Liquiditätsprognose
Herausforderung
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Die Finanzplanung eines Premiumautomobilherstellers möchte seine Liquiditätsplanung verbessern, um das Cashmanagement zu optimieren und mögliche Liquiditätsrisiken vorzeitig zu erkennen
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Nach Rechnungseingang im Unternehmen hängt der Zeitpunkt des Geldabflusses von verschiedenen Faktoren ab und führt dadurch zu einer erschwerten Planbarkeit des tatsächlichen Cashflows am Stichtag
Lösung
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Im Zuge eines Usecase-Workshops wurden Einflussfaktoren auf die Dauer der Rechnungsbearbeitung identifiziert
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Im nachfolgenden Hackathon wurde gemeinsam mit dem Fachexperten ein Machine Learning-Modell entwickelt, das den jeweiligen Zahlungsabfluss tagesgenau vorhersagen kann
Ergebnis
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Entwicklung eines Machine-Learning-Modells, das durch Verwendung von Features (wie z.B. Dokumententyp, Zahlungsbedingung und Kalenderwoche) eine durchschnittliche Abweichung von nur 2,6 Tagen aufweist
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Die Erkenntnisse aus der Modellierung können im nächsten Schritt zur Prozessoptimierung eingesetzt werden
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