AI e Big Data: ecco come possono migliorare le previsioni finanziarie
Per le imprese più dinamiche è ormai un fatto assolutamente chiaro e lampante: per avere la certezza di restare competitive nel tempo, qualsiasi sia il settore, è fondamentale trarre informazioni preziose dalla grande mole di dati a disposizione. Ed è ormai assodato peraltro che le analisi non si devono concentrare unicamente sul miglioramento delle attività correnti; possono e anzi devono guardare anche al domani, prevedendo per esempio l’andamento del mercato. Strumento chiave per la creazione di queste previsioni economiche finanziarie è l’intelligenza artificiale, attraverso algoritmi di machine learning e di deep learning e a partire per l’appunto dai Big Data a disposizione dell’impresa.
Ma in che modo nel concreto l’AI e i Big Data possono migliorare le previsioni finanziarie?
AI e Big Data al servizio delle previsioni economiche finanziarie
L’integrazione dell’intelligenza artificiale (AI) e del Big Data nelle previsioni economiche e finanziarie è un campo in rapida evoluzione che offre nuove prospettive e capacità di analisi, offrendo alle aziende nuove opportunità per analisi più approfondite e decisioni più informate.
Vediamone le diverse applicazioni.
Data Analysis di alto livello
I Big Data, per la loro immensa estensione in termini di volume e di varietà, necessitano per definizione di tecnologie specifiche per poter mettere in campo delle attività di estrazione di valore e di conoscenza. Gli algoritmi di machine learning permettono alle aziende di analizzare in tempi rapidi queste estese quantità di dati, a partire per esempio dalle informazioni finanziarie storiche: identificando pattern, trend e relazioni tra i diversi dati, l’intelligenza artificiale riesce a generare delle previsioni finanziarie affidabili, con il vantaggio di considerare anche delle relazioni complesse e non necessariamente lineari.
Integrazione di dati esterni
Perché fermarsi unicamente all’analisi e all’estrazione di valore dai dati aziendali? La possibilità offerta dai Big Data è quella di aumentare l’efficacia delle decisioni all’incrementare delle informazioni di partenza. Il sistema di intelligenza artificiale può essere nutrito anche con dati provenienti da indagini sul pubblico, dai social media e via dicendo.
Modelli predittivi avanzati
I modelli di previsione classici si fermano tipicamente alla regressione lineare; l’intelligenza artificiale permette di sviluppare dei modelli più sofisticati nonché più efficaci, affidandosi a degli algoritmi di machine learning per scoprire relazioni e dipendenze non immediate tra i dati finanziari a disposizione. Ecco quindi che, considerando fattori come la stagionalità, diventa possibile individuare i diversi elementi che incidono sulle performance finanziarie, per creare dei modelli di previsione completi, approfonditi e personalizzati in base alle precise esigenze dell’azienda.
Analisi dello scenario
Con l’intelligenza artificiale è possibile analizzare degli scenari ipotetici, rispondendo quindi alla domanda “what if”: quali potrebbero essere le conseguenze e gli impatti di quella determinata scelta? Quali conseguenze potrebbe avere un determinato evento sulle prestazioni finanziare dell’impresa? Grazie a previsioni finanziarie come queste diventa più facile prima di tutto valutare in modo efficace i rischi, quindi soppesare le opportunità, e infine prendere le decisioni più corrette e convenienti per l’azienda.
Forecasting in tempo reale
L’elaborazione delle previsioni finanziarie è tipicamente un’attività lenta, che viene ripetuta periodicamente, ma che non può in alcun modo definirsi “in tempo reale”. Nel momento in cui le previsioni economico finanziarie sono demandate a un sistema di intelligenza artificiale, però, la situazione muta completamente, con le previsioni che possono essere ricalcolate sul momento al mutare delle condizioni del mercato, del comportamento del pubblico o della politica aziendale.
Miglioramento continuo
Il forecasting per mezzo dell’intelligenza artificiale può migliorare di continuo grazie agli algoritmi di machine learning, che consentono al sistema di svilupparsi e di crescere a ogni nuovo utilizzo. Di più: le previsioni future saranno migliori anche grazie ai feedback ricevuti dalle previsioni precedenti.
Ogni azienda può contare al giorno d’oggi su grandi volumi di dati di varia natura, spesso non strutturati e grezzi. Si tratta di un tesoro che va sfruttato, per avere delle previsioni finanziare corrette, per tagliare gli sprechi, per anticipare i trend, per individuare i passi falsi fatti in passato, nonché ovviamente per monitorare lo stato di salute delle PMI. Al monitoraggio degli indici di allerta di crisi per prevenire eventuali situazioni di insolvenza ci pensa Check Up Impresa di TeamSystem, la soluzione in cloud da usare in autonomia o integrata con i gestionali TeamSystem.
