Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp bạn dự báo ngân sách như thế nào — Những mẹo và thủ thuật bạn cần biết

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong lập ngân sách và dự báo có cách tiếp cận khác. Bằng cách phân tích dữ liệu trực tiếp, liên tục cập nhật dự báo và phát hiện sớm các rủi ro và cơ hội, AI giúp các tổ chức lập kế hoạch chính xác và linh hoạt hơn.

Hướng dẫn này khám phá cách trí tuệ nhân tạo (AI) đang định hình lại việc lập ngân sách và dự báo trong thực tế. Nội dung bao gồm:

Trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò gì trong việc lập ngân sách và dự báo?

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong lập ngân sách và dự báo đề cập đến việc sử dụng máy học, phân tích dự đoán và tự động hóa để tự động xây dựng, cập nhật và tinh chỉnh ngân sách và dự báo dựa trên dữ liệu kinh doanh thực tế. Thay vì dựa vào các bảng tính tĩnh, giả định và cập nhật định kỳ, hệ thống AI liên tục phân tích các giao dịch, tín hiệu doanh thu, chi phí và dòng tiền để tạo ra các dự báo có thể thay đổi theo sự biến động của doanh nghiệp.

Không giống như các phương pháp lập ngân sách truyền thống thường dựa vào số liệu trung bình lịch sử, nhập liệu thủ công và mô hình tuyến tính, trí tuệ nhân tạo (AI) học hỏi từ các mô hình, phát hiện sự thay đổi sớm và tính toán lại các dự báo khi có dữ liệu mới. Ví dụ, thay vì tạo dự báo hàng quý và xem xét lại sau vài tuần, dự báo do AI hỗ trợ có thể phản ánh những thay đổi về nhu cầu, sự di chuyển của chuỗi cung ứng hoặc chi tiêu chỉ trong vài ngày hoặc thậm chí vài giờ.

Điều này có nghĩa là các nhóm tài chính có thể nhanh chóng mô phỏng nhiều kịch bản khác nhau, điều chỉnh ngân sách giữa kỳ và phát hiện rủi ro trước khi chúng trở thành vấn đề. Ví dụ, AI có thể cảnh báo về sự tăng đột biến bất ngờ trong chi phí thu hút khách hàng (CAC) hoặc dự đoán sự sụt giảm theo mùa trong dòng tiền. Những hiểu biết này cho phép các nhà lãnh đạo giảm thiểu rủi ro và tận dụng cơ hội sớm hơn.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lập ngân sách và dự báo được hỗ trợ bởi một số công nghệ cốt lõi:

• Học máy (ML): Các mô hình ML học hỏi từ dữ liệu tài chính trong quá khứ và cải thiện dự báo theo thời gian. Ví dụ, một mô hình ML có thể nghiên cứu doanh thu, chi phí và tính mùa vụ trong nhiều năm để dự đoán hiệu suất trong tương lai chính xác hơn so với một công thức cố định, sau đó điều chỉnh dự đoán khi có dữ liệu mới.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): NLP cho phép các hệ thống AI đọc và diễn giải dữ liệu phi cấu trúc như ghi chú ngân sách, hợp đồng, email và bình luận về thu nhập. Trong thực tế, NLP có thể trích xuất các yếu tố chi phí từ các thỏa thuận với nhà cung cấp hoặc tóm tắt các báo cáo tài chính cùng với các dự báo bằng số.
• Phân tích dự đoán: Các mô hình dự đoán ước tính những gì có khả năng xảy ra tiếp theo dựa trên các mô hình và xác suất. Điều này bao gồm dự báo thiếu hụt doanh thu, xác định rủi ro chi tiêu vượt mức và dự đoán những thay đổi về nhu cầu trước khi chúng xuất hiện trong báo cáo tài chính.
• Tự động hóa và tích hợp dữ liệu: Hệ thống AI kết nối trực tiếp với các hệ thống ERP, CRM và các công cụ tài chính để lấy dữ liệu trực tiếp mà không cần người dùng phải tải lên thủ công. Việc tự động hóa các tác vụ này giúp giảm thiểu lỗi và đảm bảo các dự báo phản ánh chính xác hoạt động hiện tại, chẳng hạn như các giao dịch đang mở, hóa đơn hoặc chi phí hoạt động.
• Mô hình hóa và mô phỏng kịch bản: Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể nhanh chóng chạy nhiều kịch bản "nếu như", chẳng hạn như thay đổi về giá cả, kế hoạch tuyển dụng hoặc điều kiện thị trường. Mô hình hóa giúp các nhà lãnh đạo tài chính hiểu rõ sự đánh đổi và lập kế hoạch ngân sách linh hoạt trước những bất trắc.

Lập ngân sách và dự báo truyền thống so với lập ngân sách và dự báo dựa trên trí tuệ nhân tạo

Dưới đây là bảng so sánh sự khác biệt giữa lập ngân sách và dự báo truyền thống và lập ngân sách và dự báo dựa trên trí tuệ nhân tạo.

Lợi ích của việc lập ngân sách và dự báo bằng AI

Hiệu quả

Phân tích dữ liệu trước đây là một công việc thủ công do con người thực hiện, họ cần thời gian để thu thập, phân tích và phát hiện các mẫu và xu hướng. Với trí tuệ nhân tạo (AI), công việc này có thể được hoàn thành trong vài phút. Hơn nữa, AI có thể liên tục phân tích dữ liệu và cảnh báo con người khi có sự thay đổi xảy ra.

Khi nghiên cứu về lợi ích của trí tuệ nhân tạo (AI), tám người khác nhau đã đề cập đến vai trò của AI trong việc quản lý ngân sách và dự báo một cách hiệu quả.

Connor Gillivan , chủ sở hữu kiêm Giám đốc Marketing của AccountsBalance , có kinh nghiệm sâu rộng trong lĩnh vực này. Tại công ty kế toán của mình, Gillivan sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích dữ liệu lập ngân sách và dự báo trong thời gian thực.

Ông nói: “Chúng tôi đã tích hợp các công cụ AI để phân tích dòng tiền, dữ liệu bán hàng và chi phí theo thời gian thực. Ví dụ, AI phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn về dòng tiền bằng cách so sánh mô hình chi tiêu trong quá khứ với thu nhập hiện tại, giúp chúng tôi điều chỉnh ngân sách hiệu quả hơn.”

Những công cụ này cũng dự báo doanh thu tương lai dựa trên xu hướng khách hàng và điều kiện thị trường, giúp loại bỏ yếu tố phỏng đoán trong quá trình lập kế hoạch.”

Kinh nghiệm của Gillivan phản ánh một sự thay đổi rộng hơn trong cách các nhóm tài chính tiếp cận việc lập ngân sách — chuyển từ việc điều chỉnh mang tính phản ứng sang lập kế hoạch liên tục, dựa trên dữ liệu, theo kịp điều kiện kinh doanh.

Độ chính xác và độ tin cậy

Trí tuệ nhân tạo (AI) giúp cải thiện độ chính xác của dự báo và lập ngân sách bằng cách phân tích khối lượng lớn dữ liệu tài chính và hoạt động, xác định các mô hình mà con người thường bỏ sót và cập nhật các dự báo khi có thông tin mới. Điều này dẫn đến các dự báo phản ánh tốt hơn tính mùa vụ, sự thay đổi nhu cầu và xu hướng lịch sử, giảm thiểu những bất ngờ và giúp các nhóm tài chính đưa ra các quyết định đúng đắn.

Tôi đã trao đổi với nhiều chuyên gia và họ đều cho rằng trí tuệ nhân tạo (AI) đã cải thiện độ chính xác của phân tích dữ liệu và dự báo. Thực tế, có đến 17 chuyên gia đề cập đến độ chính xác tới 27 lần.

Dávid Breitenbach , giám đốc thương mại tại PatentRenewal , đã đo lường tác động của trí tuệ nhân tạo (AI) đến độ chính xác của dự báo.

Ông nói: “Trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ xác định các mô hình theo mùa trong hoạt động kinh doanh của chúng tôi, cho phép chúng tôi chuẩn bị tốt hơn cho những biến động về nhu cầu. Về lâu dài, điều này đảm bảo ngân sách của chúng tôi phù hợp với các giai đoạn bán hàng cao điểm và thấp điểm, ngăn ngừa những bất ngờ về tài chính. Nhìn chung, AI đã tăng độ chính xác dự báo của chúng tôi lên 25%, đây là yếu tố then chốt trong việc tối ưu hóa chiến lược tài chính, giảm lãng phí và cải thiện lợi nhuận.”

Tuy nhiên, để có được những dự báo chính xác nhất, các tổ chức cần phải chú trọng đến trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu thô của mình.

Michael Abramov , CEO của Keylabs, thảo luận về tầm quan trọng của độ chính xác mô hình và đưa ra lời khuyên để cải thiện nó. Trong bài viết của mình, Abramov nhấn mạnh rằng độ chính xác của mô hình là yếu tố cơ bản đối với dịch vụ tài chính và vô cùng quan trọng đối với việc đánh giá rủi ro trong ngành tài chính.

Những lời khuyên của Abramov về việc duy trì độ chính xác của mô hình bao gồm:

• Xử lý sơ bộ dữ liệu. Đây là bước quan trọng để trí tuệ nhân tạo (AI) hoạt động chính xác, bao gồm làm sạch, chuyển đổi và chuẩn bị dữ liệu để nâng cao chất lượng. Với AI, kết quả phản ánh chất lượng của dữ liệu đầu vào.
• Kỹ thuật tạo đặc trưng. Là quá trình tạo ra các đặc trưng mới hoặc cải tiến chúng để nâng cao khả năng nhận diện các mẫu và mối quan hệ của mô hình. Ví dụ, sau khi nhận được kết quả phân tích dữ liệu, các nhóm có thể thêm các hàm toán học mới để thể hiện tốt hơn mối quan hệ giữa các biến.
• Tối ưu hóa siêu tham số. Phương pháp điều chỉnh các tham số để đạt được độ chính xác tốt hơn.

Ra quyết định dựa trên dữ liệu

Việc lập ngân sách và dự báo trở nên chính xác hơn nhiều khi trí tuệ nhân tạo (AI) được tích hợp vào quy trình. Thay vì dựa vào các báo cáo rời rạc hoặc trực giác, các tổ chức có thể đưa ra quyết định tài chính dựa trên các mô hình được rút ra từ kết quả lịch sử, hành vi khách hàng và điều kiện thị trường thay đổi.

Dávid Breitenbach , người được đề cập ở trên, cho rằng trí tuệ nhân tạo (AI) giúp đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.

Ông nói: “Chúng tôi bắt đầu thử nghiệm các công cụ AI để nâng cao khả năng dự báo doanh số và lập ngân sách. Chúng tôi đã phát triển các quy trình của mình, và giờ đây, những công cụ này giúp chúng tôi đưa ra các quyết định thông minh hơn, dựa trên dữ liệu. Ví dụ, phân tích dữ liệu bán hàng trong quá khứ, hành vi khách hàng và xu hướng thị trường giúp cải thiện độ chính xác của dự báo doanh số.”

Eric Colson lần đầu tiên chia sẻ ảnh chụp màn hình trên trong bài báo trên Harvard Business Review . Trong đó, Colson đưa ra một quy trình đưa ra quyết định kinh doanh bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI). Điều quan trọng là, Colson đã đưa thêm yếu tố con người vào phân tích ở giai đoạn sau.

Dữ liệu lớn được đưa vào trí tuệ nhân tạo (AI), AI sẽ phân tích dữ liệu và đưa ra các hành động khả thi. Sau đó, những phát hiện này được con người đánh giá cùng với các dữ liệu phi kỹ thuật số khác (điều mà AI đơn thuần không thể làm được). Cuối cùng, với tất cả những điều trên, một quyết định kinh doanh được đưa ra.

Colson đang đưa yếu tố con người, vốn rất quan trọng, vào quá trình này. Mặc dù trí tuệ nhân tạo rất tuyệt vời, nhưng nó sẽ không bao giờ thay thế được sự hiểu biết sâu sắc của con người.

Colson đã diễn đạt điều này một cách xuất sắc khi ông nói: “Điểm mấu chốt là con người không tương tác trực tiếp với dữ liệu mà là với những khả năng được tạo ra bởi quá trình xử lý dữ liệu của trí tuệ nhân tạo. Giá trị, chiến lược và văn hóa là cách chúng ta dung hòa các quyết định với tính hợp lý khách quan. Điều này được thực hiện tốt nhất một cách rõ ràng và đầy đủ thông tin. Bằng cách tận dụng cả trí tuệ nhân tạo và con người, chúng ta có thể đưa ra những quyết định tốt hơn so với việc chỉ sử dụng một trong hai.”

Khung lý thuyết của Colson nhấn mạnh rằng trí tuệ nhân tạo (AI) trong lập ngân sách và dự báo hiệu quả nhất khi sự phán đoán của con người vẫn là một phần của quy trình. Việc chuyển đổi các khả năng của dữ liệu thành các quyết định phản ánh các giá trị và chiến lược của tổ chức là điều mà AI không thể tự mình thực hiện.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lập ngân sách và dự báo

Với mục tiêu nâng cao hiệu quả, cải thiện độ chính xác và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu mạnh mẽ hơn, bài viết này sẽ xem xét cách trí tuệ nhân tạo (AI) được áp dụng vào lập ngân sách và dự báo trong thực tế.

Tiết kiệm thời gian

Trí tuệ nhân tạo (AI) rút ngắn chu kỳ lập ngân sách bằng cách tự động hóa việc thu thập dữ liệu, cập nhật dự báo ngay khi giao dịch diễn ra và loại bỏ các bước thủ công làm chậm quá trình làm việc của đội ngũ tài chính. Điều này cho phép các tổ chức phản ứng nhanh hơn với những thay đổi về doanh thu, chi phí và dòng tiền mà không làm tăng chi phí vận hành.

Russell Rosario là một kế toán viên được chứng nhận (CPA), giám đốc tài chính (CFO) và kỹ sư phần mềm chuyên về trí tuệ nhân tạo (AI). Tại công ty tư vấn chiến lược tài chính của mình , Rosario sử dụng AI để tiết kiệm thời gian, tăng tốc quy trình và giảm thiểu sai sót. Rosario đã chia sẻ một số trường hợp sử dụng xuất sắc, bao gồm tiết kiệm thời gian và báo cáo.

Rosario nói, “Trí tuệ nhân tạo giúp tăng tốc quá trình và giảm thiểu sai sót trong việc lập ngân sách. Tôi từng làm việc với một công ty khởi nghiệp phải mất hàng tuần để nhập dữ liệu thủ công và không thể theo kịp tốc độ tăng trưởng nhanh chóng. Chúng tôi đã triển khai một hệ thống tự động cập nhật ngân sách theo thời gian thực khi có đơn đặt hàng. Giờ đây, các nhà sáng lập kiểm tra ngân sách hàng ngày và điều chỉnh cho phù hợp, giúp tăng cường khả năng theo dõi dòng tiền.”

Báo cáo

Việc báo cáo dựa trên trí tuệ nhân tạo giúp giảm thời gian thu thập dữ liệu, định dạng báo cáo và đối chiếu số liệu giữa các hệ thống. Bằng cách tự động hóa các báo cáo và bảng điều khiển định kỳ, các nhóm tài chính có thể dành ít thời gian hơn để tạo báo cáo và nhiều thời gian hơn để phân tích kết quả và tư vấn cho doanh nghiệp.

Ví dụ, Russell Rosario tiết kiệm được tám giờ mỗi tuần nhờ tự động hóa việc lập báo cáo.

Ông nói: “Trí tuệ nhân tạo (AI) xử lý các báo cáo thường nhật, giúp chúng tôi có thời gian tư vấn cho khách hàng. AI cung cấp những hiểu biết mà chỉ riêng nó không thể có được, trong khi chúng tôi hướng dẫn các quyết định phức tạp vượt ra ngoài phạm vi của AI.”

“Trí tuệ nhân tạo (AI) đảm nhiệm việc lập báo cáo thường xuyên, giúp các nhóm tập trung vào chiến lược. Một công ty tư vấn mà tôi từng tư vấn trước đây bị sa lầy vào việc lập báo cáo hàng tháng, tiêu tốn 10 giờ mỗi tuần. Chúng tôi đã thiết lập các bảng điều khiển động tự động lấy dữ liệu từ hệ thống của họ, tiết kiệm được 8 giờ mỗi tuần. Họ đã tái đầu tư thời gian đó vào phát triển kinh doanh, giúp tăng doanh thu 22% mỗi năm.”

Nâng cao độ chính xác của dự báo

Trí tuệ nhân tạo (AI) cải thiện độ chính xác của dự báo bằng cách phát hiện các mô hình mà các mô hình truyền thống thường bỏ qua, chẳng hạn như tính mùa vụ tinh tế và sự thay đổi nhu cầu ngắn hạn. Điều này cho phép các nhà lãnh đạo tài chính và bán hàng điều chỉnh ngân sách và mục tiêu giữa chu kỳ thay vì phải chờ đến cuối quý để điều chỉnh.

Mark McDermott , CEO kiêm đồng sáng lập của ScreenCloud , sử dụng trí tuệ nhân tạo để cải thiện độ chính xác của dự báo.

Ông nói: “Chúng tôi sử dụng trí tuệ nhân tạo để xác định các mô hình theo mùa ẩn giấu vượt ra ngoài chu kỳ lịch thông thường, giúp chúng tôi dự báo sự tăng đột biến vào những tháng không ngờ tới.”

Ví dụ, trí tuệ nhân tạo (AI) đã cảnh báo nhóm của McDermott về sự gia tăng đột biến số lượng đăng ký sản xuất trong tháng Hai — điều mà họ sẽ không thể phát hiện ra nếu không có nó. Điều này giúp nhóm phân bổ nỗ lực bán hàng và ngân sách một cách chính xác vào những lĩnh vực mang lại hiệu quả cao nhất.

“Chúng tôi dựa vào Salesforce Einstein AI để dự báo theo thời gian thực, cung cấp cho chúng tôi các dự báo doanh thu cập nhật từng phút, và chúng tôi có thể điều chỉnh giữa quý nếu cần. Kể từ khi áp dụng, độ chính xác dự báo của chúng tôi đã được cải thiện gần 18%, giúp chúng tôi đạt được mục tiêu doanh thu một cách nhất quán hơn”, McDermott cho biết.

Dự báo nhu cầu

Dự báo nhu cầu dựa trên trí tuệ nhân tạo giúp các tổ chức dự đoán sự thay đổi trong nhu cầu của khách hàng bằng cách phân tích các mô hình sử dụng, mức độ chấp nhận dịch vụ và hành vi trong quá khứ. Điều này cho phép các nhà lãnh đạo thử nghiệm các sản phẩm/dịch vụ mới, phân bổ nguồn lực và lập kế hoạch mở rộng với sự tự tin cao hơn.

Một ví dụ cụ thể về cách trí tuệ nhân tạo (AI) tác động đáng kể đến dự báo doanh số của Peter Hunt , giám đốc kiêm chuyên viên vật lý trị liệu tại The Alignment Studio, là khi ông mở rộng các dịch vụ Pilates và chăm sóc sức khỏe của mình.

Hunt cho biết: “Bằng cách phân tích dữ liệu từ các khách hàng vật lý trị liệu của chúng tôi, AI đã giúp chúng tôi xác định được nhu cầu ngày càng tăng đối với các dịch vụ bổ sung này, dẫn đến lượng đặt lịch tập Pilates tăng 20% ​​trong vòng sáu tháng.”

Với hơn 30 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực hành nghề tư nhân và các phòng khám vật lý trị liệu thể thao, Hunt cho biết kinh nghiệm của ông đã giúp ông triển khai các công cụ này một cách chiến lược. Điều này đảm bảo rằng các giải pháp AI bổ sung cho các quy trình hiện có thay vì gây quá tải cho đội ngũ.

Ông Hunt cho biết: “Trí tuệ nhân tạo không chỉ cải thiện khả năng dự báo tài chính của chúng tôi mà còn giúp chúng tôi đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu, hỗ trợ sự tăng trưởng bền vững của doanh nghiệp”.

Trường hợp sử dụng của Hunt minh họa hoàn hảo cách kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và hiểu biết của con người để thúc đẩy các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu. Trong trường hợp này, Hunt đang sử dụng AI để dự báo nhu cầu, và những hiểu biết thu được cung cấp dữ liệu mà ông cần để quyết định có nên ra mắt một dịch vụ mới hay không.

Trí tuệ nhân tạo (AI) thay đổi quy trình dự báo của bạn như thế nào?

Khi trí tuệ nhân tạo được tích hợp vào quy trình dự báo, bản thân quy trình này sẽ thay đổi. Dự báo không còn phụ thuộc vào các chu kỳ lập kế hoạch tĩnh mà trở thành một hệ thống liên tục phản hồi các tín hiệu kinh doanh thực tế khi chúng xuất hiện.

Từ ngân sách tĩnh đến kế hoạch năng động.

Trí tuệ nhân tạo (AI) thay thế ngân sách cố định bằng các dự báo liên tục được cập nhật khi điều kiện kinh doanh thay đổi. Vì vậy, thay vì chỉ xem xét lại kế hoạch vào cuối quý, các nhóm tài chính có thể liên tục điều chỉnh dự báo dựa trên xu hướng doanh thu hiện tại, diễn biến đơn hàng, tính mùa vụ và các tín hiệu bên ngoài.

Matthew Kinneman , người sáng lập kiêm CEO của Bully Max , cho biết trí tuệ nhân tạo (AI) đã thay đổi cách ông tiếp cận việc dự báo bằng cách chuyển nó từ một hoạt động tĩnh, thực hiện hàng quý sang một quy trình liên tục, dựa trên dữ liệu.

“Thay vì đối chiếu thủ công các bảng tính, chúng tôi sử dụng các mô hình AI để phân tích hiệu suất trong quá khứ, tốc độ xử lý đơn hàng, tính mùa vụ và các tín hiệu bên ngoài gần như theo thời gian thực. Kết quả là, các dự báo luân chuyển của chúng tôi chính xác hơn đáng kể, và độ lệch dự báo doanh thu đã giảm từ khoảng ±15% xuống dưới ±5% trong vòng hai quý.”

Nhận dạng mẫu thông minh.

Trí tuệ nhân tạo (AI) vượt trội trong việc xác định các mô hình khó nhận thấy trong các báo cáo truyền thống, đặc biệt là khi rủi ro phát triển dần dần trên nhiều điểm dữ liệu. Bằng cách theo dõi thời gian, thay đổi hành vi và sự chậm trễ trong quy trình làm việc, AI có thể phát hiện ra các vấn đề rất lâu trước khi chúng xuất hiện trong các con số nổi bật.

Daniel Dantus , Phó chủ tịch phụ trách Giải pháp AI Agentic tại Skan AI , đã kể với tôi về một lần AI cảnh báo rằng một hợp đồng doanh nghiệp kéo dài nhiều quý đang gặp rủi ro do sự chậm trễ trong khâu phê duyệt, điều mà nhóm của ông không thể phát hiện ra chỉ bằng các báo cáo tiêu chuẩn.

“Bằng cách chủ động phân bổ lại nguồn lực, chúng tôi đã tránh được khoản thiếu hụt doanh thu 450.000 đô la trong quý đó. Đối với tôi, giá trị thực sự của AI trong lập ngân sách không chỉ nằm ở độ chính xác, mà còn ở khả năng phát hiện ra những rủi ro và cơ hội tiềm ẩn trước khi chúng ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh.”

Từ giả định đến giải pháp.

Phương pháp dự báo truyền thống thường dựa trên những giả định về những gì có thể xảy ra tiếp theo. Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo (AI) chuyển hướng dự báo sang hướng đưa ra giải pháp bằng cách phân tích kết quả và đề xuất các hành động cụ thể gắn liền với tác động dự kiến.

Kiril Tashev , Trưởng bộ phận Website tại MobiSystems , giải thích: “Trí tuệ nhân tạo (AI) đã giúp chúng tôi xác định rằng một số người dùng dùng phiên bản miễn phí khó có khả năng chuyển đổi thành khách hàng thực sự trừ khi được khuyến khích tại các điểm tiếp xúc cụ thể. Bằng cách phân bổ lại chỉ 10% ngân sách tiếp thị cho các email chào mừng và lời nhắc trong ứng dụng được nhắm mục tiêu, chúng tôi đã tăng tỷ lệ chuyển đổi lên 9% trong vòng hai tháng.”

Sự chuyển đổi này — từ việc ước tính kết quả sang đề xuất hành động — chính là điểm mấu chốt khiến trí tuệ nhân tạo (AI) thay đổi căn bản cách thức lập ngân sách và dự báo hỗ trợ việc ra quyết định.

Cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dự báo

Hiệu quả của trí tuệ nhân tạo trong dự báo phụ thuộc vào cách thức tích hợp nó vào các quy trình tài chính hiện có.

Tôi đã hỏi ý kiến ​​các chuyên gia để họ chia sẻ những lời khuyên hữu ích nhất về việc triển khai, và đây là những gì họ đã nói.

Hãy bắt đầu từ những việc nhỏ.

Các tổ chức sẽ có được những dự báo tốt nhất khi triển khai AI một cách từng bước. Bắt đầu với một quy trình làm việc duy nhất hoặc một công cụ tài chính quen thuộc sẽ giúp các nhóm hiểu được cách AI phù hợp với các quy trình hiện có mà không làm gián đoạn hoạt động hàng ngày. Khi đã tự tin về cách thức hoạt động của nó, họ có thể mở rộng phạm vi.

Sophie Marasco , người sáng lập cửa hàng hoa Thanks A Bunch Florist , khuyên nên bắt đầu từ quy mô nhỏ khi triển khai trí tuệ nhân tạo.

Marasco sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc lập ngân sách và dự báo tại cửa hàng hoa của mình để quản lý tài chính và dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai. Cô ấy nói: “Các nền tảng dựa trên AI phân tích lịch sử bán hàng của chúng tôi và dự đoán dòng tiền trong tương lai dựa trên nhiều yếu tố khác nhau, chẳng hạn như xu hướng theo mùa và hành vi của khách hàng. Điều này giúp chúng tôi có cái nhìn rõ ràng hơn về số tiền cần chi cho các khoản như vật tư, tiếp thị và nhân công.”

Khi bắt đầu sử dụng AI, Marasco nói: “Hãy bắt đầu từ những bước nhỏ, có thể là một công cụ kế toán dựa trên AI, và dần dần tích hợp thêm các công cụ phân tích nâng cao hơn khi bạn đã quen thuộc. Quá trình tích hợp từng bước này đã mang lại hiệu quả tốt cho chúng tôi, và các quyết định dựa trên dữ liệu đã giúp hoạt động tài chính của chúng tôi trở nên vững mạnh hơn.”

Điều tôi thích ở đây: Từ kinh nghiệm nghiên cứu về AI trước đây và trong các lĩnh vực khác, tôi biết lợi ích của việc tích hợp AI một cách đơn giản và ở quy mô nhỏ. Ví dụ, 89% chuyên gia tiếp thị cho biết họ sử dụng AI nhiều hơn khi nó được tích hợp vào các công cụ hiện có như Google hoặc Zoom .

Bước chuyển đổi về tư duy và khả năng thích ứng quy trình có thể sẽ nhỏ hơn/dễ dàng hơn nhiều nếu tổ chức đã và đang sử dụng và nâng cấp một công cụ bằng trí tuệ nhân tạo. Như Marasco đã nói, hãy bắt đầu với một công cụ kế toán và xem những gì có thể được cải tiến bằng trí tuệ nhân tạo.

Đừng bỏ qua những hiểu biết về con người.

Khi triển khai trí tuệ nhân tạo (AI), điều quan trọng cần biết là nó không thể thay thế hoàn toàn cho sự hiểu biết của con người. Thay vào đó, nó là một công cụ có thể nâng cao quy trình lập ngân sách và dự báo, hỗ trợ con người chứ không phải thay thế họ.

Russell Rosario đã chia sẻ những hiểu biết của mình về cách AI tiết kiệm thời gian như đã nêu ở trên, nhưng ông cũng cảnh báo rằng khả năng phán đoán của con người vẫn rất quan trọng. Theo Rosario, chìa khóa nằm ở việc “Sử dụng AI cho các nhiệm vụ thường nhật để các chuyên gia có thể tập trung vào những công việc có giá trị cao. AI cải thiện khả năng ra quyết định bằng cách cung cấp những hiểu biết dựa trên dữ liệu. Với các công cụ và hướng dẫn phù hợp, bất kỳ doanh nghiệp nào cũng có thể tận dụng AI để đạt được lợi thế cạnh tranh.”

Dávid Breitenbach, một người đóng góp quan trọng khác cho bài viết này, đã nhấn mạnh tầm quan trọng của sự giám sát của con người.

Ông nói, “Mặc dù AI có thể cung cấp phân tích dự đoán và xu hướng, nhưng nhóm của chúng tôi thường xuyên xem xét lại những thông tin chi tiết này để điều chỉnh cho phù hợp với bất kỳ yếu tố không lường trước nào như thay đổi thị trường hoặc các ưu tiên nội bộ. Phương pháp kết hợp mà chúng tôi đã phát triển đảm bảo chúng tôi luôn linh hoạt và phản ứng nhanh nhạy trong khi tận dụng sức mạnh của AI.”

Điều tôi thích ở đây là: Tôi nghĩ rằng việc một công ty nhận ra tầm quan trọng của những hiểu biết từ con người, và đặt thông điệp này lên hàng đầu trong các quy trình nội bộ và các cuộc đối thoại về trí tuệ nhân tạo và sự hợp tác giữa con người, là rất quan trọng. Tôi hy vọng điều này sẽ mang lại sự an tâm cho những nhân viên có thể lo ngại về công việc của họ khi trí tuệ nhân tạo được tích hợp.

Thường xuyên mở rộng dữ liệu.

Các mô hình dự báo bằng trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ được cải thiện khi có thêm dữ liệu phù hợp và cập nhật theo thời gian. Việc mở rộng tập dữ liệu cho phép AI phản ánh tốt hơn những thay đổi trong hành vi khách hàng, tính mùa vụ và mô hình nhu cầu.

Hayley Kirkby , Giám đốc Kinh doanh Bán buôn tại Connect Vending , đã đạt được thành công nhờ thường xuyên bổ sung dữ liệu.

Kirkby nói, “[Việc bổ sung] các xu hướng theo mùa hoặc sự thay đổi trong hành vi của khách hàng thực sự đã giúp chúng tôi đặt ra các mục tiêu chính xác hơn, quản lý nguồn lực tốt hơn và cuối cùng là đạt được mục tiêu hiệu quả hơn. Điều quan trọng nhất cần nhớ là: Trí tuệ nhân tạo chỉ tốt khi dữ liệu đầu vào tốt.”

Điều tôi thích ở đây là: Tôi nghĩ chất lượng dữ liệu có thể tạo nên sự khác biệt giữa trải nghiệm tốt với AI, giúp xây dựng lòng tin, và trải nghiệm tồi tệ, gây ra sự thất vọng. Thật đáng tiếc nếu đánh giá thấp AI khi vấn đề cốt lõi lại chính là dữ liệu.

Hãy chọn các công cụ dự báo dựa trên trí tuệ nhân tạo phù hợp với hệ thống công nghệ hiện có.

Dự báo bằng AI hoạt động hiệu quả nhất khi công cụ dự báo kết nối trực tiếp với các hệ thống hiện đang vận hành doanh nghiệp. Khi các mô hình AI lấy dữ liệu trực tiếp từ các hệ thống được kết nối, ngân sách và dự báo sẽ được cập nhật nhanh hơn, phản ánh hiệu suất thực tế và yêu cầu ít thao tác đối chiếu thủ công hơn. Điều này giúp các nhóm tài chính dễ dàng điều chỉnh kế hoạch khi doanh thu, chi phí hoặc nhu cầu thay đổi.

Khi đánh giá các công cụ dự báo dựa trên trí tuệ nhân tạo, hãy kiểm tra xem chúng có tích hợp với các nền tảng như:

• Hệ thống CRM (ví dụ: Salesforce, Pipedrive)
• Hệ thống ERP và kế toán (ví dụ: NetSuite, QuickBooks, Xero)
• Các công cụ thanh toán và quản lý đăng ký (ví dụ: Stripe, Chargebee, Recurly)
• Các nền tảng tiếp thị, Google Ads, Meta Ads)
• Các công cụ dữ liệu và phân tích (ví dụ: Snowflake, BigQuery, Looker)

Điều tôi thích ở công cụ này: Công cụ dự báo tích hợp với hệ sinh thái rộng lớn gồm các công cụ CRM, tài chính, bán hàng và vận hành. Điều này có nghĩa là nó sử dụng dữ liệu doanh thu và tiến độ bán hàng trực tiếp để xây dựng các dự báo và ngân sách phản ánh hoạt động thực tế của doanh nghiệp.

Những thách thức khi sử dụng trí tuệ nhân tạo trong lập ngân sách và dự báo

Mặc dù lập ngân sách và dự báo dựa trên trí tuệ nhân tạo mang lại những lợi ích đáng kể, nhưng chúng cũng đặt ra những thách thức mà các nhà lãnh đạo tài chính cần giải quyết ngay từ đầu. Dưới đây là một số thách thức đó:

Các vấn đề liên quan đến chất lượng dữ liệu

Trí tuệ nhân tạo (AI) nâng cao tiêu chuẩn về chất lượng dữ liệu. Khi dữ liệu tài chính, bán hàng và tiếp thị không nhất quán hoặc được quản lý kém, các mô hình AI có thể nhanh chóng phát hiện ra những lỗ hổng đó trên quy mô lớn hơn, làm suy yếu niềm tin vào các dự báo.

Matthew Kinneman nói với tôi rằng thách thức lớn nhất khi triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) cho việc dự báo và lập ngân sách là chất lượng dữ liệu.

“Trí tuệ nhân tạo chỉ đơn giản là khuếch đại sự không nhất quán giữa các hệ thống tài chính, bán hàng và tiếp thị,” Kinneman nói. “Chúng tôi đã giải quyết vấn đề này bằng cách chuẩn hóa các định nghĩa, làm sạch dữ liệu lịch sử và giới hạn các mô hình chỉ sử dụng một tập hợp nhỏ các dữ liệu đầu vào có độ tin cậy cao trước khi mở rộng.”

Quản lý thay đổi

Việc áp dụng AI cũng đòi hỏi quản lý thay đổi có chủ đích. Các nhóm quen với bảng tính và dự báo thủ công thường cần thời gian và sự hỗ trợ để thích nghi với quy trình làm việc và quy trình ra quyết định mới.

Các nhà lãnh đạo tài chính có thể giúp quá trình chuyển đổi này diễn ra suôn sẻ hơn bằng cách truyền đạt rõ ràng cách AI hỗ trợ, chứ không phải thay thế, khả năng phán đoán của con người. Đầu tư vào đào tạo, triển khai các tính năng AI một cách dần dần và liên kết các trường hợp sử dụng ban đầu với các chỉ số quen thuộc sẽ giúp các nhóm xây dựng lòng tin và nhận thấy giá trị của hệ thống mới.

Thiếu tin tưởng vào các dự báo dựa trên trí tuệ nhân tạo

Việc chuyển đổi từ các phương pháp dự báo truyền thống sang các phương pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo có thể gây khó chịu, đặc biệt khi các khuyến nghị của AI thách thức những giả định đã được duy trì từ lâu. Sự phản kháng thường xuất phát từ sự không chắc chắn về cách thức tạo ra các dự đoán và liệu chúng có đáng tin cậy hay không.

Daniel Dantus của Skan AI đã chứng kiến ​​điều này tận mắt. “Các nhóm tài chính và vận hành tỏ ra hoài nghi về việc dựa vào các dự đoán của AI, đặc biệt là khi các khuyến nghị đi ngược lại trực giác. Chúng tôi đã giải quyết vấn đề này bằng cách xây dựng các bảng điều khiển AI minh bạch, hiển thị lý do đằng sau mỗi dự báo, để các nhóm có thể tin tưởng vào những hiểu biết đó trong khi vẫn áp dụng phán đoán của con người.”

Tính minh bạch trong cách AI tạo ra các dự báo thường là yếu tố quyết định liệu các nhóm tài chính có áp dụng và tin tưởng công nghệ này hay quay trở lại các quy trình thủ công quen thuộc.

Chuẩn bị sẵn sàng cho tương lai với các dự báo ngân sách của bạn

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong lập ngân sách và dự báo đang định hình lại kế hoạch tài chính, giúp các tổ chức chuyển từ các bảng tính tĩnh sang các quy trình liên tục, dựa trên dữ liệu. Khi các mô hình dự báo học hỏi từ hiệu suất trong quá khứ và các tín hiệu thời gian thực, các nhóm tài chính sẽ sớm nắm bắt được các rủi ro và cơ hội. Các chuyên gia trong bài viết này luôn chỉ ra rằng kết quả tốt nhất đến từ sự kết hợp giữa khả năng nhận dạng mẫu của AI với phán đoán của con người.

Đối với các tổ chức muốn áp dụng điều này vào thực tế, các công cụ dự báo dựa trên trí tuệ nhân tạo tích hợp trực tiếp vào CRM, cung cấp cho các nhóm tài chính và bán hàng cái nhìn tổng quan, trực tiếp về doanh thu dự kiến ​​và tình trạng của kênh bán hàng.