Révolutionnez vos prévisions de trésorerie avec l’IA

Les erreurs de feuille de calcul peuvent entraîner d’importantes pertes. Un trésorier d’une grande entreprise sur cinq subit ce genre de revers. Alors que les grandes entreprises peuvent surmonter ces difficultés financières, les petites et moyennes entreprises peuvent être gravement affectées.

Dans un monde où tout tourne autour des données, les organisations sont confrontées au défi de rassembler, gérer et extraire de la valeur de la quantité considérable de données générées quotidiennement, qui s’élève à 2,5 quintillions d’octets. La comparaison des données des années récentes aux données actuellement disponibles révèle une croissance exponentielle. Cependant, la gestion et le stockage de cet immense volume de données deviennent un défi.

Pour surmonter ces obstacles, les entreprises ont besoin de solutions et d’outils robustes pour assurer une gestion financière précise et exploiter le potentiel de leurs données. Grâce à l’adoption des technologies avancées et la mise en œuvre de stratégies de gestion de données efficaces, les entreprises peuvent atténuer les risques associés aux erreurs de feuille de calcul et traiter efficacement le volume de données toujours croissant.

Le manque de visibilité globale empêche une prise de décision confiante pour gérer les liquidités oisives, qui pourraient sinon être utilisées pour acheter des actifs immobilisés, racheter des actions, etc. Si les prévisions de trésorerie ne permettent pas de prévoir les excédents de trésorerie, les entreprises perdent des opportunités d’investissement sur le marché boursier.

L’exactitude des prévisions des comptes clients est influencée par le comportement des clients, car ils peuvent ne pas toujours respecter les conditions de paiement convenues. Cela génère de l’incertitude et fait de l’AR la catégorie la plus difficile à prévoir pour les professionnels de la trésorerie.

Lorsqu’une entreprise se développe, la gestion des comptes clients devient plus complexe. Les données sont dispersées dans plusieurs unités commerciales, ce qui pose des difficultés pour la gestion des comptes clients au niveau de l’entreprise. Les entreprises peuvent être confrontées à divers problèmes, notamment une mauvaise administration des créances et des processus de reporting chronophages.

Des facteurs tels que les modèles saisonniers, les cycles économiques, les cotes de crédit, le comportement de paiement des clients, les litiges et les remises contribuent à la nature imprévisible des prévisions de comptes clients (AR), ce qui entraîne une faible précision.

Pour y remédier, la technologie de l’IA est mise à profit pour extraire les données pertinentes des Progiciels de Gestion Intégrés des Ressources de l’Entreprise (ERP). Grâce à l’analyse, l’IA génère des prévisions détaillées pour les flux de trésorerie des comptes clients.

Les modèles avancés d’IA utilisent les données de facturation des clients provenant des ERP, en tenant compte de la durée moyenne des paiements et des saisons d’affaires spécifiques où les factures sont réglées plus rapidement ou plus lentement. Ces modèles identifient et suivent les facteurs clés influençant les taux de paiement des clients, tels que les changements saisonniers de l’entreprise et les montants des factures, afin d’améliorer la précision des prévisions.

En outre, les modèles d’IA et d’apprentissage automatique (ML) aident à prédire les dates de paiement au-delà de la période de facturation ouverte à l’aide des données de commande client de l’ERP. Les solutions de gestion de trésorerie s’intègrent également aux ERP pour remplacer automatiquement les dates de paiement des factures prévues en fonction des dates de promesse de paiement des clients.

Les modèles d’IA et de ML aident également à prévoir la durée au-delà des dates de facturation ouvertes typiques à l’aide des informations de commande client de l’ERP. Les solutions de gestion de trésorerie s’intègrent également aux ERP pour remplacer automatiquement les dates de paiement des factures prévues en fonction des dates de promesse de paiement des clients.

Un système de prévision des flux de trésorerie basé sur l’IA compare les données historiques et récentes, en exécutant différents scénarios à l’aide de divers algorithmes d’IA. La sélection de la prévision de trésorerie la plus optimiste et la plus réaliste génère une estimation précise des comptes fournisseurs. Cela permet aux trésoriers d’anticiper les dépenses tout au long de la période de prévision et les fluctuations des coûts.

L’intégration avec les ERP et les systèmes de gestion de trésorerie permettent aux modèles d’IA de recueillir des données historiques et récentes telles que les factures de fournisseurs ouvertes et les bons de commande pour faire des prédictions pour la période au-delà des dates de factures ouvertes et des paiements aux fournisseurs. Cela permet des prévisions au-delà des dates de facturation d’achat ouvertes et des paiements des fournisseurs.

La modélisation de scénarios permet aux entreprises de créer et d’analyser différents scénarios financiers en tenant compte de facteurs tels que l’évolution des revenus, des dépenses et des conditions du marché. Cela permet de développer des plans de contingence pour gérer les flux de trésorerie dans diverses situations.

D’autre part, l’analyse de scénarios dans la prévision des flux de trésorerie implique l’étude des effets de certains événements ou facteurs sur les flux de trésorerie. On peut citer l’identification des risques et des opportunités et l’évaluation de leur impact potentiel sur les flux de trésorerie.

Constructeur de scénarios

Avec une interface intuitive, le constructeur de scénario permet aux utilisateurs de créer facilement des scénarios en plus d’une prévision de base. Ils peuvent modifier les entrées ou sorties de trésorerie, les pourcentages, les montants ou les taux de change pour simuler différents scénarios et évaluer leur impact sur les flux de trésorerie.

Comparaison des instantanés de prévision

Les utilisateurs peuvent enregistrer les versions prévisionnelles en tant que « instantanés » pour référence future. Ceux-ci peuvent être consultés à tout moment, permettant aux utilisateurs de comparer deux instantanés côte à côte. Les différences entre les instantanés sont mises en évidence visuellement à l’aide d’une carte thermique. Cette comparaison peut se faire entre une prévision de base et une prévision de scénario, ou entre deux prévisions de scénario. De plus, les utilisateurs peuvent facilement comparer plusieurs instantanés de différentes feuilles de prévisions ou scénarios dans une vue unique.

En tirant parti de la technologie IA, les capacités de construction et d’analyse de scénarios permettent aux trésoriers d’analyser et réduire les pertes potentielles de manière proactive. Elle permet d’améliorer les décisions d’investissement, d’optimiser les rendements, d’identifier et de se préparer aux pénuries de trésorerie, d’attribuer efficacement les surplus financiers et de gérer les risques liés aux taux change étrangers.

L’analyse des écarts est une approche quantitative utilisée pour comparer les budgets estimés avec les chiffres réels. Dans les prévisions de trésorerie, l’écart fait référence à la différence entre une prévision de trésorerie et la situation de positionnement de trésorerie réelle pour une période comptable donnée. Mener une analyse des causes profondes de ces écarts aide à identifier les domaines qui nécessitent une action corrective. Elle contribue également à une budgétisation précise, à la gestion des risques et à la prise de décisions proactive.

Gérer les données de flux de trésorerie peut être difficile pour les entreprises, car cela complique la génération des prévisions à faible écart par les trésoriers, surtout lorsqu’on se fie à des méthodes manuelles comme les tableurs. Les approches manuelles visant à réduire les écarts entraînent souvent des écarts allant de 20 à 25 % et nécessitent beaucoup de temps, d’efforts et de ressources.

Pour faire face aux écarts de prévision, le logiciel de prévision des flux de trésorerie se penche sur des catégories de flux de trésorerie complexes telles que les comptes clients et les comptes fournisseurs, au niveau régional et au niveau de l’entreprise. De plus, la technologie IA améliore la précision des prévisions en évaluant les prévisions historiques et actuelles tout en identifiant les catégories à fort écart sur différents horizons temporels, telles que mensuelles, trimestrielles et annuelles. Cela peut améliorer la précision des prévisions de trésorerie de 90 à 95 %.

En tirant parti des outils avancés de prévision des flux de trésorerie, les entreprises peuvent identifier, signaler et traiter efficacement les causes des écarts de prévision, ce qui permet une planification financière et une prise de décision plus précises.

Les solutions de trésorerie utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour générer des prévisions de trésorerie quotidiennes en analysant les données historiques des relevés bancaires. Ces systèmes sophistiqués utilisent les modèles les mieux adaptés, qui examinent les transactions passées dans chaque catégorie de flux de trésorerie et choisissent la méthode de modélisation qui fournit la plus grande précision de prédiction pour cette catégorie spécifique à un moment donné.

Sélection quotidienne du modèle

Pour assurer des prévisions à jour et précises, le système examine et met à jour automatiquement le modèle choisi pour chaque période de la prévision, que ce soit sur une base quotidienne, hebdomadaire ou mensuelle. Ce processus de sélection de modèle continu optimise la précision des prévisions de trésorerie générées par la solution de trésorerie.

Modèles les mieux adaptés

En tirant parti de l’apprentissage automatique et en utilisant l’approche du modèle le plus approprié, les entreprises peuvent rationaliser leurs processus de prévisions de trésorerie et améliorer la fiabilité et la précision de leurs prévisions de trésorerie quotidiennes. Cela permet aux trésoriers de prendre des décisions financières éclairées et de gérer efficacement leurs flux de trésorerie.