AI整合多种数据源，进行综合预测。

现代企业在各个系统和部门中生成大量数据。人工智能综合这些不同数据流的能力使其在现金流预测中脱颖而出。

，创始人兼首席执行官强调，“人工智能引入了预测算法，通过实时处理大型数据集，显着提高了现金流预测的速度和准确性。”

以下是一些可以通过人工智能集成的数据源：

。 应收账款账龄。 供应商付款条件。 库存水平。 市场趋势。 经济指标。 天气模式（针对季节性业务）。 社交媒体情绪。 竞争对手的活动。

，首席技术官，将其与传统方法进行了对比：“当我们使用传统预测时，它取决于过去的数据和人们随着时间的推移收集的判断，但人工智能从许多来源提取不同的数据，例如供应链变化和市场趋势，立即提供优化答案。”

Benesh 与我分享了两个不同行业的示例。以制造业为例。借助人工智能，您可以从供应链、库存和收入流中提取实时数据，以获得更清晰的财务状况。依赖于维持准确库存水平的零售公司也可以依靠这些实时数据来保持更新的预测。

实施指南：在现金流预测中使用人工智能的技巧

测试人工智能并不一定是令人难以承受的。我与几位成功转型的企业主进行了交谈，他们都有一个共同的方法：从小事做起，保持专注，逐步建设。

1. 在扩展之前先从小试点项目开始。

不要试图在一夜之间彻底改变整个金融体系。选择一个区域（也许是客户付款预测）并从那里开始。

Gig Wage 的刘易斯建议您“查明需要注意的领域”如果您认为需要优化，请在这些领域与人工智能合作，看看结果如何。”

从一个特定项目开始➡️设定明确的成功指标。

也许您希望将预测时间减少 50% 或将准确度提高 25%。制定这些具体目标将帮助您衡量进展并建立对系统的信心。

2. 与人工智能工具一起保持人类监督和专业知识。

人工智能不应该是你唯一依赖的东西。正如 Benesh 向我解释的那样，“人工监督和对实际现金流数据的频繁检查仍然是保持准确性的关键。”

“有一种误解认为，这种方法本身‘就有效’，但需要定期关注，尤其是在不可预测的市场中，”他补充道。

刘易斯赞同这一建议，“如果现在看起来像过去，那么人工智能将在最大限度地减少预测错误方面发挥出色的作用。这非常有用，因为在这些时期人工智能将超越人类。如果有一个显着的如果偏离模型训练数据，模型就会对现金进行错误管理。我认为了解计算机擅长什么以及人类擅长什么非常重要，这样才能最大程度地降低风险。”

3、与传统方法相融合。

“传统方法虽然速度较慢，但​​允许经验丰富的分析师应用仅靠算法可能会错过的判断和背景 - 仍然存在一定的权衡，”Lewis 补充道。

我喜欢把它想象成同时拥有 GPS 和本地向导。 GPS（人工智能）提供精确的、数据驱动的方向，但当地向导（人类专业知识）了解昨天开始的道路施工情况。两者都需要才能获得最佳结果。

4.从小事做起——注重质量而不是数量。

刘易斯的最后一点建议？ “要渐进。找出您认为需要优化的领域，并在这些领域与人工智能合作，看看您对结果的满意程度。这简化了过渡并让人们能够适应新工具。人工智能从根本上来说是一种有助于优化的工具。我认为从一开始实施就会困难得多。”