Che cos'è il predictive forecasting?

Il predictive forecasting deriva dai metodi di previsione tradizionali, ma va oltre, analizzando continuamente i modelli presenti nei dati per produrre insight. I team di financial planning and analysis (FP&A), i leader operativi e i dirigenti aziendali utilizzano questi insight per prendere decisioni più rapide e sicure basate sui dati riguardo all'allocazione delle risorse, alla customer retention e alla strategia di rischio e crescita.

Gli strumenti di predictive forecasting di oggi, basati sull'intelligenza artificiale (AI) e sul machine learning (ML), stanno cambiando radicalmente il modo in cui le organizzazioni pianificano. Le piattaforme di FP&A ora offrono completa integrazione con sistemi di pianificazione delle risorse aziendali (ERP) e software FP&A per estrarre dati e metriche in tempo reale da tutta l'azienda.

Integrando gli strumenti con il software esistente, si riduce il tempo di latenza associato alla raccolta manuale dei dati e gli analisti ottengono una visione continua e aggiornata delle prestazioni finanziarie. L'automazione gestisce le attività di modellazione di routine, permettendo agli analisti di concentrarsi sull'interpretazione dei risultati e sulla consulenza di strategia con altri stakeholder.

Le organizzazioni utilizzano predictive forecasting e analytics predittiva in modo intercambiabile, ma i due svolgono scopi distinti. Comprendere la differenza aiuta i leader finanziari e aziendali ad applicare gli strumenti ai problemi che meglio si adattano a ciò che ciascuno offre.

• Analytics predittiva come disciplina più ampia. Il metodo utilizza algoritmi statistici, apprendimento automatico (ML) e tecniche di data mining per analizzare dati attuali e storici e identificare la probabilità di risultati futuri. I modelli di analytics predittiva coprono molteplici funzioni aziendali, dal marketing e il comportamento dei clienti alla supply chain e rilevamento delle frodi. L'obiettivo principale di questo processo è scoprire schemi e probabilità attraverso grandi set di dati e applicare tali insight in decisioni aziendali significative.

• Il predictive forecasting è un processo specifico all'interno dell'analytics predittiva. L'attenzione è rivolta alla proiezione di risultati futuri quantificabili, come metriche finanziarie o operative, su un orizzonte temporale specificato.

L'analytics predittiva chiede "Cosa è probabile che accada e perché?", mentre il predictive forecasting chiede: "Come saranno i nostri ricavi, i nostri costi o la nostra domanda il prossimo anno?"

I due differiscono anche nei risultati ottenuti. L'analytics predittiva produce tipicamente punteggi di probabilità, valutazioni di rischio o classificazioni comportamentali. Il predictive forecasting, al contrario, produce proiezioni numeriche, come obiettivi di ricavi, budget di spese e stime del flusso di cassa, che alimentano direttamente la pianificazione finanziaria e la strategia aziendale.

Fondamentalmente, il predictive forecasting si basa sull'analytics predittiva. Gli algoritmi e le tecniche di modellazione alimentano l'analytics predittiva e promuovono modelli di forecasting insightful. I team finanziari utilizzano l'analytics predittiva per capire cosa alimenta le prestazioni aziendali e poi applicano la predictive forecasting per trasformare queste insight in proiezioni finanziarie concrete.

Esistono diversi modi per affrontare il predictive forecasting, a seconda delle dimensioni e della portata dello scenario. Ognuna è una tecnica di data science utilizzata per prevedere i valori futuri in base a punti dati ordinati nel tempo.

Questi tipi di metodi utilizzano dati storici sequenziali per identificare i modelli e proiettare le tendenze future su un orizzonte temporale definito. Gli analisti applicano modelli di serie temporali a metriche che mostrano modelli coerenti nel tempo, come entrate mensili, domanda stagionale o spese trimestrali. Un'analisi delle serie temporali è un metodo di previsione ampiamente utilizzato nella finanza e nella pianificazione della supply chain:

• Metodo naive: questo metodo di previsione delle serie temporali presuppone che la previsione per un periodo di tempo futuro sia il valore dell'ultimo punto dati osservato. È un metodo utile per comprendere la base dei dati.

• Metodo della media mobile: questo metodo calcola la media di un insieme di punti dati passati e utilizza tale media come previsione per un periodo di tempo futuro. Questo metodo è utile per comprendere le fluttuazioni a breve termine dei dati, ma non funziona per l'analisi delle tendenze a lungo termine.

• Smussamento esponenziale: questo metodo assegna un peso a ogni punto dati passato. I dati più recenti ricevono un peso maggiore, permettendo al modello di riflettere con maggiore precisione i cambiamenti recenti nei dati.

• Media mobile integrata autoregressiva (ARIMA): questo metodo è una versione avanzata della previsione delle serie temporali che prende i dati passati per modellare sia la tendenza che la stagionalità dei dati. Questo approccio è un modello ampiamente utilizzato perché può fornire previsioni altamente accurate per set di dati complessi.

Questi metodi utilizzano algoritmi per rilevare modelli complessi e non lineari su set di dati di grandi dimensioni che i modelli statistici tradizionali non possono elaborare su larga scala. Man mano che più dati entrano nel modello, l'algoritmo apprende e migliora continuamente le sue proiezioni:

• Analisi di regressione: una tecnica statistica utilizzata per determinare la relazione tra una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti. Viene utilizzato per stimare quali variabili hanno un impatto significativo e prevedere risultati continui utilizzando modelli di regressione, come la regressione lineare semplice e la regressione logistica.

• Reti neurali artificiali (deep learning): una rete neurale artificiale (o deep learning)  è un modello computazionale ispirato al cervello umano. È un algoritmo che riconosce i modelli e risolve problemi complessi, proprio come il cervello umano.

• Alberi decisionali e random forest: un albero decisionale è un algoritmo di apprendimento supervisionato non parametrico utilizzato per visualizzare e analizzare potenziali risultati, confronti di prezzo e conseguenze di una decisione. Una random forest deriva da un albero decisionale, ma combina gli output di più alberi decisionali per produrre una singola previsione.

Diversi componenti chiave sono essenziali per il predictive forecasting.

I dati passati sono la base di qualsiasi modello di predictive forecasting. I data scientist si affidano alle prestazioni storiche, alle metriche e alle tendenze di mercato per identificare schemi e costruire proiezioni accurate.

Dati puliti e completi sono fondamentali affinché i modelli di Forecasting producano Risultati e visualizzazioni affidabili.

I modelli statistici e gli algoritmi di machine learning sono i motori analitici che alimentano il predictive forecasting. Elaborano grandi volumi di dati, rilevano modelli e generano proiezioni basate su variabili e ipotesi definite.

La scelta dei modelli dipende dall'obiettivo aziendale, dai dati disponibili e dalla complessità delle relazioni che la previsione deve catturare.

L'intelligenza artificiale e gli strumenti di machine learning hanno ampliato le funzionalità dei modelli di predictive forecasting. Questi strumenti automatizzano le attività di modellazione di routine, elaborano flussi di dati in tempo reale e perfezionano le proiezioni man mano che diventano disponibili nuove informazioni.

Le organizzazioni che integrano piattaforme di previsione basate sull'AI nei loro workflow di FP&A ottengono una pianificazione finanziaria più rapida e agile.

Il predictive forecasting è preciso solo nella misura in cui lo sono i dati con cui viene elaborato. L'integrazione dei dati in tempo reale collega direttamente i modelli di previsione ai sistemi di pianificazione delle risorse aziendali (ERP), alle piattaforme finanziarie e ai database operativi, aiutando a garantire che le proiezioni riflettano le condizioni aziendali più recenti.

Questo metodo elimina il ritardo associato alla raccolta manuale dei dati, soprattutto in presenza di grandi set di dati e molteplici fonti di dati, offrendo ai team finanziari una visione in tempo reale delle prestazioni.

La supervisione umana è un aspetto fondamentale per un predictive forecasting responsabile. Gli analisti e i leader finanziari devono esaminare gli output dei modelli, applicare il contesto aziendale e convalidare che le proiezioni siano allineate alle condizioni di mercato note.

Il progresso tecnologico dovrebbe migliorare il giudizio umano piuttosto che sostituirlo.

Questi sette passaggi ti aiuteranno a costruire un modello di predictive forecasting efficace.

Inizia con un problema aziendale e identifica ciò che il predictive forecasting deve realizzare e perché è importante per l'azienda. Ad esempio, tali compiti includono il churn dei clienti, la previsione delle vendite o l'ottimizzazione dell'inventario.

Dopo aver stabilito il problema, specifica l'ambito, l'orizzonte temporale e le principali ipotesi. Avere un obiettivo mirato aiuta a garantire che ogni fase del processo sia allineata con un risultato aziendale misurabile.

Raccogli i documenti necessari, come bilanci, metriche operative, dati di mercato e insight sui clienti, che fungeranno da base per il modello.

La qualità dei dati è fondamentale in questa fase. Dati incompleti, outlier o dati obsoleti possono compromettere l'accuratezza delle proiezioni prodotte dal modello. Le piattaforme FP&A basate sull'AI possono aiutare ad automatizzare la raccolta e l'integrazione dei dati tra le unità di business, riducendo il rischio di errore umano.

La selezione del modello di previsione appropriato dipenderà da diversi fattori, tra cui l'obiettivo aziendale, la qualità e il volume dei dati disponibili e la complessità delle relazioni che la previsione deve catturare.

Ad esempio, un modello di serie temporale potrebbe adattarsi a una proiezione di ricavi, mentre un modello di machine learning è meglio attrezzato per gestire grandi set di dati con pattern complessi e non lineari. Gli analisti devono valutare più metodi prima di impegnarsi su un unico approccio.

Dopo aver scelto un metodo di previsione, il passaggio successivo è costruire il modello utilizzando dati storici puliti e assunzioni definite.

Un modello di machine learning richiede un periodo di addestramento per consentire all'algoritmo di apprendere modelli e relazioni dai dati storici che gli vengono forniti. Gli analisti dovrebbero testare il modello rispetto ai risultati storici per garantire l'accuratezza prima di applicarlo a periodi futuri.

Collega il modello a fonti di dati in tempo reale, come sistemi di pianificazione delle risorse aziendali (ERP), piattaforme finanziarie e feed di mercato, per far sì che alcune proiezioni si aggiornino automaticamente man mano che nuove informazioni diventano disponibili.

Questo passaggio aiuta a trasformare un modello statico in un motore di previsione dinamica.

Il successo degli output dei modelli dipende dall'analisi umana applicata ad essi. Gli analisti rivedranno le proiezioni tenendo conto delle condizioni di mercato, delle priorità strategiche e delle realtà aziendali di cui il modello non tiene pienamente conto da solo.

In questa fase, la previsione diventa processo decisionale e la trasformazione dei dati in raccomandazioni su cui i leader finanziari possono agire.

Implementa il modello e genera insight che gli analisti possano valutare e testare. I modelli richiedono una messa a punto e un monitoraggio continuo per garantire la precisione.

Man mano che l'organizzazione produce nuovi dati e i modelli di predictive forecasting devono incorporare questi dati nei modelli esistenti e iterare regolarmente.

Il predictive forecasting è essenziale per le organizzazioni perché trasforma dati storici e modelli in insight attuabili. I seguenti vantaggi fondamentali includono:

• Precisione migliorata per la creazione dei budget: il predictive forecasting sostituisce le stime statiche e puntuali con modelli dinamici che incorporano nuovi dati in modo continuo. Il risultato è un budget più preciso che riflette le reali condizioni aziendali anziché ipotesi obsolete.

• Processo decisionale più rapido e sicuro: gli strumenti di predictive forecasting si basano su dati storici, dati attuali e nuovi. I dirigenti finanziari e aziendali possono prendere decisioni strategiche sulle priorità future, come la gestione dell'inventario, senza dover attendere che eventi imprevisti li costringano a farlo.

• Maggiore identificazione e mitigazione del rischio: analizzando dati e tendenze, le organizzazioni rilevano precocemente anomalie, da interruzioni della supply chain a minacce alla cybersecurity, prima che peggiorino. Il processo di analytics dei dati fornisce ai team finanziari i dati necessari per intraprendere azioni preventive e costruire piani di emergenza.

• Migliore allocazione delle risorse e del capitale: il predictive forecasting offre alle organizzazioni una visione più chiara di dove il capitale è più necessario e dove è sottoutilizzato. I leader finanziari possono indirizzare le risorse verso investimenti con il più alto impatto e ritirarsi da aree di rendimento in calo prima che si verifichino inefficienze.

Esistono diversi modi in cui il settore finanziario utilizza predictive forecasting per costruire previsioni più accurate sugli eventi futuri. Questi esempi sono solo alcuni dei casi d'uso per la predictive forecasting:

• Team di financial planning and analysis (FP&A): i team di FP&A utilizzano il predictive forecasting per costruire piani di ricavi e spese più accurati in tutta l'azienda. Automatizzando i compiti di modellazione di routine, gli analisti dedicano meno tempo a costruire fogli di calcolo e più tempo a interpretare i risultati e a consigliare la leadership sulla strategia.

• CFO e leader finanziari: i leader finanziari si affidano al predictive forecasting per rafforzare la pianificazione strategica e fornire proiezioni più sicure agli investitori e ai stakeholder. Il processo fornisce ai dirigenti finanziari una visione basata sui dati delle prestazioni aziendali, consentendo decisioni più rapide e meglio informate.

• Supply chain e operazioni: i team della supply chain possono anticipare i cambiamenti della domanda e ottimizzare preventivamente i livelli di inventario prima che si verifichino interruzioni. Una previsione accurata della domanda favorisce una gestione della supply chain più forte, riduce i costi di trasporto e aiuta le organizzazioni a mantenere livelli di servizio costanti anche quando le condizioni di mercato cambiano rapidamente.

• Team di rischio e compliance: i team di rischio e compliance utilizzano il predictive forecasting per modellare il rischio di credito, la volatilità del mercato e l'esposizione normativa in tutta l'organizzazione. I team possono identificare potenziali minacce prima che si verifichino e sviluppare rapidamente piani di contingenza, rafforzando così la resilienza finanziaria complessiva dell'organizzazione.

• Vendite e marketing: un team di vendita utilizza il predictive forecasting per gestire l'accuratezza delle previsioni e fissare obiettivi realistici di ricavi per ogni trimestre. Il team di marketing applica le stesse tecniche per anticipare i cambiamenti nella domanda dei clienti e allocare i budget alle campagne di marketing con maggiori probabilità di generare risultati concreti.

Le operazioni finanziarie stanno affrontando una trasformazione significativa guidata dall'agentic AI e dall'automazione. Secondo una ricerca dell'IBM Institute for Business Value, il 68% dei dirigenti riferisce di aver sperimentato l'automazione dell'AI, passando da assistente digitale ad agenti autonomi nelle operazioni finanziarie per il self-service.

Le piattaforme di AI e machine learning stanno automatizzando compiti di previsione di routine e spostando i cicli di previsione da modelli periodici a modelli in tempo reale. La ricerca ha anche rilevato che entro il 2027, il 37% dei dirigenti prevede di implementare l'automazione per gli insight predittivi e il 29% per l'analisi finanziaria e il reporting.

Gli agenti AI per la modellazione finanziaria possono acquisire dati storici per creare modelli predittivi, consentendo previsioni accurate di risultati come proiezioni dei flussi di cassa e variazioni di budget.

Separatamente, l'AI generativa sta spingendo la modellazione degli scenari oltre le assunzioni statiche, trasformandola in un asset di processo decisionale a livello aziendale. Le organizzazioni stanno ricostruendo vecchi workflow e dashboard operative con nuovi strumenti per integrare le previsioni in tutte le unità di business.

Tuttavia, la supervisione umana rimane la salvaguardia fondamentale. Mantenere le persone aggiornate è una parte non negoziabile della previsione responsabile dell'AI. Una ricerca separata dell'IBM Institute for Business Value sull'etica dell'AI ha rilevato che oltre la metà delle aziende intervistate è consapevole che le questioni etiche dell'AI sono importanti e riguardano l'azienda. Tuttavia, solo il 41% ha approcci consolidati per integrare l'etica dell'AI nella propria strategia di AI.

Nel frattempo, con la crescente dipendenza dai sistemi digitali, le organizzazioni devono dotarsi di solide misure di protezione della privacy dei dati e di politiche di sicurezza efficaci. Gli ultimi ostacoli alla predictive forecasting sono una gestione efficace del cambiamento e l'adozione degli stakeholder. La tecnologia avrà successo solo se ci sarà il consenso dei dipendenti e se verranno creati processi adeguati a supporto del suo utilizzo.