人工智能改进预算预测的三个阶段

人工智能改进预算预测的三个阶段

电子表格上的预算管理已经成功了。 如今，人工智能在现金的开发和管理中的应用是许多公司青睐的赛道，尤其是在金融领域。 9 月 20 日在 Palais Brongniart 举行的 AI for Finance 活动中给予该主题的位置证明了这一点。 随着从 2024 年向电子发票过渡的临近，人工智能和财政部对相处充满了兴趣，因为电子化操作越多，需要分析的数据就越多。 另一个原因是API和即时支付有利于实时的兴起，而牺牲了截止时间管理，即不同会计年度的分割。 “人工智能解决方案通常基于支持人类决策的趋势分析，”凯捷金融服务总监 Pierre-Olivier Bouée 解释道。 在会计行业的这种转变中，人工智能可以发挥作用。 或者说三个…

在短期内

优化其现金流的管理，在确保偿付能力的同时最大限度地减少休眠流动性的数量，这是人工智能颠覆传统的第一个轴心。 “大多数会计表有时包含错误的数据，但数据的可靠性是金融墙的第一块砖”，Kyriba 财务软件产品经理 Jean-Baptiste Gaudemet 说。 机器学习是第一个解决方案，借助历史数据和解释变量，可以实现对其现金流的准确实时可见性。 “我们首先想到的是通过 RPA 实现自动化，以实现数据收集的工业化，但我们也可以提到使用 NLG 类型的解决方案（自然语言生成，编者注）来促进例如分析或生成报告”，Pierre 解释说-奥利维尔·布埃。 输入、处理和保存操作的自动化练习使会计师能够专注于具有更大附加值的任务，同时保证他将获得的数据的可靠性。

中期

第二步，人工智能知道如何为着陆阶段服务，这些阶段在季度报告、半年报告和年度报告之前。 为了预测可用现金，进行必要的预算调整并保持在其中期目标之内，机器学习技术开发了与 WCR 分析软件相结合的预测规则。 该解决方案在分析付款人的行为时特别重要。 “有一整套算法可以分析和预测这种行为，有效期最长为 90 天，即支付发票的最长期限”，Jean-Baptiste Gaudemet 解释道。 通过数字化客户的发票，机器将分析付款人的行为并确定何时支付发票。 这种中期可见性为公司提供了一系列高质量的发票，在协商保理费率或融资时可以起到决定性作用。 此外，人工智能的这种贡献还可以通过研究他们的行为来避免拖欠客户或有信用风险的客户。

流动性规划

在三年的时间里，机器学习已经不够用了，原因很简单，过去不能指导未来。 现在的问题是根据公司的增长目标规划公司的融资需求。 人工智能可以通过分析来预测不同场景的 BFR，从而可以了解业务如何根据不同的假设行事。 人工智能软件可以集成算法并带出数十万个场景并进行模拟，例如危机案例。 当流入的流量有些干涸时，这种工具会让许多公司在第一次禁闭期间感到高兴。

通过数据，这种类型的软件可以向金融家提供可靠的统计数据，让他们了解公司未来的流动性。 它还能够更好地预测和计划筹资，尤其是在债务方面。