Apa itu perkiraan prediktif?

Perkiraan prediktif berasal dari metode perkiraan tradisional, tetapi membutuhkan prediksi selangkah lebih jauh dengan terus menganalisis pola dalam data untuk menghasilkan insight berwawasan ke depan. Tim perencanaan dan analisis keuangan (FP&A), tim, pemimpin Operasi dan eksekutif bisnis menggunakan insight ini untuk membuat keputusan berbasis data yang lebih cepat dan lebih percaya diri tentang alokasi sumber daya, retensi pelanggan, serta risiko dan strategi pertumbuhan.

Alat bantu perkiraan prediktif saat ini, yang didukung oleh kecerdasan buatan (AI) dan machine learning (ML), secara fundamental mengubah cara organisasi membuat perencanaan. Platform FP&A sekarang menawarkan integrasi lengkap dengan sistem perencanaan sumber daya perusahaan (ERP) dan perangkat lunak FP&A untuk menarik data dan metrik real-time dari seluruh bisnis.

Dengan mengintegrasikan alat bantu dengan perangkat lunak yang sudah ada, maka waktu jeda yang terkait dengan pengumpulan data secara manual akan berkurang dan analis akan mendapatkan tampilan kinerja keuangan yang terus diperbarui. Otomatisasi mempermudah tugas pemodelan rutin, memungkinkan analis untuk lebih fokus pada interpretasi hasil dan memberikan nasihat strategis kepada pemangku kepentingan lainnya.

Organisasi menggunakan perkiraan prediktif dan analisis prediktif secara bergantian, namun keduanya memiliki tujuan yang berbeda. Memahami perbedaan ini membantu para pemimpin keuangan dan bisnis menerapkan alat yang sesuai dengan masalah yang ingin mereka pecahkan, berdasarkan apa yang masing-masing alat tawarkan.

• Analisis prediktif sebagai disiplin yang lebih luas. Metode ini menggunakan algoritme statistik, machine learning (ML), dan teknik penggalian data untuk menganalisis data saat ini dan data historis serta mengidentifikasi kemungkinan hasil di masa depan. Model analisis prediktif menjangkau berbagai fungsi bisnis, mulai dari pemasaran dan perilaku pelanggan hingga rantai pasokan dan deteksi penipuan. Tujuan utama dari proses ini adalah untuk mengungkap pola dan probabilitas di seluruh kumpulan data besar dan menerapkan insight tersebut ke dalam keputusan bisnis yang bermakna.

• Perkiraan prediktif adalah proses spesifik dalam analisis prediktif. Fokusnya adalah memproyeksikan hasil masa depan yang dapat diukur, seperti metrik keuangan atau operasional, selama cakrawala waktu tertentu.

Analisis prediktif akan bertanya “Apa yang mungkin terjadi dan mengapa?” Perkiraan bertanya, “Bagaimana pendapatan, biaya, atau permintaan kita akan terlihat tahun depan?”

Keduanya juga berbeda dalam output mereka. Analisis prediktif biasanya menghasilkan skor probabilitas, peringkat risiko, atau klasifikasi perilaku. Perkiraan prediktif, sebaliknya, menghasilkan proyeksi numerik, seperti target pendapatan, anggaran pengeluaran, dan perkiraan arus kas, yang dimasukkan langsung ke dalam perencanaan keuangan dan strategi bisnis.

Pada intinya, perkiraan prediktif bergantung pada analisis prediktif. Algoritma dan teknik pemodelan mendorong analisis prediktif dan menghasilkan model perkiraan yang berinsight luas. Tim keuangan menggunakan analisis prediktif untuk memahami apa yang mendorong kinerja bisnis, dan kemudian menerapkan perkiraan prediktif untuk mengubah insight tersebut menjadi proyeksi keuangan yang konkret.

Ada beberapa cara untuk mendekati perkiraan, tergantung pada ukuran dan ruang lingkup skenario. Masing-masing adalah teknik ilmu data yang digunakan untuk memprediksi nilai masa depan berdasarkan titik data yang diatur waktu.

Jenis metode ini menggunakan data historis berurutan untuk mengidentifikasi pola dan memproyeksikan tren masa depan selama cakrawala waktu yang ditentukan. Analis menerapkan model deret waktu untuk metrik yang menunjukkan pola yang konsisten dari waktu ke waktu, seperti pendapatan bulanan, permintaan musiman, atau pengeluaran kuartalan. Analisis deret waktu adalah metode perkiraan yang banyak digunakan dalam keuangan dan perencanaan rantai pasokan

• Metode naif: Metode perkiraan deret waktu ini mengasumsikan bahwa perkiraan untuk periode waktu mendatang adalah nilai dari titik data terakhir yang diamati. Ini adalah metode yang berguna untuk memahami baseline data.

• Metode rata-rata bergerak: Metode ini menghitung rata-rata dari satu set titik data masa lalu dan menggunakan rata-rata itu sebagai perkiraan untuk periode waktu mendatang. Metode ini berguna untuk memahami fluktuasi jangka pendek dalam data, tetapi tidak berfungsi untuk analisis tren jangka panjang.

• Penghalusan eksponensial: Metode ini memberikan bobot pada setiap titik data di masa lalu. Titik data terbaru menerima bobot yang lebih tinggi, memungkinkan model untuk mencerminkan perubahan terbaru dalam data dengan lebih akurat.

• Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA): Metode ini adalah versi lanjutan dari perkiraan deret waktu yang mengambil titik data masa lalu untuk memodelkan tren dan musim data. Pendekatan ini adalah model yang banyak digunakan karena dapat memberikan perkiraan yang sangat akurat untuk kumpulan data yang kompleks.

Metode ini menggunakan algoritma untuk mendeteksi pola nonlinier yang kompleks di seluruh kumpulan data besar yang tidak dapat diproses oleh model statistik tradisional dalam skala besar. Ketika lebih banyak data mengalir ke dalam model, algoritma terus belajar dan meningkatkan proyeksi:

• Analisis regresi: Teknik statistik yang digunakan untuk menentukan hubungan antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen. Ini digunakan untuk memperkirakan variabel mana yang memiliki dampak signifikan dan memprediksi hasil berkelanjutan dengan menggunakan model regresi, seperti regresi linier sederhana dan regresi logistik.

• Jaringan saraf tiruan (pembelajaran mendalam): artificial neural networks (atau pembelajaran mendalam) adalah model komputasi yang terinspirasi oleh otak manusia. Ini adalah algoritma yang mengenali pola dan memecahkan masalah kompleks, seperti otak manusia.

• Decision trees dan random forest: Struktur keputusan adalah algoritma pembelajaran terawasi non-parametrik yang digunakan untuk memvisualisasikan dan menganalisis hasil potensial, perbandingan harga, dan konsekuensi dari keputusan. Random forest berasal dari decision trees, tetapi menggabungkan output dari beberapa pohon keputusan untuk menghasilkan satu prediksi.

Beberapa komponen kunci sangat penting untuk perkiraan prediktif.

Data masa lalu adalah dasar dari setiap model perkiraan prediktif. Ilmuwan data mengandalkan kinerja keuangan historis, metrik operasional, dan tren pasar untuk mengidentifikasi pola serta membangun proyeksi yang akurat.

Data yang bersih dan lengkap sangat penting agar model perkiraan menghasilkan hasil dan visualisasi yang andal.

Model statistik dan algoritma machine learning adalah mesin analisis yang mendukung perkiraan prediktif. Mereka memproses volume data yang besar, mendeteksi pola, dan menghasilkan proyeksi berdasarkan variabel dan asumsi yang ditentukan.

Pemilihan model bergantung pada tujuan bisnis, data yang tersedia, dan kompleksitas hubungan yang perlu dipahami oleh perkiraan.

Alat bantu kecerdasan buatan dan machine learning telah memperluas kemampuan model perkiraan prediktif. Alat ini mengotomatiskan tugas pemodelan rutin, memproses aliran data real-time, dan menyempurnakan proyeksi saat informasi baru tersedia.

Organisasi yang mengintegrasikan platform perkiraan yang didukung AI ke dalam alur kerja FP&A mereka dapat mencapai perencanaan keuangan yang lebih cepat dan lebih tangkas.

Perkiraan prediktif hanya terkini seperti data yang diberikannya. Integrasi data real-time menghubungkan model perkiraan langsung ke sistem perencanaan sumber daya perusahaan (ERP), platform keuangan, dan basis data operasional, membantu memastikan bahwa proyeksi mencerminkan kondisi bisnis terbaru.

Metode ini menghilangkan jeda yang terkait dengan pengumpulan data manual, terutama dengan kumpulan data besar dan berbagai sumber data, memberikan tim keuangan tampilan kinerja secara real-time.

Pengawasan manusia adalah aspek kunci dari perkiraan yang bertanggung jawab. Analis dan pemimpin keuangan harus meninjau output model, menerapkan konteks bisnis, dan memvalidasi bahwa proyeksi selaras dengan kondisi pasar yang diketahui.

Kemajuan teknologi harus meningkatkan penilaian manusia daripada menggantikannya.

Tujuh langkah ini akan membantu Anda membangun model perkiraan prediktif yang sukses.

Mulailah dengan masalah bisnis dan identifikasi apa yang perlu dicapai oleh perkiraan serta mengapa itu penting bagi bisnis. Misalnya, tugas-tugas tersebut termasuk churn pelanggan, perkiraan penjualan, atau pengoptimalan inventaris.

Setelah menetapkan masalah, tentukan ruang lingkup, cakrawala waktu, dan asumsi utama. Memiliki tujuan yang terfokus membantu memastikan bahwa setiap langkah dalam proses tetap selaras dengan hasil bisnis yang terukur.

Kumpulkan dokumen yang diperlukan, seperti laporan keuangan, metrik operasional, data pasar, dan insight pelanggan yang akan berfungsi sebagai dasar untuk model.

Kualitas data sangat penting pada tahap ini. Data yang tidak lengkap, outlier ekstrem, atau data yang ketinggalan zaman dapat merusak keakuratan proyeksi yang dihasilkan model. Platform FP&A berbasis AI dapat membantu mengotomatiskan pengumpulan data dan integrasi di seluruh unit bisnis, mengurangi risiko kesalahan manusia.

Memilih model perkiraan yang tepat akan tergantung pada beberapa faktor, termasuk tujuan bisnis, kualitas dan volume data yang tersedia, serta kompleksitas hubungan yang perlu ditangkap oleh perkiraan.

Misalnya, model deret waktu mungkin sesuai untuk proyeksi pendapatan, sementara model machine learning lebih dilengkapi untuk menangani kumpulan data besar dengan pola nonlinier yang kompleks. Analis harus mengevaluasi beberapa metode sebelum berkomitmen pada satu pendekatan.

Setelah memilih metode perkiraan, langkah selanjutnya adalah membangun model dengan menggunakan data historis yang telah dibersihkan dan asumsi yang telah ditetapkan.

Model machine learning memerlukan periode pelatihan bagi algoritma untuk mempelajari pola dan hubungan dari data historis yang diumpankan. Analis harus menguji model terhadap hasil historis untuk membantu memastikan akurasi sebelum menerapkannya ke periode mendatang.

Hubungkan model ke sumber data langsung, seperti sistem perencanaan sumber daya perusahaan (ERP), platform keuangan, dan umpan pasar, untuk membuat proyeksi tertentu diperbarui secara otomatis saat informasi baru tersedia.

Langkah ini membantu mengubah model statis menjadi mesin perkiraan dinamis.

Keberhasilan output model tergantung pada analisis manusia yang diterapkan padanya. Ulasan akan meninjau proyeksi sambil mempertimbangkan kondisi pasar, prioritas strategis, dan realitas bisnis yang tidak sepenuhnya diperhitungkan oleh model itu sendiri.

Pada langkah ini, perkiraan bertransformasi menjadi dasar pengambilan keputusan dengan mengubah data menjadi rekomendasi yang dapat diimplementasikan oleh para pemimpin keuangan.

Menerapkan model dan menghasilkan insight yang dapat dievaluasi serta diuji oleh analis. Model ini memerlukan penyempurnaan dan pemantauan secara terus-menerus untuk memastikan akurasinya.

Karena organisasi menghasilkan data baru, model perkiraan prediktif perlu mengintegrasikan data tersebut ke dalam model yang ada dan diperbarui secara berkala.

Perkiraan prediktif sangat penting bagi organisasi karena mengubah data dan pola historis menjadi insight yang dapat ditindaklanjuti. Manfaat utama yang dapat diperoleh antara lain:

• Peningkatan akurasi penganggaran: Perkiraan prediktif menggantikan estimasi point-in-time statis dengan model dinamis yang terus menggabungkan data baru. Hasilnya adalah anggaran yang lebih tepat yang mencerminkan kondisi bisnis nyata daripada asumsi yang sudah ketinggalan zaman.

• Pengambilan keputusan yang lebih cepat dan lebih percaya diri: Alat perkiraan prediktif memanfaatkan data historis, data terkini, dan data baru. Pemimpin keuangan dan bisnis dapat membuat keputusan strategis tentang prioritas masa depan, seperti manajemen inventaris, tanpa menunggu gangguan yang memaksa mereka.

• Identifikasi dan mitigasi risiko yang lebih kuat: Dengan menganalisis titik dan tren data, organisasi mendeteksi anomali sejak dini—mulai dari gangguan rantai pasokan hingga ancaman keamanan siber—sebelum mereka meningkat. Proses analisis data menyediakan tim keuangan dengan data yang mereka butuhkan untuk mengambil tindakan pencegahan dan membangun rencana darurat.

• Sumber daya dan alokasi modal yang lebih baik: Perkiraan prediktif memberi organisasi pandangan yang lebih jelas tentang di mana modal paling dibutuhkan dan di mana modal kurang dimanfaatkan. Pemimpin keuangan dapat mengarahkan sumber daya ke investasi dengan dampak tertinggi dan menarik diri dari area dengan pengembalian yang menurun sebelum inefisiensi muncul.

Ada beberapa cara industri keuangan menggunakan perkiraan prediktif untuk membangun prediksi yang lebih akurat mengenai peristiwa masa depan. Berikut ini adalah beberapa contoh penggunaan perkiraan prediktif:

• Tim perencanaan dan analisis keuangan (FP&A): Tim FP&A menggunakan Perkiraan untuk membangun rencana pendapatan dan pengeluaran yang lebih akurat di seluruh bisnis. Dengan mengotomatiskan tugas pemodelan rutin, analis menghabiskan lebih sedikit waktu untuk membangun spreadsheet dan lebih banyak waktu untuk menafsirkan hasil serta memberikan nasihat kepada kepemimpinan mengenai strategi.

• CFO dan pemimpin keuangan: Para pemimpin keuangan mengandalkan perkiraan prediktif untuk memperkuat perencanaan strategis dan memberikan proyeksi yang lebih percaya diri kepada investor dan pemangku kepentingan. Proses ini memberikan eksekutif keuangan pandangan berbasis data tentang kinerja bisnis, yang memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan lebih terinformasi.

• Rantai pasokan dan operasi: Tim rantai pasokan dapat mengantisipasi pergeseran permintaan dan mengoptimalkan tingkat inventaris secara dini sebelum gangguan terjadi. Perkiraan permintaan yang akurat mendorong manajemen rantai pasokan yang lebih kuat, menurunkan biaya pengangkutan, dan membantu organisasi mempertahankan tingkat layanan yang konsisten bahkan ketika kondisi pasar berubah dengan cepat.

• Tim risiko dan kepatuhan: Tim risiko dan kepatuhan menggunakan Perkiraan untuk memodelkan risiko kredit, volatilitas pasar, dan eksposur peraturan di seluruh organisasi. Tim dapat mengidentifikasi potensi ancaman sebelum terjadi dan dengan cepat mengembangkan rencana kontingensi, sehingga memperkuat ketahanan keuangan organisasi secara keseluruhan.

• Penjualan dan pemasaran: Tim penjualan menggunakan perkiraan prediktif untuk mengelola akurasi perkiraan dan menetapkan target pendapatan yang realistis untuk setiap kuartal. Tim pemasaran menerapkan teknik yang sama untuk mengantisipasi perubahan permintaan pelanggan dan mengalokasikan anggaran untuk kampanye pemasaran yang paling mungkin mendorong hasil nyata.

Operasi keuangan menghadapi transformasi signifikan yang didorong oleh AI agen dan otomatisasi. Menurut riset dari IBM® Institute for Business Value, 68% eksekutif melaporkan bereksperimen dengan otomatisasi AI, maju dari asisten digital menjadi agen otonom dalam operasi keuangan untuk layanan-mandiri.

AI dan platform machine learning mengotomatiskan tugas perkiraan rutin dan mengalihkan siklus perkiraan dari periodik ke pemodelan real-time. Riset ini juga menemukan bahwa pada tahun 2027, 37% eksekutif berharap untuk menerapkan otomatisasi tanpa sentuhan untuk insight prediktif, dan 29% untuk analisis serta pelaporan keuangan.

Agen AI pemodelan keuangan dapat menyerap data historis untuk membangun model prediktif, memungkinkan perkiraan hasil yang akurat, seperti proyeksi arus kas dan varians anggaran.

Secara terpisah, AI generatif mendorong pemodelan skenario melampaui asumsi statis, mengubahnya menjadi aset pengambilan keputusan di seluruh perusahaan. Organisasi membangun kembali alur kerja lama dan mengoperasikan dasbor dengan alat baru untuk mengintegrasikan perkiraan di seluruh unit bisnis.

Namun, pengawasan manusia tetap menjadi perlindungan penting. Menjaga agar manusia tetap dalam lingkaran adalah bagian yang tidak dapat dinegosiasikan dari forecasting AI yang bertanggung jawab. Riset terpisah dari IBM® Institute for Business Value tentang etika AI menemukan bahwa lebih dari setengah perusahaan yang disurvei memahami bahwa masalah etika AI penting dan memengaruhi bisnis. Namun, hanya 41% yang telah menetapkan pendekatan untuk mengintegrasikan etika AI ke dalam strategi AI mereka.

Sementara itu, organisasi harus memiliki langkah-langkah privasi data yang kuat dan kebijakan keamanan karena ketergantungan pada sistem digital tumbuh. Rintangan terakhir untuk perkiraan adalah manajemen perubahan dan adopsi pemangku kepentingan. Teknologi akan berhasil hanya ketika ada dukungan karyawan dan proses yang tepat dibangun di sekitarnya.