Pourquoi la trésorerie utilise-t-elle des méthodes de prévision de trésorerie à long terme ? La prévision de trésorerie à long terme, souvent appelée prévision de trésorerie indirecte, est une méthode de prévision de trésorerie permettant de comprendre si les décisions actuelles auront des implications à long terme. Elle prévoit les flux de trésorerie sur des périodes de six mois à cinq ans, y compris les investissements et les emprunts, en utilisant un bilan prévisionnel et un compte de résultat. Les soldes de trésorerie finaux sont obtenus en soustrayant les charges hors trésorerie du résultat net et en prenant en compte les ajustements prévisionnels du bilan. Voici les 3 principaux conseils pour aider la trésorerie à améliorer ses prévisions de flux de trésorerie à long terme.
3 conseils pour maîtriser les prévisions de trésorerie à long terme
Conseil n°1 : Comprendre l’objectif des prévisions de trésorerie à long terme/prévisions de trésorerie indirectes
La prévision à long terme aide à éviter les obstacles de dernière minute. Les besoins en matière de prévisions de trésorerie à long terme sont :
- Maintenir la stabilité financière en planifiant à l’avance les dépenses en immobilisations.
- Prendre des mesures pour atteindre les objectifs de planification financières afin d’augmenter la rentabilité.
- Comprendre les écarts dans les prévisions et analyser les points critiques d’erreur pour effectuer des corrections et atténuer les risques.
- Éliminer le besoin de maintenir une réserve de trésorerie plus importante pour économiser les frais d’intérêts.
- Quantifier les bénéfices en réduisant les coûts d’emprunt.
- Examiner la qualité, la mise à jour ou les dates de remplacement des actifs pour prévoir de nouvelles acquisitions et trouver des acheteurs pour les actifs en dépréciation.
Conseil #2 : Améliorer la précision des prévisions de trésorerie à long terme
En raison de la volatilité, la plupart des entreprises ont du mal à prévoir les comptes clients et fournisseurs. Cependant, même pour les catégories complexes de flux de trésorerie, des modèles adéquats, des algorithmes et l’IA peuvent être utilisés pour améliorer la précision.
Les quatre piliers pour améliorer la précision
- Approche : Consolider les prévisions du niveau local au niveau global pour l’entité, le code entreprise, le pays et la devise afin d’augmenter la visibilité.
- Collecte de données : Utiliser l’intégration API, les importations et exportations, et d’autres moyens pour automatiser la collecte de données provenant de diverses sources telles que les banques, les ERP, les TMS, les outils de FP&A, la paie, les équipes comptes clients et comptes fournisseurs.
- Modélisation : Utiliser des modèles spécialisés pour chaque catégorie de flux de trésorerie. Par exemple, utiliser des modèles d’IA pour créer des prévisions à long terme pour les catégories complexes telles que les comptes clients (A/R) et les comptes fournisseurs (A/P), et des modèles heuristiques pour les catégories de flux de trésorerie plus simples comme la paie, les impôts, etc.
- Analyse des écarts : Comparer les prévisions aux données réelles et identifier fréquemment les déviations ainsi que les causes profondes des écarts pour obtenir un rapport supérieur et prendre des décisions basées sur les données.
Exploiter les prévisions de trésorerie par IA pour obtenir des résultats de prévision précis
- Surmonter les obstacles liés aux tableurs : Le traitement et l’agrégation des données basés sur les tableurs sont chronophages, sujets aux erreurs et réduisent la visibilité à long terme. En revanche, la visibilité granulaire est améliorée grâce aux capacités d’analyse détaillée au niveau de l’entité. De plus, sans avoir à chercher dans différents tableurs et portails, les équipes peuvent accéder facilement aux données à tout moment.
- Reconnaître les ralentissements économiques : Les prévisions à long terme sont intrinsèquement peu fiables en raison de l’imprévisibilité des ralentissements économiques. Toutefois, grâce à un modèle de boucle de rétroaction et à une analyse fréquente des écarts, la précision des prévisions de trésorerie à long terme est améliorée en utilisant les prévisions de trésorerie par IA. Des données précises améliorent la prise de décision pour l’emprunt, l’investissement et les fusions et acquisitions.
- Abondance de données historiques : Il peut être difficile pour les entreprises qui ne disposent pas de suffisamment de données historiques de travailler. L’organisation peut subir des conséquences financières si les prévisions échouent en raison d’un manque de données. Cependant, les logiciels de prévision de trésorerie automatisés s’intègrent facilement aux systèmes ERP, TMS, bancaires, de paie et fiscaux, entre autres.
- Intégration de l’analyse de scénarios : La modélisation de scénarios fournit aux investisseurs des informations tangibles et mesurables pour améliorer la prise de décision concernant les investissements et atténuer les pertes potentielles, en se concentrant sur les prévisions à long terme en évitant les scénarios catastrophes, comme par exemple les crises de trésorerie, les fusions et acquisitions, les dépenses en capital, etc.
Conseil #3 : Choisir un système approprié qui répond aux exigences de prévision de trésorerie à long terme
L’objectif ultime de l’évaluation technologique est de trouver une solution qui répond aux besoins à long terme. Le logiciel de trésorerie peut être choisi de différentes manières :
- S’informer sur les dernières alternatives technologiques et fonctionnalités proposées par les entreprises SaaS (en ligne et hors ligne) en utilisant Google, LinkedIn, ou en participant à des conférences.
- Analyser les logiciels en utilisant AFP, Strategic Treasury, Bob’s Guide, ou d’autres outils technologiques de trésorerie.
- Visiter les sites web des fournisseurs pour obtenir des informations sur les produits et lire les témoignages clients afin de mieux comprendre les capacités du produit.
- Évaluer les points critiques pour voir comment les solutions de l’entreprise contribuent à sa croissance et à la génération de revenus.
- Planifier un premier appel ou une brève démonstration pour comprendre :
- Le paysage ou la procédure existants de l’entreprise
- Les problèmes et difficultés actuels
- Les éléments essentiels, les fonctionnalités supplémentaires, et les priorités
- Le budget alloué
- Les calendriers
Planifier une démonstration pour comprendre comment investir dans les prévisions de trésorerie par IA pour améliorer significativement la précision des prévisions de trésorerie à long terme.
