O que é predictive forecasting?

A predictive forecasting é derivada de métodos tradicionais de previsão, mas leva as previsões um passo além ao analisar continuamente padrões nos dados para produzir insights prospectivos. Equipes de planejamento e análise financeira (FP&A), líderes de operações e executivos de negócios usam esses insights para tomar decisões baseadas em dados mais rápidas e confiantes sobre alocação de recursos, retenção de clientes, além de estratégias de risco e crescimento.

As ferramentas de predictive forecasting de hoje, impulsionadas por inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), estão mudando fundamentalmente a forma como as organizações planejam. As plataformas de FP&A agora oferecem integração completa com sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP) e software de FP&A para extrair dados e métricas em tempo real de toda a empresa.

Ao integrar as ferramentas com o software existente, há menos tempo de atraso associado à coleta manual de dados e os analistas obtêm uma visão contínua e atualizada do desempenho financeiro. A automação lida com tarefas rotineiras de modelagem, liberando os analistas para se concentrarem na interpretação dos resultados e no aconselhamento estratégico junto a outros stakeholders.

As organizações usam os termos predictive forecasting e análise preditiva de dados como sinônimos, mas os dois têm propósitos distintos. Compreender a diferença ajuda os líderes financeiros e de negócios a aplicar as ferramentas aos problemas que melhor se encaixam no que cada um deles oferece.

• Análise preditiva de dados como disciplina mais ampla. O método usa algoritmos estatísticos, aprendizado de máquina (ML) e técnicas de mineração de dados para analisar dados atuais e históricos, além de identificar a probabilidade de resultados futuros. Os modelos de análise preditiva de dados abrangem várias funções de negócios, desde o marketing e o comportamento do cliente até a cadeia de suprimentos e detecção de fraude. O principal objetivo desse processo é descobrir padrões e probabilidades em grandes conjuntos de dados e aplicar esses insights em decisões de negócios significativas.

• O predictive forecasting é um processo específico dentro da análise preditiva de dados. O foco está na projeção de resultados futuros quantificáveis, como métricas financeiras ou operacionais, ao longo de um horizonte de tempo específico.

A análise preditiva de dados questiona: "O que provavelmente acontecerá e por quê? ". Já a predictive forecasting pergunta: "Como serão nossa receita, custos ou demanda no próximo ano? ".

Os dois também diferem em seus resultados. A análise preditiva de dados normalmente produz pontuações de probabilidade, classificações de risco ou classificações comportamentais. A predictive forecasting, por outro lado, produz projeções numéricas, como metas de receita, orçamentos de despesas e estimativas de fluxo de caixa, que alimentam diretamente o planejamento financeiro e a estratégia de negócios.

Em sua essência, a predictive forecasting depende da análise preditiva de dados. Os algoritmos e as técnicas de modelagem alimentam a análise preditiva de dados e impulsionam modelos de previsão perspicazes. As equipes financeiras usam análise preditiva de dados para entender o que alimenta o desempenho dos negócios e, em seguida, aplicam predictive forecasting para converter esses insights em projeções financeiras concretas.

Há várias maneiras de abordar o predictive forecasting, dependendo do tamanho e do escopo do cenário. Cada uma delas é uma técnica de ciência de dados usada para prever valores futuros com base em pontos de dados ordenados no tempo.

Esses tipos de métodos usam dados históricos sequenciais para identificar padrões e projetar tendências futuras em um horizonte de tempo definido. Os analistas aplicam modelos de séries temporais a métricas que exibem padrões consistentes ao longo do tempo, como receita mensal, demanda sazonal ou despesas trimestrais. A análise de séries temporais é um método de previsão amplamente utilizado no planejamento financeiro e da cadeia de suprimentos:

• Método ingênuo: esse método de previsão de séries temporais pressupõe que a previsão para um período futuro é o valor do último ponto de dados observado. É um método útil para entender a linha de base dos dados.

• Método da média móvel: este método calcula a média de um conjunto de pontos de dados passados e usa essa média como previsão para um período futuro. Esse método é útil para entender flutuações de curto prazo nos dados, mas não funciona para análise de tendências de longo prazo.

• Suavização exponencial: esse método atribui um peso a cada ponto de dados passado. Os pontos de dados mais recentes recebem o peso maior, permitindo que o modelo reflita as alterações recentes nos dados de forma mais precisa.

• Média móvel integrada autorregressiva (ARIMA): esse método é uma versão avançada da previsão de séries temporais que utiliza pontos de dados passados para modelar tanto a tendência quanto a sazonalidade dos dados. Essa abordagem é um modelo amplamente utilizado porque pode fornecer previsões altamente precisas para conjuntos de dados complexos.

Esses métodos usam algoritmos para detectar padrões complexos e não lineares em grandes conjuntos de dados que os modelos estatísticos tradicionais não conseguem processar em escala. À medida que mais dados fluem para o modelo, o algoritmo aprende e melhora continuamente suas projeções:

• Análise de regressão: uma técnica estatística usada para determinar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Ela é usada para estimar quais variáveis têm um impacto significativo e prever resultados contínuos usando modelos de regressão, como regressão linear simples e regressão logística.

• Redes neurais (deep learning): Uma rede neural (ou deep learning) é um modelo computacional inspirado no cérebro humano. É um algoritmo que reconhece padrões e resolve problemas complexos, de forma muito semelhante ao cérebro humano.

• Árvores de decisão e random forests: uma árvore de decisão é um algoritmo de aprendizado supervisionado não paramétrico usado para visualizar e analisar possíveis resultados, comparações de preços e consequências de uma decisão. Uma random forest é derivada de uma árvore de decisão, mas combina os resultados de múltiplas árvores de decisão para produzir uma única previsão.

Diversos componentes-chave são essenciais para a predictive forecasting.

Os dados históricos são a base de qualquer modelo de predictive forecasting . Os cientistas de dados dependem do desempenho financeiro histórico, das métricas operacionais e das tendências de mercado para identificar padrões e construir projeções precisas.

Dados limpos e completos são cruciais para que os modelos de previsão produzam resultados e visualizações confiáveis.

Modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado de máquina são os mecanismos analíticos que alimentam a predictive forecasting. Processam grandes volumes de dados, detectam padrões e geram projeções com base em variáveis e suposições definidas.

A escolha dos modelos depende do objetivo empresarial, dos dados disponíveis e da complexidade das relações que a previsão precisa capturar.

As ferramentas de inteligência artificial e aprendizado de máquina expandiram os recursos dos modelos de predictive forecasting. Essas ferramentas automatizam as tarefas rotineiras de modelagem, processam fluxos de dados em tempo real e refinam as projeções à medida que novas informações se tornam disponíveis.

Organizações que integram plataformas de previsão impulsionadas por IA em seus fluxos de trabalho de FP&A alcançam um planejamento financeiro mais rápido e ágil.

A predictive forecasting é tão atual quanto os dados que lhe são fornecidos. A integração de dados em tempo real conecta modelos de previsão diretamente a sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP), plataformas financeiras e bancos de dados operacionais, ajudando a garantir que as projeções reflitam as condições de negócios mais recentes.

Esse método elimina o atraso associado à coleta manual de dados, especialmente com grandes conjuntos e múltiplas fontes de dados, proporcionando às equipes financeiras uma visão em tempo real do desempenho.

A supervisão humana é um aspecto fundamental da predictive forecasting responsável. Analistas e líderes financeiros devem avaliar as saídas do modelo, aplicar o contexto de negócios e validar se as projeções estão alinhadas com as condições de mercado conhecidas.

O progresso tecnológico deve aprimorar o julgamento humano em vez de substituí-lo.

Essas sete etapas ajudarão a criar um modelo de predictive forecasting bem-sucedido.

Comece com um problema de negócios e identifique o que a predictive forecasting precisa alcançar e por que isso é importante para a empresa. Por exemplo, tais tarefas incluem rotatividade de clientes, previsão de vendas ou otimização de inventário.

Depois de estabelecer o problema, especifique o escopo, o horizonte de tempo e as principais premissas. Ter um objetivo bem definido ajuda a garantir que cada etapa do processo permaneça alinhada a um resultado comercial mensurável.

Reúna os documentos necessários, como demonstrações financeiras, métricas operacionais, dados de mercado e insights de clientes que servirão de base para o modelo.

A qualidade de dados é crucial nesse estágio. Dados incompletos, valores discrepantes ou dados desatualizados podem prejudicar a precisão das projeções produzidas pelo modelo. As plataformas de FP&A orientadas por IA podem ajudar a automatizar a coleta de dados e a integração entre unidades de negócios, reduzindo o risco de erro humano.

A seleção do modelo de previsão apropriado dependerá de vários fatores, incluindo o objetivo de negócios, a qualidade e o volume de dados disponíveis, além da complexidade das relações que a previsão precisa capturar.

Por exemplo, um modelo de séries temporais pode se adequar a uma projeção de receita, enquanto um modelo de aprendizado de máquina está mais bem preparado para lidar com grandes conjuntos de dados com padrões complexos e não lineares. Os analistas devem avaliar vários métodos antes de se comprometerem com uma única abordagem.

Depois de escolher um método de previsão, a próxima etapa é criar o modelo usando dados históricos limpos e suposições definidas.

Um modelo de aprendizado de máquina exige um período de treinamento para que o algoritmo aprenda padrões e relacionamentos a partir dos dados históricos que estão sendo alimentados. Os analistas devem testar o modelo em relação aos resultados históricos para ajudar a garantir a precisão antes de aplicá-lo a períodos futuros.

Conecte o modelo a fontes de dados em tempo real, como sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP), plataformas financeiras e feeds de mercado para garantir que determinadas projeções sejam atualizadas automaticamente à medida que novas informações ficam disponíveis.

Esta etapa ajuda a transformar um modelo estático em um mecanismo de previsão dinâmico.

O sucesso das saídas dos modelos depende da análise humana aplicada a eles. Os analistas farão avaliações das projeções enquanto consideram as condições de mercado, as prioridades estratégicas e as realidades comerciais que o modelo não explica totalmente por si só.

Nesta etapa, a previsão se torna uma tomada de decisão e transforma os dados em recomendações sobre as quais os líderes financeiros podem agir.

Implemente o modelo e gere insights que os analistas possam avaliar e testar. Os modelos exigem ajustes finos e monitoramento contínuo para garantir sua precisão.

Conforme a organização produz novos dados, os modelos de predictive forecasting precisam incorporar esses dados em modelos existentes e iterar regularmente.

A predictive forecasting é essencial para as organizações porque transforma dados históricos e padrões em insights praticáveis. Os principais benefícios incluem:

• Maior precisão no planejamento orçamentário: a predictive forecasting substitui estimativas estáticas e pontuais por modelos dinâmicos que incorporam continuamente novos dados. O resultado é um orçamento mais preciso que reflete as condições reais do negócio em vez de suposições desatualizadas.

• Tomada de decisão mais rápida e confiante: as ferramentas de predictive forecasting se baseiam em dados históricos, dados atuais e novos dados. Líderes financeiros e empresariais podem tomar decisões estratégicas sobre prioridades futuras, como a gestão de estoque, sem esperar que interrupções os forcem a agir.

• Identificação e mitigação de riscos mais robustas: ao analisar pontos de dados e tendências, as organizações detectam anomalias precocemente, desde interrupções na cadeia de suprimentos até ameaças à cibersegurança, antes que elas aumentem. O processo de análise de dados fornece às equipes financeiras os dados necessários para que tomem medidas preventivas e elaborem planos de contingência.

• Melhor alocação de recursos e capital: a predictive forecasting oferece às organização uma visão mais clara sobre onde o capital é mais necessário e onde ele está sendo subutilizado. Os líderes financeiros podem direcionar recursos para os investimentos de maior impacto e se retirar das áreas de retornos decrescentes antes que surjam ineficiências.

O setor financeiro utiliza a predictive forecasting de várias maneiras para criar previsões mais precisas sobre eventos futuros. Esses exemplos são apenas alguns dos casos de uso de predictive forecasting:

• Equipes de planejamento e análise financeira (FP&A): as equipes de FP&A usam predictive forecasting para criar planos de receita e despesas mais precisos em toda a empresa. Ao automatizar tarefas rotineiras de modelagem, os analistas dedicam menos tempo à criação de planilhas e mais tempo à interpretação de resultados e ao aconselhamento da liderança sobre estratégias.

• CFOs e líderes financeiros: os líderes financeiros dependem de predictive forecasting para fortalecer o planejamento estratégico e fornecer projeções mais confiáveis a investidores e stakeholders. O processo fornece aos executivos financeiros uma visão baseada em dados do desempenho dos negócios, permitindo decisões mais rápidas e mais bem informadas.

• Cadeia de suprimentos e operações: as equipes da cadeia de suprimentos podem antecipar mudanças de demanda e otimizar os níveis de inventário preventivamente antes que ocorram interrupções. A previsão precisa da demanda impulsiona uma gestão mais eficiente da cadeia de suprimentos, reduz os custos de estoque e ajuda as organizações a manterem níveis de serviço consistentes, mesmo quando as condições de mercado mudam de forma rápida.

• Equipes de risco e conformidade: as equipes de risco e conformidade utilizam a predictive forecasting para modelar o risco de crédito, a volatilidade do mercado e a exposição regulatória em toda a organização. As equipes podem identificar possíveis ameaças antes que elas ocorram e desenvolver rapidamente planos de contingência, fortalecendo assim a resiliência financeira geral da organização.

• Vendas e marketing: uma equipe de vendas usa a predictive forecasting para gerenciar a precisão das previsões e definir metas de receita realistas para cada trimestre. A equipe de marketing aplica as mesmas técnicas para prever mudanças na demanda dos clientes e alocar orçamentos para campanhas de marketing com maior probabilidade de gerar resultados reais.

As operações financeiras estão passando por uma transformação significativa impulsionada pela IA agêntica e pela automação. Segundo a pesquisa do IBM Institute for Business Value, 68% dos executivos dizem estar testando a automação com IA, passando de assistentes digitais para agentes autônomos em operações financeiras de autoatendimento.

Plataformas de IA e aprendizado de máquina estão automatizando tarefas rotineiras de previsão e mudando os ciclos de previsão de uma modelagem periódica para uma modelagem em tempo real. A pesquisa também descobriu que, até 2027, 37% dos executivos esperam implementar a automação sem contato para obter insights preditivos e 29% para análise financeira e geração de relatórios.

Agentes de IA para modelagem financeira podem fazer ingestão de dados históricos para construir modelos preditivos, permitindo previsões precisas de resultados como projeções de fluxo de caixa e variações orçamentárias.

Separadamente, a IA generativa está levando a modelagem de cenários para além das suposições estáticas, transformando-a em um ativo de tomada de decisão em toda a empresa. As organizações estão reconstruindo fluxos de trabalho e dashboards operacionais antigos com novas ferramentas para integrar a previsão em todas as unidades de negócios.

No entanto, a supervisão humana continua sendo a salvaguarda essencial. Manter humanos no processo é uma parte inegociável da previsão de IA responsável. Uma pesquisa separada do IBM Institute for Business Value sobre ética em IA descobriu que mais da metade das empresas entrevistadas entende que as questões éticas em IA são importantes e afetam os negócios. No entanto, apenas 41% estabeleceram abordagens para integrar a ética da IA em sua estratégia de IA.

Enquanto isso, as organizações devem ter fortes medidas de privacidade de dados e políticas de segurança em vigor à medida que a dependência de sistemas digitais cresce. Os obstáculos finais à predictive forecasting são a gestão de mudanças eficaz e a adoção dos stakeholders. A tecnologia só terá sucesso quando houver adesão dos funcionários e processos adequados forem construídos em torno dela.