AI in financiële prognoses: Toepassingen en voordelen voor CFO's

Financiële prognoses stellen je organisatie in staat om de concurrentie voor te blijven. Hoewel dit proces in het verleden arbeidsintensief was, verandert dit met AI. Met AI-oplossingen kunnen financiële teams sneller van een stapel gegevens naar een voltooide prognose gaan en uitgebreidere prognoses maken, vaak met meerdere potentiële scenario's. Maar niet alle AI-tools zijn gelijk en er zijn enkele hindernissen te nemen voordat je een prognose maakt.

Maar niet alle AI-tools zijn gelijk en er zijn een aantal hordes te nemen voordat je ze implementeert.

Dit is wat financiële leiders kunnen winnen door AI te implementeren in hun financiële prognoses.

Wat is AI voor financiële prognoses?

"AI is een brede term die een hele reeks tools en technologieën omvat. In de context van financiële prognoses verbeteren AI-tools meestal het vermogen van je financiële team om gegevens te verzamelen en op te schonen, deze te analyseren op trends en deze trends te gebruiken in hun prognoses. Deze tools kunnen vaak zelfstandig gegevens analyseren, op verzoek specifieke gegevenspunten opvragen en chatinterfaces gebruiken om verzoeken in natuurlijke taal om te zetten in rapporten en dashboards.

Dit wordt bereikt door een breed scala aan AI-technologieën, waaronder:

• Machine learning: Deze technologie stelt AI-modellen in staat om te leren van grote sets gegevens zonder instructies nodig te hebben, waardoor specifieke taken voortdurend worden verbeterd. Bij financiële prognoses kan machine learning ervoor zorgen dat een AI-tool de uitgaven van je organisatie beter begrijpt nadat het is getraind op jarenlange budgetten.
• Natuurlijke taalverwerking: Hiermee kunnen AI-tools menselijke taal beter begrijpen door getraind te worden op voorbeelden. Ze kunnen dan worden gebruikt om geschreven taal te analyseren, voice-overs te genereren en zelfs de betekenis van bepaalde teksten te detecteren.
• Voorspellende modellen: Door het voeden van historische gegevens kunnen AI tools voorspellende modellen maken (zoals prognoses) die rekening houden met bestaande trends. Dit kan je eigen voorspellingen drastisch versnellen.
• Generatieve AI: Door gegevens zoals afbeeldingen en geschreven tekst te voeden, geeft deze technologie een AI-tool de mogelijkheid om zijn eigen inhoud te genereren. Meestal gebeurt dit door te reageren op aanwijzingen van gebruikers.
• Conversationele AI: Gesprekstools zoals ChatGPT vertrouwen op andere technologieën, zoals machinaal leren, en geven gebruikers een interface waarmee ze in natuurlijke taal vragen kunnen invoeren om een antwoord te krijgen op basis van de gegevens van de tool.
• Grote taalmodellen: Deze technologie beantwoordt prompts door zeer nauwkeurige gissingen te doen over wat de prompts vereisen, op basis van de database waarop het getraind is.

AI-ondersteunde voorspelling versus traditionele methoden

Er is één belangrijke overeenkomst tussen AI-gebaseerde voorspellingen en meer traditionele methoden. AI-tools kunnen, net als de mensen die ze gebruiken, na verloop van tijd leren van je gegevens en efficiënter worden. Hierdoor zijn ze een stapje beter dan traditionele prognosetools die niet op AI vertrouwen.

Door AI in te zetten bij het maken van prognoses kunnen financiële teams meer gegevens gebruiken zonder dat ze die zelf hoeven te doorzoeken. Wanneer AI wordt ingebouwd in bestaande prognosetools of FP&A-software zoals Prophix One, biedt het superieure data-analyse en trenddetectie, terwijl het naadloos integreert met de functies die je al gebruikt. Dat leidt tot betere prognoses, dashboards en meer.

Bovendien krijg je betere resultaten als je AI-tools traint op je eigen gegevens dan wanneer je vertrouwt op algemene AI-tools die algemene gegevens gebruiken. Uw gegevens zijn ook veiliger.

Toepassingen van AI in financiële prognoses

AI kan van grote waarde zijn voor je prognoseworkflows, maar alleen als het bewust wordt ingezet. Door simpelweg ChatGPT op te starten en vragen te stellen over je prognoses kun je tijd besparen op repetitieve taken, maar dat is niet hetzelfde als het gebruik van speciale tools. Hier zijn slechts een paar manieren waarop AI-tools een verschil kunnen maken voor je prognoses.

Automatisering

Prognoses maken zit vol met tijdrovende handmatige taken, zoals het verzamelen en opschonen van gegevens uit meerdere bronnen en het doorbladeren van tientallen financiële rapporten om die ene ongrijpbare uitgave op te sporen. AI-tools zoals Prophix One kunnen financiële gegevens automatisch centraliseren en specifieke gegevenspunten weergeven.

Scenario planning

AI kan je bestaande financiële gegevens analyseren en meerdere scenario's opstellen in een fractie van de tijd die je financiële team nodig heeft. Dit bespaart cruciale tijd die je vervolgens kunt gebruiken om deze scenario's te analyseren of op basis daarvan nieuwe initiatieven te lanceren.

Inkomsten- en kasstroomprognoses

Voor het handmatig inschatten van inkomsten en cashflowprojecten moeten tonnen gegevens worden doorgenomen. AI kan dit automatisch voor je doen en projecties produceren die je vervolgens in andere workflows kunt gebruiken zonder dat je ze zelf hoeft te maken.

Kostenbeheer

Het bijhouden, categoriseren, goedkeuren en rapporteren van uitgaven zorgt voor een aanzienlijke werklast als het handmatig wordt gedaan. Daarom bieden veel financiële tools financiële teams al manieren om dit proces te automatiseren en te stroomlijnen. AI tilt dit naar een hoger niveau, zodat je tools in de loop van de tijd leren over de uitgaventrends van je organisatie en steeds beter worden in het automatisch categoriseren en goedkeuren van uitgaven.

Variantieanalyse en prognoses op basis van drijfveren

Het nauwkeurig detecteren van de factoren die leiden tot variantie en hun gewicht vereist uren van gegevensanalyse. Je prognoses daarop baseren kan ook tijdrovend zijn. AI-tools kunnen meer gegevens sneller verwerken, wat betekent dat je variantie efficiënter kunt identificeren.

AI-gebaseerde inzichten

AI-inzichten verwijzen naar conclusies, meningen en trends die AI-tools genereren op basis van de gegevens die je ze geeft. Deze kunnen essentieel zijn bij het brainstormen over factoren die van invloed kunnen zijn op je prognoses, het correct identificeren van trends en het omzetten van complexe rapporten in eenvoudigere inzichten.

Voordelen van AI in financiële prognoses

AI-tools bieden grote voordelen voor vrijwel elke workflow, en dit geldt ook voor financiële prognoses. Dit is waar je naar uit kunt kijken bij het implementeren van AI-tools:

• Verhoogde nauwkeurigheid: In combinatie met menselijk toezicht stellen AI-tools financiële teams in staat om gegevens efficiënter te analyseren en nauwkeurigere rapporten op te stellen.
• Verbeterd risicobeheer: Het volledig berekenen van het potentiële risico van een initiatief of financiële strategie kan moeilijk zijn. AI helpt bij het opbouwen van een holistischer beeld van deze risico's.
• Verbeterde productiviteit: Door routinetaken te automatiseren en gegevens te verwerken, kunnen AI-tools meer tijd vrijmaken voor uw financiële teams, zodat ze meer kunnen doen.
• Real-time inzichten: Van een financieel team vragen om realtime inzichten te verschaffen voor elke stakeholder is niet schaalbaar. Maar met AI kan dat wel.
• Kostenefficiëntie: Het verdubbelen van je financiële team is misschien financieel haalbaar, maar het toevoegen van een AI-tool aan je stack kan betaalbaarder zijn en toch een enorme prestatieboost geven.
• Meer gegevensbronnen en uitgebreidere prognoses: AI-tools kunnen in minder tijd door meer gegevensbronnen kruipen dan je financiële team, waardoor ze een holistischer beeld krijgen van de financiën van je organisatie en robuustere prognoses kunnen maken.

Deze voordelen hebben een enorme impact op allerlei financiële processen, maar je zult deze kettingreactie vooral zien bij financiële prognoses. Dat komt omdat financiële teams die leren hun werk uit te breiden met AI beter kunnen anticiperen op risico's, de toewijzing van middelen aan hun organisatie kunnen optimaliseren en sneller kunnen reageren op veranderingen in de markt. Dat leidt tot een betere financiële planning en een effectievere algemene strategie.

Hoe AI voorspellingstools implementeren

Hoewel AI-voorspellingstools kunnen leiden tot merkbare verbeteringen in je voorspellingsworkflows, moeten ze wel op de juiste manier worden geïmplementeerd. Hier zijn enkele essentiële aspecten van het implementeren van AI-tools die je in gedachten moet houden.

Duidelijke doelstellingen definiëren

Voordat je een tool implementeert, heb je specifieke, meetbare doelen nodig. Dit is niet anders met AI. Gaat het je vooral om het verbeteren van de nauwkeurigheid van je prognoses? Is je belangrijkste meetwaarde de tijd die financiële teams besparen? Of wil je variabelen en business drivers effectiever identificeren?

Selecteer de juiste AI-tools

Niet alle AI-tools zijn gelijk. Sommige zijn te algemeen voor uw behoeften, terwijl andere niet genoeg mogelijkheden bieden. Een specifieke FP&A-tool zoals Prophix One, met ingebouwde AI-functies, is meestal een ideale keuze.

AI integreren met bestaande systemen

Wanneer je een AI-tool inzet, moet je ervoor zorgen dat deze effectief samenwerkt met je bestaande tool stack. Anders ben je meer tijd en budget kwijt aan het vinden en opzetten van software-integratieplatforms dan dat je überhaupt voordeel hebt van het gebruik van AI.

Breng AI-gestuurde inzichten in balans met menselijke expertise

AI is geen vervanging voor je financiële team. Het kan ze sneller toegang geven tot meer inzichten, maar het zal je organisatie nooit zo goed kennen als de mensen die er werken. Menselijke teamleden moeten altijd betrokken zijn bij je prognoseprocessen.

Datakwaliteit waarborgen bij AI-voorspellingen

De effectiviteit van de output van een AI-tool hangt af van de kwaliteit van de gegevens die je eraan toevertrouwt. In tegenstelling tot mensen kan AI geen onderscheid maken tussen goede en slechte gegevens en past het zijn aanpak daarop aan. AI heeft nauwkeurige gegevens en menselijk toezicht nodig om effectief te kunnen werken. Hier zijn enkele maatregelen voor gegevenskwaliteit die je kunt nemen om je AI-tools de best mogelijke gegevens te geven.

• Robuuste protocollen voor gegevensbeheer: Het standaardiseren van de manier waarop je gegevens verzamelt, verwerkt en opschoont tussen gegevensbronnen en afdelingen kan problemen voorkomen die in de toekomst langdurige audits vereisen.
• Regelmatige gegevensaudits en -validaties: Het beoordelen van bestaande gegevens kan processen voor gegevensbeheer aan het licht brengen die verbetering behoeven, terwijl validatie ervoor zorgt dat meer van je gegevens geen fouten bevatten.
• Strategieën om hiaten of inconsistenties in gegevens aan te pakken: Door vooraf gedefinieerde processen te hebben voor het identificeren en oplossen van problemen met de gezondheid van gegevens, zullen je gegevens na verloop van tijd gezonder en robuuster worden in plaats van te verouderen.
• Sterke gegevensbeveiligingsmaatregelen en toegangscontroles: Je wilt niet per se de toegang tot je gegevensbronnen beperken, maar hoe meer mensen er toegang toe hebben, hoe groter de kans dat ze fouten introduceren.
• Voortdurende training van personeel en initiatieven op het gebied van datageletterdheid: Het verbeteren van datageletterdheid binnen uw organisatie kan datafouten voorkomen en datamanagementprotocollen verbeteren.

Stap in de toekomst van financiën: Ga aan de slag met AI-voorspellingen

De juiste AI-tool kan de manier waarop uw financiële teams werken volledig veranderen. Ze kunnen meer gegevens verwerken in een fractie van de tijd die ze normaal nodig hebben, uitgebreidere prognoses opstellen en bijdragen aan een meer datagestuurde bedrijfsstrategie. Sterker nog, het stelt ze in staat om gegevens toegankelijk te maken voor meer belanghebbenden, wat leidt tot betere beslissingen in de hele organisatie.

Veelgestelde vragen: AI in financiële prognoses

Waarin verschilt AI-gedreven forecasting van traditionele FP&A-tools?

Met AI-gestuurde prognoses kunnen financiële teams gegevensanalyses en andere tijdrovende taken uitbesteden aan AI-tools, waardoor ze efficiënter prognoses kunnen opstellen. Sterker nog, AI-tools leren na verloop van tijd van uw gegevens, waardoor ze efficiënter worden naarmate u ze gebruikt.

Kan AI prognoses verbeteren en risico's verminderen?

AI-tools kunnen fouten bij handmatige gegevensinvoer helpen voorkomen en diepere analyses van potentiële financiële risico's maken.

Welke financiële gegevens heb je nodig om met AI aan de slag te gaan?

In de eerste plaats moet je ervoor zorgen dat de AI-tool die je inzet naadloos kan integreren met bestaande gegevensbronnen, of dat nu spreadsheets of speciale financiële tools zijn. Zolang je al een solide basis van gegevens hebt (bijvoorbeeld jaarrekeningen, budgetten, P&L-rapporten), kun je AI gebruiken voor prognoses.

Is AI in financiële prognoses veilig en compliant voor zakelijk gebruik?

Als je de financiële gegevens van je bedrijf in algemene AI-tools zoals ChatGPT laadt, worden die gegevens gebruikt voor toekomstige training door dat model, waar iedereen toegang toe heeft. Als je zakelijke AI-tools zoals Prophix One gebruikt, blijven je gegevens privé en veilig.

Kan Prophix One AI-gestuurde scenariomodellering en prognoses op basis van drijfveren ondersteunen?

Absoluut! Prophix One maakt gebruik van AI-inzichten in scenariomodellering en op drijfveren gebaseerde prognoses, die toegankelijke dashboards voor financiële leiders voeden.