Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách dự báo dòng tiền như thế nào: Hướng dẫn dành cho chủ doanh nghiệp

Suy cho cùng, tôi là một nhà văn chứ không phải một người giỏi về số liệu, vì vậy càng có thể thuê ngoài khía cạnh tài chính của doanh nghiệp thì càng tốt cho tất cả chúng ta. Một trường hợp sử dụng cụ thể mà tôi thấy thú vị là cách các doanh nghiệp (như tôi!) có thể sử dụng AI để cải thiện độ chính xác và sự dễ dàng trong việc dự báo dòng tiền.

Vì 80% doanh nghiệp nhỏ phá sản do vấn đề dòng tiền, nên việc giải quyết vấn đề này rất quan trọng . Và dòng tiền tốt hơn đồng nghĩa với việc tôi có thể tiếp tục làm công việc mình yêu thích.

Để tìm hiểu thêm về tiềm năng của công nghệ này, tôi đã trò chuyện với một số chuyên gia trong nhiều lĩnh vực khác nhau (từ tài chính đến thương mại điện tử) để xem họ đang tích hợp AI vào phương pháp dự báo của mình như thế nào và bạn có thể học hỏi được gì từ kinh nghiệm của họ.

Tại sao nên sử dụng AI để dự báo dòng tiền?

Chắc hẳn bạn đã biết rằng trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp bạn tiết kiệm thời gian và tiền bạc trong việc điều hành doanh nghiệp — nhưng chính xác thì nó có thể giúp bạn dự báo dòng tiền tốt hơn như thế nào?

Để trả lời câu hỏi này, trước tiên tôi cần giải thích dự báo dòng tiền là gì và một số thách thức thường gặp khi sử dụng các phương pháp truyền thống.

• Dự báo dòng tiền: Là quá trình ước tính dòng tiền vào và ra trong tương lai để dự đoán tình hình tài chính của doanh nghiệp theo thời gian. Điều này bao gồm các yếu tố như nguồn doanh thu, chi phí tiền lương và chi phí hoạt động hàng ngày.
• Tại sao điều này quan trọng : Điều này giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt về đầu tư, chi phí và cơ hội tăng trưởng, đồng thời đảm bảo duy trì đủ dự trữ tiền mặt.

Trí tuệ nhân tạo (AI) thay đổi dự báo dòng tiền như thế nào: Phương pháp cũ so với phương pháp mới

Trước thời kỳ trí tuệ nhân tạo (AI), dự báo dòng tiền có nghĩa là thu thập dữ liệu từ các hệ thống khác nhau, cập nhật bảng tính và đưa ra những phỏng đoán dựa trên kinh nghiệm về thời điểm khách hàng có thể thanh toán. Quá trình này thủ công, tốn thời gian và thường không chính xác.

Phương pháp dự báo thủ công gặp phải nhiều vấn đề như dữ liệu phân tán, thông tin lỗi thời, sai sót trong tính toán và bỏ sót các mô hình theo mùa. Các nhóm đã lãng phí hàng giờ vào các phân tích cơ bản mà kết quả đã lỗi thời ngay cả trước khi hoàn thành.

Hãy tưởng tượng bạn có một hệ thống tự động thu thập dữ liệu từ tất cả các nguồn, học hỏi thói quen thanh toán của khách hàng và cảnh báo bạn về nguy cơ thiếu tiền mặt trước khi chúng xảy ra. Đó chính là những gì trí tuệ nhân tạo (AI) mang lại.

Trong khi phương pháp dự báo truyền thống có thể cho bạn biết khoản thanh toán dự kiến ​​là 100.000 đô la vào tháng tới dựa trên mức trung bình trong quá khứ, trí tuệ nhân tạo (AI) có thể cho bạn biết những điều như:

• Công ty A luôn thanh toán sớm khi đặt hàng với tổng giá trị hơn 50.000 đô la.
• Công ty B thường trả lương chậm trong những tháng hè.
• Doanh số bán lẻ của bạn có khả năng tăng đột biến từ 10 giờ sáng đến 2 giờ chiều, hai ngày sau khi tiền trợ cấp An sinh Xã hội được chi trả. (Vâng, đó là một dữ liệu thực tế mà một nguồn tin đã chia sẻ với tôi!)

Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể cải thiện dự báo dòng tiền như thế nào?

Trí tuệ nhân tạo (AI) giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ dự báo dòng tiền.

Phương pháp dự báo dòng tiền truyền thống có thể tốn nhiều thời gian và dễ xảy ra lỗi, nhưng trí tuệ nhân tạo đang giải quyết vấn đề này.

“Trí tuệ nhân tạo (AI) giúp giảm thời gian thu thập và nhập dữ liệu, đồng thời có thể tạo ra các dự báo chính xác hơn bằng cách tính đến các sự kiện bất ngờ và điều kiện kinh tế hiện tại, những yếu tố khó nắm bắt bằng phương pháp dự báo truyền thống”, Jim Pendergast , Tổng Giám đốc của altLINE , giải thích .

Trí tuệ nhân tạo (AI) vượt trội trong việc nhận diện các mô hình phức tạp mà con người có thể bỏ sót.

Sức mạnh của trí tuệ nhân tạo nằm ở khả năng phát hiện ra những mô hình ẩn trong dữ liệu tài chính mà con người khó có thể nhận ra. (Và tại sao bạn phải tốn thời gian xem xét kỹ lưỡng các bảng tính chi tiết nếu bạn không cần thiết?)

Alex Schlesinger , người sáng lập kiêm CEO của Active Mutual , một công ty bảo hiểm chi phí tang lễ, đã chia sẻ một ví dụ thuyết phục. Nhóm của ông nhận thấy rằng nhiều khách hàng cao tuổi của họ nhận được khoản thanh toán An sinh Xã hội vào thứ Tư tuần thứ ba của mỗi tháng. “Trước đây, chúng tôi thường ước tính rằng 'có lẽ công việc kinh doanh sẽ khởi sắc vào khoảng thời gian đó.'

“Mô hình của chúng tôi đã chỉ ra rằng doanh số bán hàng không chỉ tăng hai ngày sau khi người dân nhận được tiền trợ cấp An sinh Xã hội, mà cụ thể hơn, chúng tăng đột biến trong khoảng thời gian từ 10 giờ sáng đến 2 giờ chiều vào những ngày đó,” Schlesinger giải thích.

“Độ chính xác đó cho phép chúng tôi lập kế hoạch mọi thứ tốt hơn — từ ngân sách tiếp thị đến việc chi trả hoa hồng,” Schlesinger nói thêm. “Hơn nữa, chi phí cũng rẻ hơn nhiều so với trước đây.”

Trí tuệ nhân tạo tích hợp nhiều nguồn dữ liệu để dự báo toàn diện.

Các doanh nghiệp hiện đại tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều hệ thống và bộ phận khác nhau. Khả năng tổng hợp các luồng dữ liệu đa dạng này của trí tuệ nhân tạo (AI) giúp nó nổi bật trong dự báo dòng tiền.

Craig J. Lewis , người sáng lập kiêm CEO của Gig Wage , nhấn mạnh rằng “Trí tuệ nhân tạo (AI) đã giới thiệu các thuật toán dự đoán giúp tăng cường đáng kể cả tốc độ và độ chính xác của việc dự báo dòng tiền bằng cách xử lý các tập dữ liệu lớn trong thời gian thực.”

Dưới đây là một số nguồn dữ liệu mà trí tuệ nhân tạo có thể tích hợp:

• Dữ liệu doanh số và doanh thu .
• Phân tích tuổi nợ phải thu.
• Điều khoản thanh toán cho nhà cung cấp.
• Mức tồn kho.
• Xu hướng thị trường.
• Các chỉ số kinh tế.
• Các mô hình thời tiết (đối với các doanh nghiệp hoạt động theo mùa).
• Tâm lý trên mạng xã hội.
• Hoạt động của đối thủ cạnh tranh.

Roy Benesh , Giám đốc công nghệ của eSIMple , đã so sánh điều này với các phương pháp truyền thống: “Khi chúng ta sử dụng phương pháp dự báo truyền thống, nó phụ thuộc vào dữ liệu trong quá khứ và đánh giá của con người được thu thập theo thời gian, nhưng AI thu thập dữ liệu khác nhau từ nhiều nguồn như thay đổi chuỗi cung ứng và xu hướng thị trường, từ đó cung cấp câu trả lời tối ưu ngay lập tức.”

Benesh đã chia sẻ với tôi những ví dụ về điều đó trong hai ngành công nghiệp khác nhau. Lấy ngành sản xuất làm ví dụ. Với AI, bạn có thể thu thập dữ liệu thời gian thực từ chuỗi cung ứng, hàng tồn kho và dòng doanh thu để có cái nhìn rõ ràng hơn về tình hình tài chính. Các công ty bán lẻ, vốn phụ thuộc vào việc duy trì mức hàng tồn kho chính xác, cũng có thể dựa vào dữ liệu thời gian thực này để cập nhật các dự đoán.

Hướng dẫn triển khai: Mẹo sử dụng AI trong dự báo dòng tiền

Việc thử nghiệm AI không nhất thiết phải quá khó khăn. Tôi đã trò chuyện với một số chủ doanh nghiệp đã chuyển đổi thành công và tất cả họ đều có chung một cách tiếp cận: bắt đầu từ quy mô nhỏ, tập trung và phát triển dần dần.

Hãy bắt đầu với các dự án thí điểm nhỏ trước khi mở rộng quy mô.

Đừng cố gắng cách mạng hóa toàn bộ hệ thống tài chính của bạn chỉ sau một đêm. Hãy chọn một lĩnh vực — có thể là dự đoán thanh toán của khách hàng — và bắt đầu từ đó.

Lewis từ Gig Wage khuyên bạn nên “xác định rõ những lĩnh vực mà bạn cho rằng cần tối ưu hóa và sử dụng AI trong những lĩnh vực đó để xem kết quả như thế nào”.

Hãy bắt đầu với một dự án cụ thể ➡️thiết lập các chỉ số đánh giá thành công rõ ràng.

Có thể bạn muốn giảm 50% thời gian dự báo hoặc cải thiện độ chính xác lên 25%. Việc đặt ra các mục tiêu cụ thể sẽ giúp bạn đo lường tiến độ và xây dựng niềm tin vào hệ thống.

Duy trì sự giám sát và chuyên môn của con người song song với các công cụ trí tuệ nhân tạo.

Bạn không nên hoàn toàn phụ thuộc vào trí tuệ nhân tạo (AI). Như Benesh đã giải thích với tôi, “Sự giám sát của con người và việc thường xuyên đối chiếu với dữ liệu dòng tiền thực tế vẫn là chìa khóa để duy trì tính chính xác.”

“Có một quan niệm sai lầm rằng phương pháp này ‘tự động hiệu quả’, nhưng nó cần được chú ý thường xuyên, đặc biệt là trong các thị trường khó lường,” ông nói thêm.

Lewis cũng đồng tình với lời khuyên này: “Nếu hiện tại giống với quá khứ, thì trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ làm rất tốt việc giảm thiểu sai sót trong dự báo. Điều này rất hữu ích vì trong những giai đoạn này, AI sẽ hoạt động hiệu quả hơn con người. Nếu có sự sai lệch đáng kể so với dữ liệu mà mô hình được huấn luyện, mô hình sẽ quản lý dòng tiền không tốt. Tôi nghĩ điều quan trọng là phải biết máy tính giỏi ở điểm nào và con người giỏi ở điểm nào để có thể giảm thiểu rủi ro đến mức cao nhất.”

Kết hợp với các phương pháp truyền thống.

Lewis nói thêm: “Mặc dù các phương pháp truyền thống chậm hơn, nhưng chúng cho phép các nhà phân tích giàu kinh nghiệm áp dụng khả năng phán đoán và bối cảnh mà các thuật toán đơn thuần có thể bỏ sót — vẫn có một sự đánh đổi nhất định.”

Tôi thích ví von điều này như việc có cả hệ thống định vị GPS và hướng dẫn viên địa phương. GPS (trí tuệ nhân tạo) cung cấp chỉ dẫn chính xác dựa trên dữ liệu, nhưng hướng dẫn viên địa phương (kinh nghiệm của con người) lại biết về công trình xây dựng đường sá vừa bắt đầu ngày hôm qua. Bạn cần cả hai để có kết quả tốt nhất.

Hãy bắt đầu từ quy mô nhỏ — và tập trung vào chất lượng hơn là số lượng.

Lời khuyên cuối cùng của Lewis là gì? “Hãy thực hiện từng bước một. Xác định rõ những lĩnh vực mà bạn cho rằng cần tối ưu hóa và làm việc với AI trong những lĩnh vực đó để xem bạn có hài lòng với kết quả hay không. Điều này sẽ đơn giản hóa quá trình chuyển đổi và cho phép mọi người thích nghi với các công cụ mới. Về cơ bản, AI là một công cụ hỗ trợ tối ưu hóa. Tôi nghĩ rằng việc triển khai nó ngay từ đầu sẽ khó khăn hơn nhiều.”

Công cụ dự báo dòng tiền bằng trí tuệ nhân tạo

HighRadius

HighRadius là gì? HighRadius cung cấp phần mềm dự báo dòng tiền được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) với tỷ lệ chính xác dự báo lên đến 95%. Công cụ này được thiết kế để tối ưu hóa quản lý thanh khoản bằng cách tận dụng AI để cung cấp những hiểu biết sâu sắc về dòng tiền vào và ra.

Các tính năng chính

• Hệ thống thu thập dữ liệu tự động giúp tổng hợp dữ liệu dòng tiền từ nhiều nguồn khác nhau, giảm thiểu nhu cầu nhập liệu thủ công.
• Các phân tích dự báo sử dụng máy học để phân tích dữ liệu lịch sử và tạo ra các dự đoán dòng tiền có độ chính xác cao.
• Mô hình hóa kịch bản cho phép doanh nghiệp mô phỏng các kịch bản dòng tiền khác nhau để chuẩn bị cho những biến động thị trường có thể xảy ra.

Phù hợp nhất cho : Các doanh nghiệp quy mô vừa và lớn có nhu cầu quản lý dòng tiền phức tạp, cần độ chính xác cao trong dự báo dòng tiền và cập nhật theo thời gian thực.

Oracle Cloud EPM

Nền tảng Quản lý Hiệu suất Doanh nghiệp (EPM) trên nền tảng đám mây Oracle là một bộ công cụ phần mềm tài chính giúp các doanh nghiệp quản lý quy trình lập kế hoạch, lập ngân sách, dự báo và báo cáo. Nó tích hợp với các công cụ tài chính khác của Oracle, trở thành một lựa chọn tuyệt vời để quản lý hiệu suất tài chính tổng thể của bạn.

Các tính năng chính

• Sự tích hợp giữa trí tuệ nhân tạo và máy học giúp tăng cường khả năng dự báo bằng cách kết hợp các xu hướng, mô hình theo mùa và các bất thường vào dự đoán dòng tiền.
• Hệ thống lập kế hoạch tài chính toàn diện cho phép doanh nghiệp quản lý ngân sách, kế hoạch và dự báo trên một nền tảng thống nhất.
• Tích hợp dữ liệu thời gian thực , thu thập dữ liệu từ nhiều bộ phận khác nhau để có cái nhìn tổng quan về dòng tiền và tình hình tài chính.

Phù hợp nhất cho: Các doanh nghiệp lớn hiện đang sử dụng sản phẩm của Oracle.

Kyriba

Kyriba là gì? Kyriba là một nền tảng quản lý tiền mặt dựa trên điện toán đám mây, tập trung vào việc cải thiện khả năng hiển thị dòng tiền và quản lý tính thanh khoản. Tính năng dự báo dòng tiền bằng trí tuệ nhân tạo (AI) giúp các doanh nghiệp dự đoán và kiểm soát nhu cầu dòng tiền của họ.

Các tính năng chính

• Theo dõi dòng tiền theo thời gian thực , cung cấp cái nhìn chi tiết và tức thời về tình hình tiền mặt trên nhiều tài khoản và loại tiền tệ khác nhau.
• Phân tích kịch bản dựa trên trí tuệ nhân tạo cho phép các công ty mô phỏng các kịch bản tài chính khác nhau để đánh giá tác động tiềm tàng đến tính thanh khoản.
• Hỗ trợ nhiều loại tiền tệ. Tôi nghĩ đây là giải pháp lý tưởng cho các doanh nghiệp toàn cầu có nhu cầu quản lý dòng tiền bằng nhiều loại tiền tệ khác nhau.

Phù hợp nhất cho: Các tập đoàn đa quốc gia hoặc doanh nghiệp có hoạt động luân chuyển tiền mặt khối lượng lớn trên nhiều loại tiền tệ và tài khoản khác nhau.

Planful

Planful là gì? Planful là một nền tảng lập kế hoạch và phân tích tài chính tích hợp tính năng phát hiện bất thường dựa trên trí tuệ nhân tạo và dự báo để hỗ trợ dự báo dòng tiền. Tôi thấy nền tảng này khá dễ sử dụng và tích hợp tốt với các công cụ tài chính khác.

Các tính năng chính

• Phát hiện bất thường giúp xác định những thay đổi không mong muốn trong dữ liệu dòng tiền, hỗ trợ các công ty giải quyết sớm các sai lệch.
• Dự báo dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích các mô hình dòng tiền trong quá khứ và dự đoán nhu cầu tiền mặt trong tương lai.
• Các công cụ cộng tác giúp tạo điều kiện thuận lợi cho sự hợp tác giữa các phòng ban để lập kế hoạch dòng tiền chính xác hơn.

Phù hợp nhất cho: Planful lý tưởng cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ cần một nền tảng linh hoạt, thân thiện với người dùng để lập kế hoạch tài chính, đặc biệt nếu bạn đang tìm kiếm các tính năng cộng tác.

Sử dụng AI để gia tăng lợi nhuận và tập trung vào kinh doanh của bạn.

Tôi gặp khó khăn hơn trong việc tìm kiếm các công cụ quản lý dòng tiền bằng AI được thiết kế cho các doanh nghiệp nhỏ. Nhưng xét đến sự phức tạp của dòng tiền (và số tiền lớn hơn) đối với các doanh nghiệp lớn, điều này là hoàn toàn hợp lý. Tôi chắc chắn rằng các công ty tài chính sẽ tiếp tục thử nghiệm các cách thức để tích hợp AI vào các dịch vụ của họ.

Nhưng tôi đã thu được một số ý tưởng hữu ích về cách tôi có thể tích hợp AI vào quy trình dự báo dòng tiền của mình — và tôi muốn thực hiện một thử nghiệm xem xét 12 tháng qua để xem ChatGPT có thể tìm ra bất kỳ xu hướng nào có thể hữu ích cho tôi khi tôi lập kế hoạch cho năm tới hay không.

Nếu bạn muốn thử nghiệm một số công cụ, hãy nhớ lời khuyên của chuyên gia mà tôi đã chia sẻ: bắt đầu từ quy mô nhỏ, duy trì sự giám sát của con người và tập trung vào một lĩnh vực cụ thể mà AI có thể giúp dự báo dòng tiền của bạn.

Tóm lại, dự báo dòng tiền tốt hơn đồng nghĩa với việc bạn có nhiều thời gian hơn để làm những điều mình yêu thích và ít thời gian hơn để lo lắng về việc liệu mình có đủ tiền trả lương cho nhân viên tháng sau hay không. (Một lợi ích kép!)