این مطلب از وب‌سایت Value Creation Group استخراج شده است که نشان می‌دهد حسابداری پیش‌بینی‌کننده چیست و چگونه می‌تواند یک بیانیه مالی افزوده، به سیستم‌های موجود اضافه کند؟ همان‌طور که از اسم آن پیدا است حسابداری پیش‌بینی‌کننده سعی دارد آینده را بفهمد؛ اما با طالع‌بینی فرق دارد. پایهٔ آن بر این‌اساس است که بخش عمده‌ای از فعالیت‌های سازمان تکرار‌پذیر هستند و الگو‌ی مشخصی دارند. حسابداری پیش‌بینی‌کننده زمینه‌ای نوظهور در مدیریت مالی است که با استفاده از بینش‌های داده‌محور، فرصت‌های پیش رو را پیش‌بینی می‌کند. با به‌کارگیری تحلیل پیش‌بینی‌کننده و تکنیک‌های یادگیری ماشینی، قادر است بینش جامع‌تری دربارهٔ آینده ارائه دهد و تصمیم‌های اقتصادی را ارتقا ببخشد.
در حسابداری پیش‌بینی‌کننده از چه داده‌هایی استفاده می‌شود؟
در این روش از نقشه‌های فرایندی استفاده می‌شود تا ترتیب رویدادها را شناسایی کنند. نقشه‌های فرایندی روند کاری را به‌صورت رویدادهای گذشته تا آینده به تصویر می‌کشند و در انتهای هر دوره مثلاً هر ماه، سازمان تمام رویدادها را می‌داند، نقشهٔ فرایندی، رویدادهای آینده را مشخص می‌کند و افراد سازمان به کمک استانداردهای مصرف منابع و احتمالات آماری به صورت‌های مالی پیش‌بینی‌کننده تبدیل می‌شوند. حسابداری پیش‌بینی‌کننده پیشنهاد می‌دهد، صورت مالی جدیدی به سه صورت مالی مرسوم (صورت سود و زیان، ترازنامه و جریان وجوه نقد) اضافه شود که به این عملکرد Process Performance Statement گفته می‌شود. این صورت عملکرد، توانایی هر فرایند در خلق ارزشیابی را ارزیابی می‌کند، مانند فعالیت‌هایی که در آینده ارزش ایجاد می‌کنند (مانند تحقیق‌وتوسعه یا بازاریابی) و یا فعالیت‌هایی که در دورهٔ جاری سبب ارزش می‌شوند (مثل تأمین، مدیریت مالی، فروش و پرسنل).
در Process Performance Statement چه اطلاعاتی ثبت می‌شود؟
- کارایی فرایندها (Efficiency): برای تولید خروجی مشخص، چقدر منابع مصرف شده و یا زمان یا مواد مصرفی.
- اثربخشی (Effectiveness): خروجی‌ها چقدر باهدف موردنظر مطابقت داشته‌اند. مثل کیفیت خدمات و یا رضایت مشتری.
- ریسک و فرصت‌ها (Risk and Opportunities): پیش‌بینی‌کنندهٔ مشکلات و یا فرصت‌هایی است که فرایندها ایجاد می‌کنند.
- ارزش آتی (Future Value): مثل تخمین درآمد و یا صرفه‌جویی در هزینه‌ها.
مزایای Process Performance Statement
این رویکردها به مدیران مالی و تیم‌های حسابداری امکان می‌دهد به استراتژیست‌های فعال در تصمیم‌گیری تبدیل شوند. این سیستم به مدیران هشدار‌های زود هنگام درباره‌ی مشکلات اجتماعی و یا انحرافات عملکردی می‌دهد؛ این هشدارها به موقع هستند و به مدیران فرصت می‌دهد به صورت پیش‌گیرانه وارد عمل شوند و نتایج نامطلوب را اصلاح کنند. فرض کنید در یک سالن زیبایی، فرایند رنگ‌مو در ماه گذشته، پنجاه مشتری داشته و هزینه مواد مصرفی حدود صد میلیون بوده است، با Process Performance Statement پیش‌بینی می‌شود که با افزایش تبلیغات و رزرو آنلاین، درماه آینده، سالن پذیرای حدود هشتاد نفر خواهد بود و درآمد پیش‌بینی شده چیزی در حدود صد و پنجاه میلیون تخمین زده می‌شود. این گزارش‌ها نشان می‌دهد که اگر مواد مصرفی به اندازه‌ی کافی تهیه نشود، حدود نیمی از درآمد از دست می‌رود. (concepts and applications, n.d.) (The Impact Of Different Predictive Accounting Metods On Firm Performance, n.d.)
کاربرد‌های کلیدی حسابداری پیش‌بینی‌کننده
- پیش‌بینی سود و یا زیان شرکت: استفاده از اطلاعات مالی گذشته و یا جاری برای پیش‌بینی وضعیت مالی آینده. کمک به مدیران برای سرمایه‌گذاری‌های استراتژیک. به‌عنوان نمونه: پیش‌بینی بازدهی سهام برای دوره‌های آتی. با استفاده از مدل رگرسیون و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بادقت بیشتری می‌توان بازدهی سهام سال آینده را بررسی کرد.
- شناسایی ریسک مالی و مدیریت بهتر بدهی: پیش‌بینی کمبود نقدینگی و یا احتمال ورشکستگی. کمک به کاهش ریسک‌های مرتبط با بدهی‌ها و تأمین مالی.
- بودجه‌بندی و برنامه‌ریزی مالی: کمک به شرکت برای تخصیص منابع بهینه و ایجاد مدل‌های دقیق‌تر بودجه‌بندی بر اساس روندهای گذشته.
- تحلیل هزینه‌ها و بهینه‌سازی سودآوری: شناسایی الگوهای هزینه‌ای. استفاده از پیش‌بینی برای کاهش هزینه‌های غیرضروری. مثال: شناسایی محصولات کم‌سود.(Using Predective Accounting Product Management, n.d.)
مدل رگرسیون چیست؟
یکی از ابزارهای کاربردی و تحلیلی است که برای بررسی رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل به کار می‌رود. به بیان ساده‌تر رگرسیون به شما کمک می‌کند متوجه این موضوع بشوید که چگونه تغییر در یک یا چند عامل (متغیر مستقل) باعث تغییر در خروجی می‌شود (متغیر وابسته).
- متغیر وابسته (Dependent Variables): چیزی است که می‌خواهیم پیش‌بینی کنیم مثل بازده سهام (Return).
- متغیر مستقل (Independent Variables): عواملی هستند که بر متغیر وابسته تأثیر می‌گذارند مثل سود خالص، رشد و فروش و دارایی‌ها.
انواع مدل رگرسیون چیست؟
- رگرسیون خطی ساده: که فقط یک متغیر مستقل دارد و رابطه بین متغیرها با یک خط مستقیم نشان داده می‌شود.
- رگرسیون خطی چندگانه: که بیشتر از یک متغیر دارد و رابطهٔ بین متغیرها با استفاده از یک فرمول ثابت تعریف می‌شود.
- رگرسیون غیرخطی: وقتی استفاده می‌شود که رابطهٔ بین متغیرها به‌صورت خطی نباشد.
- رگرسیون لجستیک: وقتی استفاده می‌شود که متغیر دسته‌ای باشد. مثلا موفق یا ناموفق، بله یا خیر.
مثال پیش‌بینی بازده شرکت با استفاده از حسابداری پیش‌بینی‌کننده
فرض کنید یک شرکت تولیدی می‌خواهد بازده سه ماه آینده (ROL) شرکت را پیش‌بینی کند تا تصمیم بگیرد چقدر سرمایه صرف پروژه‌های جدید کند؟
داده‌های موجود:
- متغیرهای مالی: فروش ماهانه، هزینهٔ تولید و تبلیغات.
- متغیرهای غیرمالی: مثل تعداد مشتریان، میزان رضایتمندی مشتریان و تعداد کارمندان.
شرکت با استفاده از داده‌های گذشته یک مدل رگرسیون می‌سازد، مدل به شرکت نشان می‌دهد که بازده شرکت در سه ماه آینده چقدر بالا یا پایین است.
نتیجهٔ کاربردی: اگر مدل رگرسیون به شرکت نشان دهد که هزینهٔ تبلیغات فعلی، باعث افزایش بازدهی شرکت می‌شود. شرکت می‌تواند بودجهٔ خود را صرف تبلیغات کند. اما اگر رضایت مشتری پایین باشد با انجام تبلیغات، باز هم بازدهی شرکت در سه ماه آینده پایین است، پس بهتر است بودجهٔ خود را صرف بهترشدن کیفیت محصول و بهبود خدمات کند. حسابداری پیش‌بینی‌کننده باعث می‌شود تصمیمات مالی شرکت‌ها از حالت واکنشی به حالت استراتژیک تبدیل شود و بتواند ریسک‌های آینده را پیش‌بینی کند.
یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد به داده‌ها دسترسی داشته باشند و از آن‌ها یاد بگیرند و بهتر آینده را پیش‌بینی کنند. به‌عنوان‌مثال به‌جای این که فقط بگویی (ده درصد تبلیغات بیشتر، باعث افزایش فروش دودرصدی می‌شود) مدل یادگیری ماشین می‌تواند رابطهٔ پیچیده بین تبلیغات، تعداد مشتریان، فصل سال و رقبا را شناسایی کند.
انواع مدل‌های پیشرفته در حسابداری پیش‌بینی‌کننده
- رگرسیون‌های پیشرفته: شامل رگرسیون‌های غیرخطی و چندجمله‌ای است.
- رگرسیون جنگل تصادفی: ترکیبی از چندین درخت تصمیم، برای پیش‌بینی بازده یا سود.
- شبکه‌های عصبی: شبیه مغز انسان است و قادر است روابط پیچیدهٔ بین متغیرهای مالی و غیرمالی را شناسایی کند.
- ماشین بردار پشتیبان: برای دسته‌بندی و پیش‌بینی شرایط خاص استفاده می‌شود. آیا این پروژه سودآور است یا خیر؟
مزیت این مدل
- دقت بیشتر نسبت به روش‌های سادهٔ رگرسیون.
- امکان کار با حجم زیاد داده‌ها.
- توانایی شناسایی الگوهای غیرخطی.
نکات کلیدی
- استفاده از داده‌های کلان: ادغام داده‌های داخلی شرکت با متغیرهای اقتصادی کلان، می‌تواند باعث افزایش دقت پیش‌بینی شود.
- استفاده از مدل‌های پیشرفته: استفاده از مدل‌های پیشرفته ماشین یا رگرسیون‌های غیرخطی، می‌تواند بر بهبود نتایج تأثیر بگذارد.
ترکیب هوش مصنوعی و حسابداری پیش‌بینی‌کننده در پیش‌بینی رفتار مشتری و جریان‌های نقدی آینده
در روش سنتی، حسابداری فقط داده‌های گذشته را ثبت و گزارش می‌کرد؛ اما در حسابداری پیش‌بینی‌کننده وقتی از مدل‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنیم، چیزی فراتر از صورت‌های مالی به دست می‌آوریم:
- پیش‌بینی ریسک ورشکستگی و یا بحران‌های نقدینگی قبل از وقوع
- شناسایی الگوهای پنهان خرید مشتریان و کمک به مدیریت فروش
- بهبود مدل‌سازی سودآوری آینده، با استفاده از داده‌های بلادرنگ (Real Time Data)
منظور از بلادرنگ چیست؟
منظور از بلادرنگ، دقیقا درهمان لحظه وقوع یک اتفاق و بدون تأخیر محسوس است. به بیانی دیگر، وقتی می‌گوییم یک سیستم یا یک فرایند، بلادرنگ است، یعنی واکنش آن در همان لحظهٔ رخداد اتفاق یا هم‌زمان با ورودی است. مثلا در نرم‌افزار و یا کامپیوتر، یک سیستم بلادرنگ باید در بازهٔ زمانی بسیار کوتاه پاسخ دهد مثلا سیستم ترمز ABS خودرو باید در لحظه عمل کند و یک تأخیر کوتاه چند میلی‌ثانیه‌ای هم می‌تواند خطرناک باشد. در اقتصاد و حسابداری یعنی داده‌ها به‌محض ثبت یا تأخیر، فورا در سیستم نمایش داده شوند. به لحظه‌ای به‌روزشدن موجودی حساب بانکی هم می‌توان اشاره کرد.
الگوهای پنهان خرید مشتریان
یکی از چالش‌های اساسی بازاریابی خرده‌فروشی، کشف و درک الگوهای خرید مشتریان است. این الگوها معمولا در خرید مشتری است که معمولا رفتاری تکراری است؛ اما این رفتار همیشه آشکار نیست. الگوهای پنهان خرید یعنی:
- ارتباط‌های غیرمستقیم در خرید: مثلا شخصی که به‌صورت مکرر قهوه می‌خرد پس از مدتی دستگاه قهوه‌ساز می‌خرد.
- رفتار خرید تکرارشونده ولی نامرئی: مثلا مشتری هر چند ماه یک‌بار، محصول خاصی را تهیه می‌کند؛ ولی خودش متوجه این چرخه نیست.
- تعریف کالاهای مکمل یا جایگزین: داده‌های فروش نشان می‌دهد معمولا مشتریان گروهی از محصولات را، همراه گروهی دیگر می‌خرند. مثل پوشک و دستمال مرطوب
- تغییرات ظریف در الگوها: مثلا کاهش فروش یک برند، می‌تواند نشانهٔ تمایل مشتری به برند جدیدی باشد.
شرکت‌ها با کشف این الگوها می‌توانند
- نیاز مشتری را پیش‌بینی کنند.
- پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده بدهند.
- سودآوری آینده را دقیق‌تر محاسبه کنند.
در ادامه
حسابداری پیش‌بینی‌کننده فراتر از ثبت و گزارش مالی سنتی عمل می‌کند و با استفاده از داده‌های ماشین و مدل‌های پیشرفتهٔ رگرسیون، آینده سازمان را پیش‌بینی می‌کند. این رویکرد به شرکت امکان می‌دهد سود، زیان و بازده را قبل از وقوع پیش‌بینی کند. ریسک‌ها و فرصت‌های مالی را بسنجد و تصمیمات استراتژیک اتخاذ کند. در نهایت، حسابداری پیش‌بینی‌کننده ابزار کلیدی تبدیل داده‌ها به تصمیمات هوشمندانه و مزیت رقابتی پایدار برای شرکت‌ها است.