Bedriuwen dy't goed binne yn it foarsizzen fan tiidlinen foar betellingen fan faktueren fan har klanten (AR) fine it djip foardielich by it plannen fan 'e betelling fan faktueren fan leveransiers A stúdzje troch Deloitte ûntbleatet in ferskowing yn 'e fokus fan finansjeel behear fan in protte CFO's fan perspektiven op lange termyn fan profitabiliteit en groei nei mear direkte bedriuwskontinuïteitsrisiko's en cashflows, benammen tidens en post-COVID-19-tiidrek. Krityske ynsjoch krije yn takomstige cashflow as AR-ynformaasje wennet oer ferskate systemen en fertrout op tiidslinende hânprosessen bewiist ineffisjint en tiidslinend.
Oant koartlyn, finansjeel teams beheare cash flow hawwe fertroud op hânmjittich prosessen dy't lije oan in gebrek oan krektens en ûnfermogen om fluch oanpasse oan feroarjende merk dynamyk, wêrtroch rekkens receivable (AR) en accounts te beteljen (AP) behear útdaagjend foar de respektivelike managers.
Dit is wêr't keunstmjittige yntelliginsje (AI) en masine learen (ML) mooglikheden kinne transformearje en optimalisearje cashflowfoarsizzing en behear. CFO's moatte lykwols de ark fan 'e heechste kwaliteit en it bêste fit foar prognosearjen fan' e asstream kieze foar har bedriuwen, dy't krekter, effisjinter en foarsizzend binne, om te helpen in kompetitive foardiel te behâlden en beslútfoarming te riden.
Wêrom is Cash Flow Prognose essinsjeel om de profitabiliteit en groei fan bedriuwen te stypjen
Om ynformearre besluten te meitsjen oangeande leveransiersoarders, hokker ynventaris fan materialen of klear guod te ûnderhâlden (ôfhinklik fan 'e sektor wêryn se binne), personieloanfollingen, of marketingbudzjetten, moatte bedriuwen har cashposysje kinne antisipearje.
Cash foarsizzing stipet in oanbod fan hege-wearde saaklike aktiviteiten dy't kritysk binne foar de sûnens fan it bedriuw op koarte en lange termyn. De bedriuwsdoelen stipe troch cashfoarsizzing omfetsje faak:
- Wurkkapitaal Management: Geskikt plan en budzjet foar koarte termyn cash en wurkkapitaal behoeften.
- Reduksje fan skulden en rinte: Brûk oerstallige cash om skuldnivo's en rintekosten te ferminderjen, profitabiliteit te ferbetterjen.
- Kontrakten en Key Date Visibility: Projektearje ferwachte cashnivo's akkuraat om konvenantnivo's te foldwaan op wichtige rapportaazjedatums.
- Liquidity Risk: Jou in betide warskôging foar takomstige problemen fan net by steat te beteljen leveransiers, meiwurkers, wetlike betellingen, en debits op tiid
Bedriuwen kinne net wachtsje op cash om fysyk beskikber te wêzen ynstee fan proaktyf plannen fan cashflows basearre op prognoazes om de profitabiliteit en groei fan it bedriuw te riden.
De krityske rol fan keunstmjittige yntelliginsje yn cashflowfoarsizzing
Foarsizzing fan cashflow fereasket gegevens foar krekte projeksjes, mar tradysjoneel tagong ta it kin útdaagjend wêze. . De gegevens sitte yn 'e rekkens te ûntfangen, krekter yn klantfakturen, tegearre mei net allinich de ôfpraat betellingsbetingsten, mar de histoaryske trend fan' e tiid dy't elke klant nimt om faktueren te beteljen. By it ûntbrekken fan ynsjoch yn takomstige cashposysjes kinne bedriuwen beslute om te lienen om har krúsjale operaasjes en oanhâldende groeiperspektyf te finansieren.
It proses foar prognose fan 'e cashflow ferwiist nei it skatten fan takomstige cashynstreamen út ferskate boarnen en útstreamen nei ferskate lieners as útjeften foar in tiidframe yn' e takomst. Krektens en effisjinsje binne lykwols fan it grutste belang yn cashfoarsizzing, sûnder dat it kontraproduktyf kin wêze.
Machine Learning (ML) en Artificial Intelligence (AI) kinne in krúsjale rol spylje by it analysearjen fan histoaryske finansjele gegevens, lykas ûntfangsten en betellingen út it ferline, om patroanen te ûnderskieden en projeksjes te ynformearjen. AI-ynskeakele cashflow-prognose kinne AP- en AR-teams de sûnens en posysje fan har bedriuw ferbetterje.
Hoe wurket AI en besibbe technologyen yn yntelliginte prognosen fan cashflow?
Yn yndustry-liedend oplossings foar cashflowprognose lykas dy oanbean troch Emagia, helpt de ML platfoarms op it bouwen fan in skiednis fan ûntfangsten en betellingen yn 'e rin fan' e tiid dy't trends leverje wêrop de AI-ark kinne tekenje. Dit stelt AI yn steat om te foarsizzen wannear't jild yn it bedriuw sil komme op basis fan it beteljende gedrach fan 'e klanten. De folgjende mooglikheden fan 'e prognosearken oandreaun troch AI, ML, en Analytics kinne bedriuwen beteljen fan faktueren fan leveransiers planne en har ynsette foar groeiynvestearingen, sûnder de saaklike operaasjes te fersteuren en djoere fûnsen te lienen:
Oanpassingen yn Real-Time
Masine learen makket trochgeande oanpassingen yn realtime, mei eksterne faktoaren lykas natuerrampen as fersteuringen fan supply chain om krekte cashflowprognoses te meitsjen. As sokke barrens resultearre yn betellingsfertragingen yn it ferline, kinne de AL en ML bedriuwen helpe te foarsizzen hoe't se kinne wurde beynfloede as in ferlykber barren yn 'e takomst plakfynt.
Yntegraasje mei ERP
Automatisearre applikaasje foar cashfoarsizzing yntegreart mei ERP fan organisaasjes en brûkt ynformaasje om klantprofilen te meitsjen fan har gemiddelde betellingstiid, kredytlimyt, gemiddelde dagen efterstallich, en de timing fan ôfwikingen yn betellingsgedrach. De gegevens wurde dan brûkt om te foarsizzen wannear't in faktuer kin wurde ferwachte te wurde betelle en hoefolle jild it bedriuw sil ûntfange op in opjûne dei of oare perioade. Dit makket it meitsjen fan sterke AP-betellingsplannen mooglik.
Prediktyf Analytics
AI-algoritmen foarsizze wannear en hoefolle jild yn in bepaalde perioade yn it bedriuw sil komme op basis fan de betellingsskiednis en -trend fan elke klant. Noch wichtiger, it sil ek foarsizze hokker klanten net op tiid sille betelje, wêrtroch it AR-kolleksjeteam har ynspanningen kin rjochtsje op it foarkommen fan minne skulden. It platfoarm leart kontinu fan 'e AI en ML om de meast aktuele gegevens te leverjen om de meast krekte projeksjes te meitsjen.
Wêrom AI wichtich is yn planning fan wurkkapitaal en cashflowprognose
Ferhelle prognosen kinne bedriuwen helpe bouwe fearkrêft, navigearje liquiditeitssoarch, en stopje organisaasjes om yn needlike situaasjes te kommen, neffens Deloitte's resinte ûndersyk. AI-ynskeakele ark foar prognosearjen fan cash sammelje en analysearje automatysk gegevens fan ERP en oare applikaasjes, it leverjen fan weardefolle ynsjoch foar ynformearre beslútfoarming, optimalisearjen fan wurkkapitaal en ûnderhanneljen fan bettere betingsten mei leveransiers en lieners.
De wiidweidige werjefte fan it platfoarm lit CFO's gatten, risiko's en kânsen identifisearje yn cashflow-syklusen, en jouwe in djipper begryp fan sjauffeurs en útdagings
Troch te selektearjen de bêst beoardiele AI-oandreaune cashflow-casting-oplossings dy't binne ûntwikkele troch bedriuwen mei jierrenlange ûnderfining op it fjild, finansjele lieders kinne de kompleksiteiten fan cashflowbehear navigearje, nije kânsen ferkenne en har bedriuwen positionearje foar groei op lange termyn.
FAQs:
1. Wat is Cash Flow Forecasting?
Cashflowfoarsizzing is it proses fan it skatten fan de cashynstreamen en cashútstream fan in bedriuw oer spesifike takomstige perioaden. In realistyske prognose foar cashflow stelt organisaasjes yn steat om takomstige cashposysjes te foarsizzen om situaasjes fan cashtekoarten te foarkommen en ek op 'e effisjintste manier rendemint te fertsjinjen op elke cashoerskot.
2. Wat wurdt bedoeld mei finansiering fan likwiditeitsrisiko?
Liquiditeit wurdt mjitten troch hoe fluch in asset of feiligens kin wurde omboud ta cash. D'r binne twa ferskillende soarten liquiditeitsrisiko: finansieringslikiditeit as cashflowrisiko en merklikiditeitsrisiko as assetrisiko.
Finansierings- as liquiditeitsrisiko fan cashflow is it risiko dat de ferplichtingen net kinne finansiere wurde, mjitten troch ferhâldingen lykas aktuele ferhâlding (aktuele aktiva / hjoeddeistige ferplichtingen) of, rappe ferhâlding. Liquiditeitsrisiko foar merk of asset ferwiist nei it ûnfermogen fan 'e ynvestearder om maklik in posysje te ferlitten lykas yn in situaasje wêr't de asset wearde hat, mar d'r binne gjin hjoeddeistige keapers, en dêrtroch kin de earlike wearde fan' e asset net realisearre wurde.
3. Wat moatte bedriuwen sykje yn ark foar AI-prognose?
De kaai is de mooglikheid fan AI foarsizzende ark om te helpen rauwe gegevens yn wittenskiplike prognosen mei dúdlikens en gemak te feroarjen. In ideaal AI-ynskeakele prognoseark moat beide prognosemodellen hawwe en se evaluearje op histoaryske gegevens, lykas ek yntelligint foarsizze fan takomstige trends.
