Dalam era digital ini, teknologi predictive analysis dan artificial intelligence menggunakan data historis sebagai acuan dalam membantu kita merencanakan finansial dengan lebih akurat. Alat alat tersebut memungkinkan aplikasi perencanaan keuangan untuk memproyeksikan pengeluaran di masa depan dan memperkirakan pengeluaran tak terduga yang bisa berdampak pada anggaran pribadi. Sebuah panduan dari Controllers Council menggambarkan bahwa predictive analytics kini mudah diakses untuk bisnis dan individu dan dapat meningkatkan prediksi arus kas sehingga membantu perencanaan lebih fleksibel dan responsif  (Council, 2024).

Kemampuan algoritma dalam memprediksi perilaku keuangan membantu individu dalam menciptakan alur anggaran yang adaptif, tidak hanya angka saja namun lebih spesifik pada insight yang bisa memprediksi kapan kemungkinan pengeluaran besar akan terjadi, atau bagaimaana potensi efisiensi dapat ditingkatkan. Sebuah penelitian dari Granthaalayah Publication menyoroti penggunaan model Long Short Term Memory (LSTM) yaitu jenis jaringan neural yang unggul dalam mempelajari pola berurutan yang digunakan untuk memprediksi perilaku keuangan seperti arus kas, simulasi pengeluaran di masa mendatang, bahkan memberikan peringatan dini untuk kebutuhan penghematan untuk penyesuaian anggaran (Kumar et al., 2024)

Lebih jauh lagi, manfaat dari teknologi ini tersedia dalam bentuk smart spend, yairu sistem pengelolaan keuangan pribadi yang menggabungkan machine learning dengan teknologi seperti natural language processing untuk mengkategorikan pengeluaran memproyeksikan anggaran optimal dan mendeteksi kejanggalan secara real time. Penelitian oleh Khan (2025) menjelaskan bahwa fitur predictive finance memberikan alert otomatis dan rekomendasi yang dipersonalisasi sehingga pengguna dapat mengambil tindakan cepat untuk tetap “Stay on Track” dalam perencanaan keuangan.

Manfaat dari teknologi in bukan hanya untuk individu saja, namun sistem ini juga dgunakan untuk perusahaan dengan pendekatan yang disebut dengan “Dynamic Steering “. Boston Consulting Group menggambarkan bagaimana AI dan machine learning dapat meningkatkan kecepatan siklus perencanaan hingga 30%, meningkatkan akurasi prediksi 20–40%, dan produktivitas tim keuangan meningkat 20–30% melalui skenario simulasi otomatis serta pembaruan prediksi secara real time (Arnoldsen et al., 2024).

Referensi:

Arnoldsen, A., Beyer, M., Sheth, H., Demyttenaere, M., Oberauer, A., Shervin Khodabandeh, & Rajesh Yanamandra. (2024, September 27). The Power of AI in Financial Planning and Forecasting. BCG Global. https://www.bcg.com/publications/2024/power-of-dynamic-steering-in-financial-planning

Council, C. (2024, May 21). Leveraging Predictive Analytics for Better Financial Planning – Controllers Council. Controllers Council. https://controllerscouncil.org/leveraging-predictive-analytics-for-better-financial-planning/

khan, sara, Leveraging Machine Learning for Predictive Budgeting and Anomaly Detection in Personal Finance (April 14, 2025). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=5216811 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.5216811

Kumar, J., Vishwakarma, A., Sainy, N., Kumar, A., & Aggarwal, R. (2024). PERSONAL FINANCE MANAGER WITH PREDICTIVE ANALYTICS USING LSTM FOR ENHANCED FINANCIAL DECISION MAKING. International Journal of Research -GRANTHAALAYAH, 12(5). https://doi.org/10.29121/granthaalayah.v12.i5.2024.6104