Dirbtinio intelekto pinigų srautų prognozė yra patikima ten, kur yra dėsningumas, ir akla ten, kur yra netikėtumų. Modelis apima jūsų išrašytas sąskaitas faktūras ir jų mokėjimo terminus, jūsų klientų faktinį mokėjimo elgesį (kas visada sumoka penkias dienas vėluodamas, kas sumoka tą pačią dieną), pasikartojančias išlaidas ir sezoniškumą. Remiantis šiais duomenimis, jis sukuria trumpalaikį vaizdą, kuris paprastai yra geresnis nei žmogaus intuicija, nes mašina nepamiršta nė vieno vėluojančio mokėtojo. Ko ji nemato: didelio kliento pasitraukimo, rinkos posūkio, rytojaus sprendimo pirkti įrangą. Štai kodėl sąžininga prognozė visada yra intervalas, o ne skaičius – o įrankis, rodantis vieną patikimą mėnesio pabaigos skaičių, yra tikrumas, o ne žinojimas.
Kas maitina prognozę?
Keturi įvestys, išdėstytos pagal svorį. Išrašytos ir gautos sąskaitos faktūros su mokėjimo datomis: įmonės dalis. Klientų istorinė mokėjimo elgsena. Tikrasis DI pranašumas, nes ji apskaičiuoja kiekvieno kliento faktinį modelį, o ne sutarties terminą. Pasikartojančios išlaidos (atlyginimai, nuoma, licencijos) yra kalendoriuje. Ir sezoniškumas, kurį rodo istorija. Švaresnės jūsų apskaita. koduoti įrašai, suderintas bankasKuo geresnė prognozė: kuo geresnė prognozė, tuo geresnė duomenų kokybė.
Kaip tinkamai naudoti prognozę
Trys dalykai. Ankstyvas įspėjimas: kai po trijų savaičių diapazono apatinė riba artėja prie nulio, turite tris savaites veikti; tai yra pagrindinė vertybė. Scenarijų skaičiuoklė: kas nutiks, jei didelis klientas sumokės 30 dienų vėluos arba jūs samdysite; leiskite modeliui apskaičiuoti prieš priimdami sprendimą. Ir disciplina: kas ketvirtį peržiūrima prognozė yra papuošalas, o ne įrankis. Ko nedaryti: netikėti taškiniu įverčiu po kelių mėnesių; neapibrėžtumas sparčiai didėja kartu su horizontu, o sąžiningi įrankiai rodo, kad jis didėja.
Kada reikėtų tuo pasitikėti?
Kai tai pasitvirtins: palyginkite prognozių diapazonus su realybe porą mėnesių. Jei faktinės mėnesių pabaigos nuolat patenka į diapazoną, modelis yra sukalibruotas pagal jūsų duomenis; jei ne, istorija yra per trumpa arba apskaita per daug spragų turinti. Šis testas nieko nekainuoja ir atsako į klausimą geriau nei bet kuris pardavimo puslapis: mūsų automatizavimo veiksmų planas, Be to, prognozės sudaromos tik tada, kai pagrindiniai duomenys yra tvarkingi.
DUK
Kiek tikslios yra dirbtinio intelekto pinigų srautų prognozės?
Gerai vertinamas mokėjimo elgsenos modelis ateinančiais mėnesiais, nekreipiama dėmesio į šokus (svarbaus kliento praradimas, rinkos atsigavimas). Sąžininga produkcija yra intervalas, o ne skaičius; neapibrėžtumas didėja plečiantis perspektyvai.
Ką dirbtinis intelektas naudoja pinigų srautams prognozuoti?
Sąskaitos faktūros ir mokėjimo terminai, faktinis klientų mokėjimų elgesys iš istorijos, pasikartojančios išlaidos ir sezoniškumas. Prognozės kokybė atspindi atsiskaitymo duomenų kokybę.
Kaip teisingai naudoti pinigų srautų prognozę?
Kaip ankstyvas įspėjimas (likvidumas artėja prie nulio), scenarijų skaičiuoklė (klientas vėluoja, naujas atlyginimas) ir įprasta drausminimo priemonė – netikėti taškiniu įverčiu.
Kaip patikrinti, ar prognozė patikima?
Palyginkite prognozuojamus kelių mėnesių intervalus su faktiniu mėnesio pabaigos duomenimis. Nuolatinis patekimas į diapazoną = kalibruotas modelis; trūkstamas = per trumpa istorija arba fragmentiški duomenys.