Leia o estudo de caso
IA na previsão financeira: Aplicativos e benefícios para CFOs
agosto 28, 2025A previsão financeira permite que sua organização fique à frente da concorrência. Embora esse processo tenha sido historicamente trabalhoso, isso está mudando com a IA. As soluções alimentadas por IA estão permitindo que as equipes financeiras passem de uma pilha de dados para uma previsão finalizada mais rapidamente, ao mesmo tempo em que criam previsões mais abrangentes, muitas vezes com vários cenários potenciais.
Mas nem todas as ferramentas de IA são iguais, e há alguns obstáculos a serem superados antes de implementá-las.
Veja a seguir o que os líderes financeiros podem obter com a implementação da IA em suas previsões financeiras.
O que é IA para previsão financeira?
"IA" é um termo amplo, que abrange uma série de ferramentas e tecnologias. No contexto da previsão financeira, as ferramentas de IA normalmente aprimoram a capacidade da sua equipe financeira de coletar e limpar dados, analisá-los em busca de tendências e usar essas tendências em suas previsões. Muitas vezes, essas ferramentas podem analisar dados de forma independente, chamar pontos de dados específicos mediante solicitação e interfaces de bate-papo para transformar solicitações de linguagem natural em relatórios e painéis.
Isso é obtido por meio de uma ampla variedade de tecnologias de IA, incluindo:
- Aprendizado de máquina: Essa tecnologia permite que os modelos de IA aprendam com grandes conjuntos de dados sem precisar de instruções, melhorando continuamente em tarefas específicas. Na previsão financeira, o aprendizado de máquina pode permitir que uma ferramenta de IA compreenda melhor as despesas de sua organização depois de ser treinada em anos de orçamentos.
- Processamento de linguagem natural: Isso permite que as ferramentas de IA entendam melhor a linguagem humana ao serem treinadas com exemplos. Elas podem então ser usadas para analisar a linguagem escrita, gerar locuções e até mesmo detectar o significado de determinados textos.
- Modelagem preditiva: Ao serem alimentadas com dados históricos, as ferramentas de IA podem criar modelos preditivos (como previsões) que levam em conta as tendências existentes. Isso pode acelerar drasticamente sua própria previsão.
- IA generativa: alimentada com dados como imagens, texto escrito e outros, essa tecnologia dá à ferramenta de IA a capacidade de gerar seu próprio conteúdo. Normalmente, isso é feito respondendo às solicitações do usuário.
- IA conversacional: as ferramentas de conversação, como o ChatGPT, dependem de outras tecnologias, como o aprendizado de máquina, ao mesmo tempo em que oferecem aos usuários uma interface que permite que eles insiram prompts de linguagem natural para obter uma resposta com base nos dados da ferramenta.
- Grandes modelos de linguagem: Essa tecnologia responde a prompts fazendo suposições altamente precisas sobre o que os prompts exigem, com base no banco de dados em que foi treinada.
Previsão baseada em IA versus métodos tradicionais
Há uma semelhança fundamental entre a previsão alimentada por IA e os métodos mais tradicionais. As ferramentas de IA, assim como as pessoas que as utilizam, podem aprender com seus dados ao longo do tempo, tornando-se mais eficientes. Isso as coloca um degrau acima das ferramentas de previsão tradicionais que não dependem de IA.
A implantação da IA na previsão permite que as equipes financeiras usem mais dados sem precisar necessariamente vasculhá-los. Quando incorporada às ferramentas de previsão existentes ou ao software de FP& A, como o Prophix One, a IA oferece análise de dados e detecção de tendências superiores, ao mesmo tempo em que se integra perfeitamente aos recursos que você já usa. Isso resulta em melhores previsões, painéis de controle e muito mais.
Além disso, quando você treina ferramentas de IA em seus próprios dados, obtém melhores resultados do que quando confia em ferramentas gerais de IA usando dados gerais. Seus dados também estarão mais seguros.
Aplicações de IA na previsão financeira
A IA pode proporcionar um valor descomunal em seus fluxos de trabalho de previsão, mas somente quando implantada intencionalmente. Simplesmente ativar o ChatGPT e fazer perguntas sobre suas previsões pode ajudá-lo a economizar algum tempo em tarefas repetitivas, mas não é exatamente o mesmo que usar ferramentas dedicadas. Aqui estão apenas algumas maneiras pelas quais as ferramentas de IA podem fazer a diferença em suas previsões.
Automação
A previsão está repleta de tarefas manuais que consomem muito tempo, como coletar e limpar dados de várias fontes, além de percorrer dezenas de relatórios financeiros para rastrear aquela despesa indescritível. Ferramentas de IA, como o Prophix One, podem centralizar automaticamente os dados financeiros, bem como fornecer pontos de dados específicos.
Planejamento de cenários
A IA pode analisar seus dados financeiros existentes e produzir vários cenários em uma fração do tempo que sua equipe financeira pode fazer. Isso economiza um tempo crucial que pode ser usado para analisar esses cenários ou lançar novas iniciativas a partir deles.
Projeções de receita e fluxo de caixa
A estimativa manual de projetos de receita e fluxo de caixa exige a análise de toneladas de dados. A IA pode fazer isso automaticamente para você, produzindo projeções que podem ser usadas em outros fluxos de trabalho sem a necessidade de criá-las você mesmo.
Gerenciamento de despesas
O rastreamento, a categorização, a aprovação e a geração de relatórios sobre despesas geram uma carga de trabalho significativa se forem feitos manualmente. É por isso que muitas ferramentas financeiras já oferecem às equipes financeiras maneiras de automatizar e simplificar esse processo. A IA eleva isso a outro nível, permitindo que suas ferramentas aprendam sobre as tendências de despesas de sua organização ao longo do tempo, melhorando a categorização e a aprovação automáticas das despesas.
Análise de variação e previsão baseada em drivers
Detectar com precisão os fatores que levam à variação e seu peso requer horas de análise de dados. Basear adequadamente suas previsões nesses fatores também pode consumir muito tempo. As ferramentas de IA podem analisar mais dados, mais rapidamente, o que significa que você pode identificar a variação com mais eficiência.
Insights baseados em IA
Insights de IA referem-se a conclusões, opiniões e tendências que as ferramentas de IA geram com base nos dados que você fornece a elas. Eles podem ser essenciais para o brainstorming de fatores que podem afetar suas previsões, identificando corretamente as tendências e transformando relatórios complexos em insights mais simples.
Benefícios da IA na previsão financeira
As ferramentas de IA trazem grandes benefícios para praticamente qualquer fluxo de trabalho, e isso também se aplica à previsão financeira. Veja a seguir o que você pode esperar ao implementar ferramentas de IA:
- Maior precisão: Quando combinadas com a supervisão humana, as ferramentas de IA permitem que as equipes financeiras analisem os dados com mais eficiência e preparem relatórios mais precisos.
- Gerenciamento de riscos aprimorado: Pode ser difícil calcular totalmente o risco potencial de uma iniciativa ou estratégia financeira. A IA ajuda a criar um quadro mais holístico desses riscos.
- Aumento da produtividade: Ao automatizar tarefas de rotina e processar dados, as ferramentas de IA podem liberar mais tempo para suas equipes financeiras, permitindo que elas façam mais coisas.
- Insights em tempo real: Pedir a uma equipe financeira humana que forneça insights em tempo real para cada parte interessada não é escalável. Mas com a IA, isso pode ser feito.
- Eficiência de custos: Embora dobrar sua equipe financeira possa ser financeiramente viável, adicionar uma ferramenta de IA à sua pilha pode ser mais acessível e, ao mesmo tempo, permitir um grande aumento de desempenho.
- Mais fontes de dados e previsões mais abrangentes: As ferramentas de IA podem rastrear mais fontes de dados do que a sua equipe financeira em menos tempo, dando a elas uma visão mais holística das finanças da sua organização, o que leva à criação de previsões mais robustas.
Esses benefícios criam um impacto enorme em todos os tipos de processos financeiros, mas você verá essa cadeia em reação principalmente na previsão financeira. Isso ocorre porque as equipes financeiras que aprendem a aumentar seu trabalho com IA podem prever melhor os riscos, otimizar a alocação de recursos da organização e responder mais rapidamente às mudanças do mercado. Isso leva a um melhor planejamento financeiro e a uma estratégia geral mais eficaz.
Como implementar ferramentas de previsão de IA
Embora as ferramentas de previsão de IA possam levar a melhorias perceptíveis em seus fluxos de trabalho de previsão, elas precisam ser implementadas da maneira correta. Aqui estão alguns aspectos essenciais da implementação de ferramentas de IA que você deve ter em mente.
Defina objetivos claros
Antes de implementar qualquer ferramenta, você precisa de metas específicas e mensuráveis. Isso não é diferente com a IA. Você está preocupado principalmente em melhorar a precisão de suas previsões? Sua principal métrica será o tempo economizado pelas equipes financeiras? Ou você deseja identificar as variáveis e os impulsionadores de negócios com mais eficiência?
Selecione as ferramentas de IA certas
Nem todas as ferramentas de IA são criadas da mesma forma. Algumas são muito gerais para suas necessidades, enquanto outras não são suficientemente ricas em recursos. Uma ferramenta de FP&A dedicada, como o Prophix One, com recursos de IA integrados, geralmente é a escolha ideal.
Integração da IA aos sistemas existentes
Ao implantar uma ferramenta de IA, você deve garantir que ela funcione de forma eficaz com sua pilha de ferramentas existente. Caso contrário, você gastará mais tempo e orçamento na busca e na configuração de plataformas de integração de software do que ganhará com o uso da IA em primeiro lugar.
Equilibre os insights orientados por IA com o conhecimento humano
A IA não é um substituto para sua equipe financeira. Ela pode dar a eles acesso a mais insights, mais rapidamente, mas nunca conhecerá sua organização tão bem quanto as pessoas que trabalham nela. Os membros humanos da equipe devem sempre estar envolvidos nos processos de previsão.
Garantia da qualidade dos dados na previsão de IA
A eficácia do resultado de uma ferramenta de IA depende da qualidade dos dados que você fornece a ela. Ao contrário dos seres humanos, a IA não consegue diferenciar dados bons de dados ruins, ajustando sua abordagem de acordo. A IA precisa de dados precisos - e de supervisão humana - para funcionar de forma eficaz. Aqui estão algumas medidas de qualidade de dados que você pode implementar para fornecer às suas ferramentas de IA os melhores dados possíveis.
- Protocolos robustos de gerenciamento de dados: Padronizar a maneira como você coleta, processa e limpa os dados em todas as fontes de dados e departamentos pode evitar problemas que exigiriam longas auditorias no futuro.
- Auditorias e validações regulares de dados: A revisão dos dados existentes pode revelar processos de gerenciamento de dados que precisam ser aprimorados, enquanto a validação garante que mais dados estejam livres de falhas.
- Estratégias para solucionar lacunas ou inconsistências nos dados: Ter processos predefinidos para identificar e resolver problemas de integridade dos dados significa que seus dados ficarão mais saudáveis e mais robustos com o tempo, em vez de se deteriorarem.
- Medidas sólidas de segurança de dados e controles de acesso: Você não quer necessariamente restringir o acesso às suas fontes de dados, mas quanto mais pessoas tiverem acesso a elas, maior será a probabilidade de introduzirem erros.
- Treinamento contínuo da equipe e iniciativas de alfabetização em dados: Melhorar a alfabetização de dados em toda a organização pode evitar erros de dados e aprimorar os protocolos de gerenciamento de dados.
Entre no futuro das finanças: Comece a usar a previsão de IA
A ferramenta de IA certa pode transformar completamente a maneira como suas equipes financeiras operam. Elas podem processar mais dados em uma fração do tempo que normalmente levariam, criar previsões mais abrangentes e contribuir para uma estratégia de negócios mais orientada por dados. Melhor ainda, ela os capacita a tornar os dados acessíveis a mais partes interessadas, levando a melhores decisões em toda a organização.
Quer ver o que o software de FP&A com tecnologia de IA pode fazer por suas equipes?
Perguntas frequentes: IA na previsão financeira
Como a previsão orientada por IA difere das ferramentas tradicionais de FP&A?
A previsão orientada por IA permite que as equipes financeiras descarreguem a análise de dados e outras tarefas que demandam muito tempo para as ferramentas de IA, permitindo que elas preparem previsões com mais eficiência. Melhor ainda, as ferramentas baseadas em IA aprendem com seus dados ao longo do tempo, tornando-as mais eficientes à medida que você as utiliza.
A IA pode melhorar as previsões e reduzir os riscos?
As ferramentas com tecnologia de IA podem ajudar a evitar os erros associados à entrada manual de dados e produzir análises mais profundas dos possíveis riscos financeiros.
Quais dados financeiros são necessários para começar a usar a previsão de IA?
Em primeiro lugar, você precisa garantir que qualquer ferramenta de IA implantada possa se integrar perfeitamente às fontes de dados existentes, sejam elas planilhas ou ferramentas financeiras dedicadas. Então, desde que você já tenha uma base sólida de dados (por exemplo, demonstrações financeiras, orçamentos, relatórios de P&L), poderá usar a IA para fazer previsões.
A IA na previsão financeira é segura e está em conformidade com o uso corporativo?
Se você carregar os dados financeiros da sua empresa em ferramentas gerais de IA, como o ChatGPT, esses dados serão usados para treinamento futuro por esse modelo, que qualquer pessoa pode acessar. Quando você usa ferramentas empresariais com IA, como o Prophix One, seus dados são mantidos privados e seguros.
O Prophix One pode oferecer suporte à modelagem de cenários orientada por IA e à previsão baseada em drivers?
Com certeza! O Prophix One usa insights de IA na modelagem de cenários e na previsão baseada em drivers, alimentando painéis acessíveis para líderes financeiros.
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