A Inteligência Artificial marca um antes e depois nos esforços de previsão de faturamento, receita e vendas. Com ela, é possível automatizar análises muito precisas, que melhoram significativamente a confiabilidade — algo com o qual 55% das lideranças comerciais e 57% dos vendedores ainda enfrentam muita dificuldade, segundo a Gartner.
Vamos entender como isso se dá na prática? Continue lendo este artigo, pois aqui você vai ver:
A previsão de receita é um processo normalmente realizado pelos times de Inteligência de Mercado e Vendas. Ela tem um impacto profundo nas estratégias de negócios de alto nível e influencia as decisões de curto, médio e longo prazo.
No mercado financeiro, altamente competitivo e conectado à movimentação geral da economia, prever receita é fundamental. Sendo essas as três principais razões para isso:
A previsão de receita permite que as instituições financeiras determinem orçamentos para atividades departamentais. Ela garante que a companhia está melhor preparada para o futuro imediato e funciona como um ponto de referência para comparar o desempenho durante o período determinado.
A previsão de receita é realizada principalmente para otimizar o fluxo de caixa e as práticas de gerenciamento de crédito. Por meio do planejamento de receita, é possível monitorar o movimento de entradas e saídas para garantir que os pagamentos sejam recebidos e efetuados de acordo com o cronograma.
Isso ajuda, por exemplo, a evitar atrasos não intencionais na compensação de faturas de fornecedores, melhorando a qualidade de crédito da empresa.
Por fim, organizações do mercado financeiro fazem previsão de receita para que seus líderes tomem decisões informadas sobre atividades cruciais. Isso vai do lançamento de produtos e/ou serviços ao recrutamento de pessoal.
Essa atividade capacita a liderança a tomar decisões com base em dados, o que evita que a intuição seja a principal balizadora das estratégias a serem colocadas em prática.
A Inteligência Artificial é uma das tecnologias mais promissoras para o mercado financeiro. Desde a análise de risco de crédito até a prevenção de fraudes, a IA tem sido usada para melhorar a eficiência e a segurança das operações financeiras.
Uma das principais aplicações da IA é a análise de risco de crédito. Com ela, as instituições financeiras podem analisar rapidamente uma grande quantidade de dados e decidir quais são as oportunidades disponíveis para cada cliente.
Isso ajuda a prevenir a inadimplência com base no perfil do cliente e sugerir oportunidades para clientes que acabam contratando os serviços, aumentando os negócios do banco.
Além disso, a Inteligência Artificial também é usada para prevenir fraudes. Através da análise de padrões, a IA é capaz de encontrar anormalidades em transações dentro do mercado financeiro, ajudando a evitar crimes e erros que podem trazer sérios prejuízos.
A inteligência artificial também tem sido usada para simplificar o processo jurídico no mercado financeiro. A IA é capaz de analisar padrões e encontrar formas e estratégias para prevenir problemas jurídicos, facilitando o processo burocrático e oferecendo soluções importantes que podem fazer a diferença no orçamento do cliente ou nas operações de uma instituição financeira.
Por fim, a IA é capaz de analisar dados históricos e oferecer soluções de investimento aos clientes com maiores chances de sucesso. Com a ajuda da IA, os investidores podem tomar decisões mais informadas e precisas, maximizando seus lucros e reduzindo seus riscos.
A Inteligência Artificial pode agregar e processar dados com muito mais velocidade, precisão e escalabilidade do que é humanamente possível, permitindo simplificação e melhorias nos cálculos de previsão financeira.
Enquanto as pessoas podem se sentir sobrecarregadas com grandes volumes de dados, a IA prospera melhor quando tem mais dados para alimentar seus algoritmos.
Basicamente, se uma máquina pode usar dados não tradicionais (meteorológicos ou disponibilidade de estoque, por exemplo), além de financeiros convencionais (como informações de mercado regional), ela pode encontrar novas relações entre as métricas e obter uma visão mais precisa das receitas e vendas esperadas.
Graças às tecnologias digitais, como processamento de linguagem natural, times de Inteligência de Mercado e Vendas podem usar um grande volume de informações não estruturadas para obter insights acionáveis.
À medida que mais insumos informacionais se tornam disponíveis e com o uso contínuo, esses modelos se tornam mais inteligentes e precisos ao longo do tempo. Eles podem até revelar os verdadeiros impulsionadores da receita comercial.
Por exemplo, usando aprendizado de máquina para analisar ativos, muitas organizações do mercado de finanças descobrem que seus conjuntos de dados tradicionais (volume e preço) tiveram muito menos impacto em sua receita do que o esperado.
A princípio, pode parecer que é preciso gastar muito dinheiro para incorporar Inteligência Artificial nas estratégias de previsão de receita. Mas isso não é necessariamente verdade.
Ao adotar uma solução de Inteligência de Vendas B2B, por exemplo, chega-se à IA sem que seja necessário convocar um time de cientistas de dados. Esse tipo de sistema conta com recursos super modernos baseados em Inteligência Artificial automatizando as principais tarefas em um processo de previsão de receita.
As instituições financeiras mais bem-sucedidas já sabem que a Inteligência Artificial (IA) é uma das tecnologias mais promissoras para previsão de receita, permitindo análises mais precisas e escaláveis. Ela permite analisar rapidamente grandes quantidades de dados, ajudando a prevenir a inadimplência, sugerir oportunidades para clientes e prevenir fraudes.
Além disso, ela é capaz de encontrar formas e estratégias para prevenir problemas jurídicos e simplificar o processo jurídico no mercado financeiro. Na gestão de investimentos, a IA pode analisar dados históricos e oferecer soluções aos clientes com maiores chances de sucesso.
Com a ajuda da Inteligência Artificial, as empresas podem simplificar e melhorar o processo de previsão financeira, aumentando a precisão e a confiabilidade das análises.
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