bắt đầu với dữ liệu tài chính lịch sử của chính bạn, từ chi phí, lịch sử giao dịch đến hiệu quả tài chính. Bạn cũng có thể sử dụng phương pháp tạo dữ liệu tăng cường bằng cách truy xuất (RAG) để kết nối phần mềm bán hàng hoặc kế toán hiện tại của mình với AI nhằm thu thập dữ liệu mới theo thời gian thực. Sau đó, các mô hình sẽ làm sạch và xử lý dữ liệu để phân tích.

Một số mô hình cũng xem xét các dữ liệu bên ngoài như giá cổ phiếu, các chỉ số kinh tế và tâm lý trên mạng xã hội.

Xác định các mô hình chính

Tiếp theo, mô hình sử dụng kỹ thuật trích chọn đặc trưng để xác định các điểm dữ liệu quan trọng nhất, chẳng hạn như xu hướng giá cả hoặc tính mùa vụ, nhằm đưa ra dự đoán tốt nhất.

Lựa chọn mô hình

Tùy thuộc vào mục tiêu, các dự báo tài chính dựa trên AI có thể sử dụng các mô hình khác nhau. Mô hình chuỗi thời gian dự đoán xu hướng theo thời gian, ví dụ như doanh số bán hàng theo mùa, trong khi các mô hình học sâu như LSTM có thể dự đoán giá cổ phiếu từ dữ liệu lịch sử.

Kiểm tra và Đào tạo

Mô hình học hỏi từ dữ liệu lịch sử, thử nghiệm và tinh chỉnh mô hình của mình.

Dự báo

Giờ đến phần kết quả đầu ra — dự báo. Khi mô hình đã sẵn sàng, con người có thể yêu cầu nó đưa ra các dự đoán cụ thể, thiết lập để nó chạy định kỳ hoặc gửi cảnh báo nếu dự đoán thay đổi.

8 công cụ dự báo tài chính dựa trên trí tuệ nhân tạo đáng thử

Tôi có tin tốt cho bạn: Bạn không cần phải tự xây dựng mô hình AI của riêng mình để tận dụng khả năng dự báo tài chính bằng AI.

Các công cụ mà tôi đã chọn lọc bên dưới có thể tích hợp với các hệ thống hiện có của bạn và phân tích dữ liệu tài chính của bạn.

Công cụ dự báo tài chính bằng trí tuệ nhân tạo dành cho doanh nghiệp nhỏ và công ty khởi nghiệp

+ Quickbooks

Nếu bạn đã sử dụng Quickbooks cho kế toán, tuyệt vời! Không cần thêm công cụ riêng biệt nào khác. Các ứng dụng Quickbooks như Fathom , LivePlan và Clockwork có thể lấy dữ liệu tài chính của bạn và tạo ra các dự báo dòng tiền và doanh thu mạnh mẽ mà không cần phải thao tác với bảng tính.

Quickbooks cũng đã thông báo sẽ bổ sung các tính năng dự báo bằng trí tuệ nhân tạo vào gói Quickbooks Online Advanced, vì vậy việc nâng cấp có thể loại bỏ nhu cầu sử dụng ứng dụng của bên thứ ba.

+ Upmetrics

Nếu bạn là người sáng lập đang lập kế hoạch kinh doanh và dự báo các kịch bản tài chính, Upmetrics sẽ cung cấp cho bạn các dự báo tài chính và nhiều hơn thế nữa. Được xây dựng để cộng tác, công cụ này tận dụng phân tích dự đoán từ dữ liệu lịch sử để dự báo các xu hướng tương lai.

Tôi thích việc phần mềm hướng dẫn bạn lập kế hoạch tài chính, chẳng hạn như xác định khi nào bạn sẽ có đủ dòng tiền để tuyển dụng hoặc mua thiết bị.

+ Cube

Cube tích hợp với Google Sheets, Excel và các hệ thống khác, cho phép bạn tổng hợp dữ liệu tài chính vào một nguồn duy nhất. Công cụ AI của nó có thể phát hiện các bất thường trong dữ liệu, làm nổi bật sự khác biệt và thậm chí tạo ra nhiều dự báo dựa trên các kịch bản khác nhau.

Công cụ dự báo tài chính dựa trên trí tuệ nhân tạo dành cho doanh nghiệp vừa và lớn.

+ Datarails

Bạn thường xuyên sử dụng Excel? Datarails có thể là lựa chọn hoàn hảo dành cho bạn. Thay vì thay thế các công cụ hoặc tài liệu hiện có, Datarails biến các tệp Excel của bạn thành những bản dự báo thông minh và đẹp mắt.

Một tính năng tôi thích là bảng điều khiển có thể tùy chỉnh và các tùy chọn trực quan hóa để báo cáo. Khả năng mô phỏng kịch bản "nếu như" giúp các nhóm dự đoán các kết quả tiềm năng dựa trên các biến số.

+ Giải pháp Vena

Vena Solutions sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích và nhận dạng mẫu nhằm phân tích các tập dữ liệu tài chính lớn và mô phỏng các kịch bản. Khả năng dự báo tự động của Vena Solutions giúp các nhóm tài chính tập trung vào các hoạt động khác và phản ứng nhanh chóng với các thông tin chi tiết theo thời gian thực.

Một tính năng tôi thích là khả năng tích hợp với Microsoft Copilot, cho phép người dùng yêu cầu dự báo và thông tin bằng ngôn ngữ không cấu trúc (ví dụ: trò chuyện).

+ Planful

Planful Predict sử dụng máy học để tạo ra các dự báo chính xác dựa trên dữ liệu lịch sử nhằm xác định xu hướng và đưa ra dự đoán. Tôi nghĩ rằng lập kế hoạch theo kịch bản và cơ sở dữ liệu thân thiện với người dùng là những lợi ích hàng đầu của nền tảng này, cùng với phạm vi tích hợp rộng lớn của nó.

Planful Predict có 1.400 trình kết nối được tích hợp sẵn với các phần mềm bao gồm Salesforce, Workiva, Workday, ADP và NetSuite.

Công cụ dự báo tài chính AI dành cho doanh nghiệp

+ Anaplan

Nếu bạn cần một giải pháp lập kế hoạch tài chính toàn diện cho doanh nghiệp, thì đây chính là lựa chọn phù hợp. Anaplan tích hợp lập kế hoạch kịch bản, lập kế hoạch doanh thu và lập kế hoạch nhân sự trong một phần mềm lập kế hoạch hoàn chỉnh, kết nối liền mạch. Bạn có thể mô phỏng các kịch bản “nếu như” theo ý muốn với các công cụ hỗ trợ trí tuệ nhân tạo của Anaplan.

+ IBM Planning Analytics

Phần mềm này tận dụng sức mạnh của IBM Watson để giúp các chuyên gia tài chính mô phỏng nhiều kịch bản khác nhau, đảm bảo hoạt động kinh doanh luôn đi đúng hướng. Một tính năng nổi bật: IBM Planning Analytics có thể chạy nhiều thuật toán song song để tìm ra giải pháp phù hợp nhất.

Cách bắt đầu sử dụng dự báo tài chính bằng trí tuệ nhân tạo

Nếu bạn quá lạc quan về sức mạnh của trí tuệ nhân tạo trong dự báo tài chính, hãy bình tĩnh lại. Tôi tin rằng cách tốt nhất là nên tiếp cận việc thử nghiệm và triển khai AI một cách thận trọng. Vì vậy, hãy cùng xem bạn có thể thực hiện từng bước một như thế nào.

- Đặt ra mục tiêu và ưu tiên.

Trước tiên, hãy đảm bảo đặt ra các mục tiêu rõ ràng cho việc triển khai. Bạn muốn tiết kiệm thời gian và chi phí vận hành, hay tăng doanh thu?

Tiếp theo, hãy đánh giá hệ thống công nghệ hiện tại của bạn để xác định những công cụ tài chính nào bạn đã có sẵn và những công cụ dự báo mới nào có thể nâng cao hiệu quả của chúng. Xác định bất kỳ tính năng nào là cần thiết cho quá trình tìm kiếm sản phẩm của bạn.

- Phân bổ nguồn lực.

Hãy cân nhắc xem liệu bạn có đủ chuyên môn và nguồn lực nội bộ để bắt đầu một chương trình hay cần phải thuê một nhà tư vấn hoặc nhà khoa học dữ liệu.

Trong một nghiên cứu của Nvidia , các công ty cho biết những thách thức hàng đầu của họ trong việc triển khai dự báo tài chính bằng trí tuệ nhân tạo là các vấn đề về dữ liệu (quyền riêng tư và vị trí địa lý phân tán), thiếu hụt nhân tài AI và thiếu hụt ngân sách.

“Việc sử dụng AI cũng đi kèm với những thách thức riêng, giống như bất kỳ công cụ nào khác,” Marin Cristian-Ovidiu , Giám đốc điều hành của Online Games , người gần đây đã áp dụng dự báo bằng AI, cho biết. “Việc tích hợp ban đầu vào các hệ thống tài chính hiện có có thể khá khó khăn và thường đòi hỏi một lượng lớn nguồn lực. Ngoài ra, còn có yêu cầu liên tục cập nhật và đào tạo các mô hình AI để theo kịp các điều kiện thị trường đang thay đổi.”

Huấn luyện đội ngũ của bạn.

Shen nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đào tạo đội ngũ để đạt được thành công. Ông chia sẻ: “Các nhóm phải biết cách phân tích đúng đắn kết quả đầu ra của AI cùng với dữ liệu định tính. Tôi đề xuất nên giới thiệu các kỹ năng kiểm soát thông qua các buổi đào tạo cho các nhóm trong công ty, sử dụng phương pháp giáo dục và đào tạo nhóm kết hợp giữa nhóm tài chính và nhóm công nghệ.”

Tiến hành thử nghiệm dự báo tài chính bằng trí tuệ nhân tạo.

Để thăm dò phản ứng trước khi triển khai trên quy mô lớn, hãy bắt đầu với một dự án thí điểm. Tôi thấy điều này đúng với bất kỳ công nghệ mới nào bạn đang thêm vào hệ thống của mình.

“Tôi đặc biệt khuyên nên bắt đầu với một cách tiếp cận có mục tiêu hơn,” Cristian-Ovidiu nói. “Hãy cố gắng chọn một khía cạnh tài chính cụ thể mà AI có thể ngay lập tức chứng minh giá trị của nó, và mở rộng từ đó.”

Hãy xác định lĩnh vực ưu tiên hàng đầu mà bạn muốn thử nghiệm, ví dụ như dự báo doanh số, và tiến hành thử nghiệm nền tảng, sau đó so sánh kết quả với các dự báo truyền thống và số liệu tài chính thực tế. Sau khi đánh giá kết quả và thực hiện bất kỳ điều chỉnh cần thiết nào, bạn có thể triển khai nó cho các lĩnh vực tài chính khác.

Học hỏi và thích nghi.

Tất nhiên, cũng giống như dự báo truyền thống, dự báo bằng AI không hoàn hảo và có thể mắc sai lầm. Điều quan trọng là phải thiết lập mô hình và công cụ của bạn một cách chính xác, theo dõi xu hướng và kiểm tra lại các con số khi chúng có vẻ không chính xác hoặc khi sử dụng chúng để đưa ra các quyết định quan trọng.

“Tính năng hiệu quả nhất là vòng phản hồi, nơi các thành viên khác trong nhóm đóng góp ý tưởng giúp cải thiện kết quả đầu ra của mô hình AI,” Shen chia sẻ, người đã dẫn đầu một dự án thí điểm với hàng chục thành viên của nhóm Jarsy, Inc. về dự báo tài chính bằng AI.

“Sau nhiều lần động não và liên tục tinh chỉnh, việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào công việc tài chính của nhóm chúng tôi trở nên tự nhiên.”

Tự động hóa dự báo để đưa ra quyết định nhanh hơn, thông minh hơn.

Trong quá trình nghiên cứu cho bài viết này, tôi nhận thấy rằng dự báo tài chính bằng trí tuệ nhân tạo (AI) có tiềm năng giảm thiểu sai sót của con người, đưa ra dự đoán nhanh hơn và kết hợp dữ liệu tài chính của bạn với thông tin thị trường. Theo tôi, đây là những lợi ích to lớn.

Mặc dù không có công cụ nào có thể loại bỏ hoàn toàn sự không chắc chắn, nhưng trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giảm thiểu đáng kể điều đó, giúp bạn đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu nhanh hơn và tự tin hơn.