ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДВИЖЕНИЯ ДЕНЕЖНЫХ СРЕДСТВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СОВРЕМЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

FORECASTING CASH FLOWS USING MODERN TECHNOLOGIES

Aiana Sarsenbek

student, Department of Finance and Accounting, Turan University,

Kazakhstan, Almaty

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются традиционные и современные методы прогнозирования движения денежных средств. Особое внимание уделено использованию искусственного интеллекта, машинного обучения, анализа больших данных и блокчейна для повышения точности прогнозов и автоматизации процессов. Анализируются практические примеры внедрения этих технологий в различных секторах экономики, включая банковский и корпоративный секторы. Отмечены преимущества современных технологий, такие как снижение рисков, повышение прозрачности финансовых операций и оптимизация управления ликвидностью. Интеграция технологий и человеческого опыта становится ключевым условием для повышения эффективности финансового управления и обеспечения устойчивости бизнеса в современных экономических условиях.

ABSTRACT

The article examines traditional and modern methods of cash flow forecasting. Special attention is paid to the use of artificial intelligence, machine learning, big data analytics, and blockchain to improve forecast accuracy and automate processes. Practical examples of the implementation of these technologies in various economic sectors, including the banking and corporate sectors, are analyzed. The advantages of modern technologies, such as risk reduction, increased transparency of financial transactions, and optimization of liquidity management, are highlighted.

Ключевые слова: прогнозирование денежных средств, искусственный интеллект, машинное обучение, анализ больших данных, блокчейн, предиктивная аналитика, финансовое планирование, управление ликвидностью, автоматизация финансовых процессов.

Keywords: cash flow forecasting, artificial intelligence, machine learning, big data analytics, blockchain, predictive analytics, financial planning, liquidity management, financial process automation.

Прогнозирование движения денежных средств играет ключевую роль в финансовом управлении организаций, обеспечивая устойчивость и ликвидность бизнеса. Традиционные методы прогнозирования, основанные на исторических данных и экспертных оценках, постепенно уступают место современным технологиям, таким как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (ML) и анализ больших данных (Big Data). Данные инновации позволяют значительно повысить точность прогнозов, автоматизировать расчеты и минимизировать финансовые риски. Анализ денежных потоков является основой эффективного финансового управления [2, с. 112]. В данной статье рассматриваются традиционные и современные методы прогнозирования, а также их практическое применение в корпоративном секторе.

Традиционные методы прогнозирования

Традиционные подходы к прогнозированию движения денежных средств основаны на использовании статистических методов и экспертных оценок [1, с. 75]. К наиболее распространенным методам относятся:

• Анализ временных рядов – прогнозирование будущих денежных потоков на основе исторических данных. Этот метод предполагает выявление закономерностей и сезонных колебаний.
• Метод прямого и косвенного прогнозирования – оценка будущих денежных потоков с использованием детального анализа доходов и расходов либо анализа балансовых отчетов.
• Коэффициентный метод – расчет прогнозных значений на основе финансовых коэффициентов, таких как коэффициент ликвидности, рентабельности и оборачиваемости.
• Экспертные оценки – субъективное прогнозирование, основанное на мнениях специалистов и руководителей [3, с. 205].

Несмотря на свою распространенность, традиционные методы имеют ряд недостатков, включая низкую адаптивность к быстро меняющимся рыночным условиям, зависимость от субъективных факторов и ограниченную способность к учету сложных взаимосвязей между различными финансовыми параметрами [4, с. 330].

Современные технологии в прогнозировании

Современные технологии значительно расширяют возможности прогнозирования движения денежных средств. Среди них можно выделить:

• Искусственный интеллект и машинное обучение – позволяют анализировать большие объемы данных, выявлять скрытые закономерности и строить точные предсказательные модели. Алгоритмы машинного обучения адаптируются к изменяющимся условиям и обеспечивают высокую точность прогнозов [7 с. 20]. Применение методов машинного обучения позволяет повысить точность прогнозирования денежных потоков, что подтверждается исследованиями Chen и Yang [6, с. 25].
• Big Data и предиктивная аналитика – обеспечивают обработку и анализ огромных массивов данных, поступающих из различных источников, включая банковские транзакции, отчеты, экономические показатели и даже поведенческие данные клиентов.
• Блокчейн – способствует повышению прозрачности и безопасности финансовых операций, позволяя точно учитывать поступления и расходы денежных средств.
• Облачные вычисления – обеспечивают централизованный доступ к данным, автоматизацию расчетов и возможность интеграции с различными финансовыми инструментами.

Таблица 1.

Сравнение традиционных и современных технологий прогнозирования

Использование этих технологий позволяет значительно сократить человеческий фактор, автоматизировать процессы прогнозирования и повысить точность расчетов [11].

Рисунок 1 иллюстрирует движение денежных потоков за прошедшие 10 месяцев и прогнозируемые значения на ближайшие 6 месяцев. Данные для графика смоделированы искусственно, чтобы показать пример прогнозирования денежных потоков. Они основаны на гипотетическом тренде, отражающем умеренный рост с небольшими колебаниями.

Рисунок 1. Пример прогноза денежных потоков

Исторические данные (синяя линия) показывают положительную динамику с некоторыми колебаниями. В частности, наблюдается снижение в мае, но затем тренд вновь становится восходящим. Это может быть связано с сезонностью или временными изменениями в операционной деятельности.

Прогноз (красная пунктирная линия) основан на трендовой модели, предполагающей дальнейший рост денежных потоков. Согласно прогнозу, в ближайшие месяцы ожидается стабильное увеличение значений, достигая 270 млн в апреле.

Основные выводы:

Стабильный рост: несмотря на временные отклонения, общий тренд остается восходящим.

Отсутствие резких скачков: прогнозируемые значения указывают на устойчивое развитие без значительных рисков.

Необходимость уточнения модели: для повышения точности прогнозов можно использовать дополнительные переменные (инфляция, рыночные тренды).

Современные технологии прогнозирования движения денежных средств активно внедряются в различных секторах экономики:

• Банковский сектор – применение ИИ для анализа кредитоспособности клиентов, прогнозирования потребности в ликвидности и оптимизации управления активами.
• Корпоративный сектор – автоматизация финансового планирования, оценка будущих денежных потоков и минимизация рисков ликвидности.
• Финансовые стартапы и финтех-компании – разработка инновационных решений для управления денежными средствами, включая интеллектуальные платформы для прогнозирования cash flow.
• Государственные структуры – использование аналитики для оптимизации бюджетных расходов и управления государственными финансами [12].

Применение современных технологий позволяет повысить эффективность управления денежными средствами, снизить риски и обеспечить устойчивое развитие организаций [5, с. 78].

Прогнозирование движения денежных средств является важным элементом финансового управления, обеспечивающим стабильность и устойчивость бизнеса. Традиционные методы прогнозирования, несмотря на их значимость, уступают место современным технологиям, таким как искусственный интеллект, машинное обучение, анализ больших данных и блокчейн. Инновационные решения позволяют значительно повысить точность прогнозов, автоматизировать процессы и снизить финансовые риски. В будущем ожидается дальнейшее развитие технологий, что приведет к еще более эффективным и надежным методам прогнозирования денежных потоков.

Список литературы:

1. Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учебник. — М.: ИНФРА-М, 2012. — 256 с.
2. Борисов А.Б., Королева Л.П. Анализ денежных потоков организации: теория и практика. — СПб.: Питер, 2017. — 320 с.
3. Грачев А.В. Финансовый анализ: Учебник. — 3-е изд., перераб. и доп. — М.: КноРус, 2018. — 384 с.
4. Ендовицкий Д.А. Финансовый менеджмент: концепции, методы, решения. — 2-е изд. — М.: Юрайт, 2019. — 512 с.
5. Ивашковская И.В. Финансовый анализ: Учебник. — М.: Дело, 2016. — 448 с.
6. Chen H., Yang B. Machine Learning in Financial Forecasting // Journal of Finance and Data Science. — 2018. — № 4 (1). — С. 22–36.
7. Zhang X., Li Y. Application of Artificial Intelligence in Cash Flow Prediction // International Journal of Financial Studies. — 2020. — Vol. 8, No. 3. — P. 15–27.
8. Emagia Corp. Как прогнозировать денежный поток от дебиторской задолженности с использованием ИИ и МО [Электронный ресурс]. — URL: https://www.emagia.com/ru/blog/how-to-forecast-cash-flow-from-receivables-using-ai-and-ml/ (дата обращения: 15.03.2025).
9. Brixx Software. 6 примеров анализа денежных потоков для изучения ключевых бизнес-сценариев [Электронный ресурс]. — URL: https://brixx.com/ru/6-%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%BE%D0%B2-%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0-%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D0%B6%D0%BD%D1%8B%D1%85-%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%B2-%D0%B4%D0%BB%D1%8F-%D0%B8%D0%B7%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F-%D0%BA%D0%BB%D1%8E%D1%87%D0%B5%D0%B2%D1%8B%D1%85-%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81-%D1%81%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B5%D0%B2/ (дата обращения: 15.03.2025).