Dalam dunia bisnis yang semakin kompleks dan dinamis, akurasi dalam forecasting keuangan menjadi aspek yang sangat penting untuk pengambilan keputusan yang lebih tepat. Forecasting keuangan tradisional sering kali bergantung pada metode statistik konvensional yang mengandalkan asumsi linier dan data historis untuk memprediksi kondisi keuangan di masa depan. Namun, dengan kemajuan teknologi, terutama dalam bidang machine learning (ML), perusahaan kini memiliki alat yang lebih canggih untuk meningkatkan akurasi dan ketepatan dalam memprediksi tren keuangan. Machine learning, dengan kemampuannya dalam menganalisis data besar dan menemukan pola yang kompleks, dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam dan lebih tepat dalam meramalkan variabel keuangan yang tidak terduga.

Machine learning dapat meningkatkan akurasi forecasting keuangan dengan cara yang lebih adaptif dan dinamis dibandingkan dengan model konvensional. Algoritma machine learning seperti regresi pohon keputusan (decision tree regression), random forests, dan neural networks dapat menangani sejumlah besar variabel yang saling berinteraksi, yang memungkinkan model untuk belajar dan berkembang seiring waktu berdasarkan data baru yang masuk. Teknik-teknik ini memungkinkan identifikasi pola-pola yang mungkin terlewatkan oleh model statistik tradisional, serta mengurangi bias yang bisa muncul dari asumsi-asumsi yang digunakan dalam pendekatan konvensional. Sebagai contoh, dalam perusahaan yang beroperasi di pasar yang sangat volatile, seperti perusahaan yang terlibat dalam perdagangan komoditas, machine learning dapat membantu memperhitungkan faktor-faktor eksternal yang cepat berubah dan memiliki dampak besar terhadap pergerakan harga atau permintaan. Selain itu, machine learning dapat mengurangi kesalahan manusia dalam proses forecasting. Penggunaan algoritma untuk menganalisis data secara otomatis dapat meningkatkan efisiensi dan kecepatan dalam pembuatan prediksi, memungkinkan perusahaan untuk merespons perubahan pasar dengan lebih cepat. Misalnya, perusahaan dapat menggunakan model machine learning untuk memproses transaksi real-time, sehingga forecast keuangan yang dihasilkan lebih reflektif terhadap kondisi pasar terkini. Dengan demikian, perusahaan bisa lebih sigap dalam merencanakan strategi keuangan, seperti alokasi dana, perencanaan kas, atau pengelolaan risiko yang lebih akurat, yang pada gilirannya meningkatkan ketahanan dan kinerja perusahaan di pasar.

References:

  • Prasetyo, S., & Dewayanto, T. (2024). Penerapan Machine Learning, Deep Learning, Dan Data Mining Dalam Deteksi Kecurangan Laporan Keuangan-A Systematic Literature Review. Diponegoro Journal of Accounting, 13(3).