El forecasting financiero (o predicción financiera) es una técnica de planificación y proyección que se lleva a cabo con el objetivo de estimar los ingresos, gastos y flujos de efectivo de una empresa o negocio en un lapso de tiempo futuro, con vista a un trimestre dado o un año completo. Esta técnica es, por tanto, fundamental para la toma de decisiones estratégicas, la planificación presupuestaria (budgeting) y la gestión de riesgos.
Generalmente, el proceso de forecasting financiero tiene en cuenta diferentes datos, que suelen ser datos históricos del negocio, así como datos externos relevantes durante el período de datos registrados:
- Los datos históricos del negocio incluyen estados financieros pasados, como el balance general, el estado de resultados y el flujo de caja.
- Por otro lado, los datos externos que se suelen tener en cuenta incluyen las tasas de interés, la inflación, o las tendencias del propio mercado.
En función del tipo de negocio donde queramos aplicar el forecasting financiero, es posible que deseemos añadir u obviar algunas variables más para una correcta planificación futura. No obstante, independientemente del tipo de negocio, podemos ayudarnos del Machine Learning para desarrollar técnicas de forecasting más precisas y robustas, que nos den tranquilidad sobre nuestras predicciones de futuro.
Métodos de forecasting financiero
Al igual que ocurre con el tipo de datos que nos convendría utilizar, existen multitud de métodos de forecasting financiero, que podrían adecuarse en mayor o menor medida a tu modelo de negocio. Los distintos métodos de forecasting se agrupan en función del enfoque que se aplica en estos, teniendo:
- Enfoque cualitativo. Está basado en la experiencia o el juicio de expertos o profesionales del ámbito. Suele ser el enfoque más útil cuando los datos históricos con los que cuenta la compañía son limitados.
- Enfoque cuantitativo. Utiliza modelos matemáticos y estadísticos. Este método es especialmente útil en grandes empresas debido a su capacidad para manejar datos complejos y realizar simulaciones detalladas.
Teniendo presentes las principales diferencias entre ambos enfoques, pasamos a introducir algunos de los métodos de forecasting financiero más comunes en la industria.
- Análisis de regresión. Este método utiliza datos históricos para establecer relaciones matemáticas entre diferentes variables y realizar predicciones basadas en esas relaciones. Es particularmente útil para identificar correlaciones y dependencias entre factores clave.
- Análisis de tendencias. El análisis de tendencias implica examinar datos históricos, como ventas, ingresos y gastos, para identificar patrones recurrentes y proyectar comportamientos futuros basándose en ellos.
- Análisis del punto de equilibrio. Este método calcula el nivel mínimo de ventas necesario para cubrir costos y gastos fijos, ayudando a identificar el punto en el que la empresa comienza a generar ganancias. Es una herramienta esencial para la planificación estratégica, especialmente para nuevas empresas o proyectos.
- Análisis de datos del mercado. Este enfoque recopila información clave sobre el mercado, como precios de productos, tasas de interés y crecimiento del PIB, para hacer predicciones económicas informadas.
Aunque estos métodos proporcionan valiosas herramientas para la planificación financiera, es importante reconocer que ninguna predicción es completamente infalible. Factores externos como cambios en las condiciones económicas o riesgos inesperados pueden influir significativamente en los resultados, por lo que no es recomendable tomar los resultados de estas estrategias como una verdad absoluta.
Machine Learning para la aplicación del forecasting financiero
Si has llegado a este punto del artículo, seguramente estés interesado en conocer cómo podríamos aplicar la Inteligencia Artificial en este tipo de estrategias, y qué ventajas supondría su uso frente a los métodos más tradicionales. Te invitamos a seguir leyendo para conocer más información al respecto.
El Machine Learning proporciona herramientas más sofisticadas y precisas a las empresas para realizar predicciones en sus estrategias de forecasting financiero. Además de tener en cuenta supuestos lineales o relaciones estáticas entre diferentes variables (como ya hacen algunos de los métodos descritos anteriormente), el Machine Learning es capaz de manejar patrones que van más allá del ojo humano, y de forma casi inmediata.
¿Cómo aplicamos el Machine Learning en nuestras estrategias? Pues bien, existen diferentes formas de lograr nuestro objetivo, y dependerá en gran medida de los datos que queramos tener en cuenta al momento de obtener una predicción final, así como el tipo de predicción en cuestión. Por ejemplo, algoritmos avanzados como los modelos de Long Short-Term Memory (LSTM), una variante de las redes neuronales recurrentes, son especialmente útiles para predecir tendencias en mercados volátiles al integrar datos históricos y factores externos como noticias económicas. Además, contamos con tecnologías como el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), las cuales permiten analizar datos no estructurados, como publicaciones en redes sociales o titulares de noticias, para ajustar las predicciones en tiempo real según el sentimiento del mercado al que vaya dirigido nuestro producto o servicio.
Sin duda, una de las mayores ventajas del Machine Learning radica en su capacidad para adaptarse dinámicamente a nuevos datos y automatizar procesos, lo que facilita predicciones más precisas y eficientes. Además, al combinar datos estructurados (como ingresos y costos) con datos externos (como tasas de interés o indicadores económicos), logramos un enfoque más holístico y escalable con nuestras estrategias de forecasting. En consecuencia, las empresas pueden optimizar decisiones financieras estratégicas, evaluar riesgos en tiempo real y realizar análisis de escenarios complejos para anticiparse a eventos inesperados.
Estas capacidades hacen que el Machine Learning sea una herramienta indispensable para el forecasting financiero moderno, superando las limitaciones que pudiesen sufrir los métodos tradicionales.
