Fluxo de caixa SAP utilizando Machine Learning

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Há um ditado que diz…

“A receita é vaidade, o lucro é a sanidade, mas o dinheiro é a realidade“.

Somente a receita não é uma métrica confiável para a saúde dos negócios, uma vez que a receita de uma empresa pode subir, mas seus lucros podem cair. Nos negócios, o que mais importa é o lucro. Mas cálculos de lucro são baseados em várias suposições.

  • Se uma empresa compra algo por R$ 1.200,00 e vende por R$ 1.250,00, então ele fez um lucro de R$ 50,00.
  • Mas se a fatura nunca é paga pelo vendedor, o dinheiro disponível dessa venda é R$ 0,00.

Logo, o dinheiro disponível no banco é a realidade.

 

Um modelo preditivo

A MakeValue desenvolveu um método para modelar o comportamento de pagamento das contrapartes. O modelo analisa o comportamento histórico de uma contraparte considerando todos os fatores levantados e, em seguida, encontra padrões de comportamento de pagamento sobre diferentes parâmetros da fatura.

Podendo assim extrapolar o comportamento de pagamento observado da contraparte para prever a data de pagamento esperada em uma fatura recém lançada. O modelo baseia-se em um algoritmo de Machine Learning para classificar a data de pagamento esperada de uma fatura em diferentes períodos de tempo pré-determinados.

A aprendizagem de máquina ( Machine Learning ) é uma disciplina científica que explora a construção e algoritmos que podem aprender com os dados. Tais algoritmos funcionam construindo um modelo de entradas de exemplo e usando isso para fazer previsões ou decisões, em vez de seguir estritamente instruções de programa estático.

 

Previsão de fluxos de caixa

Forecast ou previsão de caixa é uma estimativa quantitativa da entrada e saída de recursos para períodos futuros. Para qualquer empresa, gerenciamento eficiente de contas a receber é mais desafiador do que contas a pagar, pois o contas a receber depende de fatores não controlados pela empresa. No longo prazo, as contas a receber também têm impacto nas contas a pagar. (A rapidez com que seus clientes pagam suas contas afetam o ciclo em você vai pagar as suas).

 

Práticas atuais da indústria e suas limitações

Uma fatura mostra a data pelo qual o cliente deve liquidar sua obrigação. A maioria dos métodos atuais de previsão de fluxo de caixa assume que as faturas serão pagas antes ou na data de vencimentouma suposição imprecisa.

Previsões robustas do fluxo financeiro devem considerar a natureza probabilística da data do pagamento da fatura.

 

Uma maneira melhor

Um método realista para prever os fluxos do caixa deve levar em conta as duas situações: quando uma fatura é paga no tempo e quando poderá sofrer atrasos no pagamento. A previsão de fluxos de caixa deve incluir a data de pagamento esperada das faturas em aberto, sabendo que elas não poderão ser liquidadas na date prevista. Machine Learning é idealmente adequado para esses tipos de problemas. A data de pagamento esperada pode ser matematicamente prevista com um modelo estatístico preditivo, considerando todos os fatores que influenciam o fluxo de caixa.

 

Fatores que afetam o fluxo de caixa

A probabilidade de uma contraparte pagar suas faturas no prazo depende de muitos fatores, incluindo:

  • Fatores macroeconômicos.
  • Riqueza de caixa ou comportamento de pagamento anterior da contraparte.
  • Valor total da fatura.
  • Preço do produto indicado na fatura.
  • Condições de pagamento (número permitido de dias para pagar antes do pagamento sem acréscimos).
  • Questões operacionais, incluindo: números incorretos na fatura, detalhes bancários incorretos na fatura, ajustes na fatura, compensação (faturas abertas da contraparte), disputas de qualidade no produto que foi entregue…

Além disso, o comportamento de pagamento de uma contraparte pode variar ao longo do tempo ou entre diferentes tipos de faturas.

  

Saída do modelo

A saída do modelo abaixo é o período de tempo em que se espera a liquidação de uma ou de um grupo de faturas

Machine Learning - SAP

Neste exemplo de conjunto de entradas, o modelo prevê:

  • 45,81% das faturas em aberto serão pagas em ou antes da data de vencimento.
  • 51,61% serão pagos dentro de 15 dias após a data de vencimento.
  • 2,26% serão pagos entre 15 e 45 dias de atraso.
  • 0,32% serão pagos 45-90 dias de atraso.
  • 0% será pago com mais de 90 dias de atraso.

 

O modelo de previsão de fluxo de caixa da MakeValue oferece inúmeros benefícios, dentre eles:

  • Prever antecipadamente superávit e escassez de caixa para permitir que as empresas possam tomar decisões com maior segurança e estratégia, baseadas em fatos, potenciais investimentos ou oportunidades de empréstimos.
  • Melhorar a gestão da cobrança, destacando faturas onde se espera que tenha um atraso significativo. Para que a empresa possa tomar medidas preventivas a fim de viabilizar o pagamento antecipado (como o acompanhamento com o cliente imediatamente).
  • Projetando as contrapartes que são mais prováveis ​​de pagar faturas
  • Identificar os parâmetros que têm correlação com o comportamento do pagamento da fatura.

 

As soluções MakeValue são transações no próprio ERP SAP. Logo, tem um alcance maior sobre a leitura de dados no ERP, fornecendo uma análise de ponta a ponta de toda a empresa, desenvolvendo modelos para tais casos de uso, otimizando o prazos médios de pagamento e recebimento, ciclo financeiro, giro de caixa e rotação de duplicatas.

 

Saiba mais como as ferramentas de gestão de Fluxo de Caixa, Operações financeiras e Gestão Estratégica da MakeValue podem otimizar a gestão financeira da sua empresa no ERP SAP.

 

 

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