
Durante años, las empresas han buscado maneras eficientes de implementar el análisis de datos en sus operaciones financieras. En ese sentido, la creciente digitalización ha facilitado la recopilación de información clave sobre los consumidores y sus hábitos que permiten realizar inversiones más acertadas y exitosas. El análisis predictivo es una de las herramientas más ideales para realizar esta sistematización.
Este proceso combina el aprendizaje automático, la minería de datos y el modelado estadístico para pronosticar resultados probables que faciliten la toma de decisiones en el interior de las organizaciones. En el ámbito financiero, permite pronosticar el rendimiento de las acciones o el interés que se puede cobrar por un préstamo, entre otros usos.
El análisis predictivo es uno de los pilares clave sobre los que se sostiene un negocio resiliente, junto con la asignación de capital a corto plazo y la planificación ágil. Es una herramienta que no solo mejora el rendimiento financiero y comercial de las empresas, sino también les permite alcanzar el éxito en un mercado cada vez más cambiante.
A pesar de que el análisis predictivo, entendido como la identificación de riesgos, es un concepto antiguo en el mundo de las finanzas, la novedad es que este proceso ahora se realiza de forma digital para reducir sesgos y errores. Así, las organizaciones pueden integrar este tipo de herramientas con más facilidad para potenciar el planeamiento, la elaboración de presupuestos y la evaluación de escenarios.
Una sólida infraestructura de datos es el requisito principal para instalar la mayoría de estas herramientas. Asimismo, es imprescindible que la empresa cuente con un hardware compatible con el software que utilizará y un acceso fácil a los grandes volúmenes de información sobre los clientes para crear modelos de análisis predictivo.
El cumplimiento de estos requisitos puede ser difícil cuando las empresas aíslan sus datos del entorno de tecnologías de la información (TI). Asimismo, existen normativas que es necesario cumplir al implementar este tipo de herramientas. Por último, es importante disponer de un espacio de trabajo en la nube para aprovechar al máximo la plataforma de análisis predictivo.
Una de las herramientas más conocidas son los modelos avanzados. Gigantes como Deloitte ofrecen soluciones digitales de pronóstico avanzado que aprovechan las capacidades cognitivas de aprendizaje automático para generar modelos predictivos y pronósticos más precisos. Asimismo, generan información clave sobre las unidades de negocio y la empresa en su conjunto.
Se proyecta que las plataformas basadas en inteligencia artificial democratizarán el análisis de datos y los complejos modelos matemáticos que hasta ahora han sido un dominio exclusivo de los analistas cuantitativos. Hoy, las startups ofrecen software de análisis predictivo, basado en IA, a empresas que no pueden permitirse contratar a expertos en esta área.
En conclusión, el análisis predictivo es un recurso clave que garantiza un futuro más sólido para las organizaciones, al impulsar operaciones más productivas y estables.
Referencias
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