AI do płatności i zobowiązań: Jak wykorzystać AI do prognozowania zobowiązań finansowych


OPUBLIKOWANO: 13 czerwca 2024

Wykorzystanie AI do prognozowania zobowiązań finansowych to przełomowa metoda, która pozwala firmom efektywnie zarządzać płatnościami. Dzięki zaawansowanym algorytmom uczenia maszynowego, AI może analizować historyczne dane transakcyjne, identyfikować trendy i przewidywać przyszłe zobowiązania finansowe. Automatyzacja procesu prognozowania znacząco usprawnia planowanie budżetu i optymalizację przepływów pieniężnych.



Jak użyć AI oraz automatyzację do prognozowania zobowiązań finansowych

Wyobraź sobie, że Twoja firma ma dostęp do potężnego narzędzia, które potrafi przewidzieć przyszłe zobowiązania finansowe z imponującą dokładnością. Takie rozwiązanie może zrewolucjonizować sposób, w jaki zarządzasz płatnościami i planowaniem budżetowym. AI, a dokładniej uczenie maszynowe, jest kluczem do realizacji tego celu.

Jak to działa? AI analizuje ogromne ilości historycznych danych transakcyjnych Twojej firmy, takich jak faktury, płatności, terminy płatności itp. Na podstawie tych danych, algorytmy uczenia maszynowego identyfikują wzorce i trendy, które mogą wskazywać na przyszłe zobowiązania finansowe. Im więcej danych dostarczysz, tym dokładniejsze będą prognozy.

Pomyśl o AI jak o swoim osobistym doradcy finansowym, który nieustannie monitoruje przepływy pieniężne i przewiduje nadchodzące płatności. Dzięki temu możesz odpowiednio dostosować budżet, uniknąć zatorów płatniczych i optymalizować wykorzystanie zasobów finansowych. To jak posiadanie kryształowej kuli, która daje wgląd w przyszłość Twoich finansów.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Case - zastosowanie AI do prognozowania zobowiązań finansowych


Opis problemu

Wyobraźmy sobie firmę Elektromax, średniej wielkości przedsiębiorstwo specjalizujące się w dostawach sprzętu elektronicznego. Elektromax boryka się z problemem efektywnego zarządzania zobowiązaniami finansowymi. Duża liczba dostawców, zróżnicowane terminy płatności i dynamicznie zmieniające się zapotrzebowanie na produkty powodują, że prognozowanie przyszłych płatności staje się prawdziwym wyzwaniem.

Brak precyzyjnych prognoz skutkuje częstymi zatorami płatniczymi, co negatywnie wpływa na relacje z dostawcami i płynność finansową firmy. Elektromax potrzebuje rozwiązania, które pozwoli im z wyprzedzeniem przewidywać zobowiązania i optymalizować przepływy pieniężne. Tutaj z pomocą przychodzi AI i automatyzacja.


Prognozowanie zobowiązań finansowych za pomocą TensorFlow

Elektromax decyduje się na wdrożenie rozwiązania opartego na uczeniu maszynowym, wykorzystując bibliotekę TensorFlow. Pierwszym krokiem jest zgromadzenie historycznych danych transakcyjnych firmy, takich jak faktury, płatności, terminy płatności itp. Dane te są przechowywane w arkuszach kalkulacyjnych Microsoft Excel na firmowym Dropboxie.

Następnie, dane są przetwarzane i przygotowywane do analizy. Używając języka Python i bibliotek takich jak NumPy i Pandas, dane są czyszczone, normalizowane i transformowane w odpowiedni format. Istotne cechy, takie jak kwoty faktur, terminy płatności i historyczne wzorce płatności, są wyodrębniane i selekcjonowane do dalszej analizy.

Kolejnym krokiem jest zbudowanie modelu uczenia maszynowego w TensorFlow. W tym przypadku, najlepszym wyborem będzie model rekurencyjnej sieci neuronowej (RNN), który doskonale radzi sobie z danymi sekwencyjnymi, takimi jak serie czasowe. Model jest trenowany na historycznych danych, ucząc się rozpoznawać wzorce i zależności między różnymi czynnikami wpływającymi na zobowiązania finansowe.


Algorytm rozwiązania przy użyciu TensorFlow

1. Gromadzenie historycznych danych transakcyjnych firmy (faktury, płatności, terminy płatności itp.) z arkuszy kalkulacyjnych Microsoft Excel na Dropboxie.

2. Przetwarzanie i przygotowanie danych do analizy za pomocą języka Python i bibliotek NumPy oraz Pandas.

3. Budowa modelu rekurencyjnej sieci neuronowej (RNN) w TensorFlow, wykorzystując przetworzone dane.

4. Trenowanie modelu na historycznych danych, aby nauczył się rozpoznawać wzorce i zależności wpływające na zobowiązania finansowe.

5. Integracja wytrenowanego modelu z systemem ERP firmy za pomocą narzędzia automatyzacji Zapier.

6. Automatyczne pobieranie aktualnych danych transakcyjnych z systemu ERP i przekazywanie ich do modelu AI w celu wygenerowania prognoz.

7. Prezentacja prognozowanych zobowiązań finansowych w dashboardzie Microsoft Power BI, umożliwiając łatwy dostęp i wizualizację danych.

8. Regularne aktualizowanie modelu o nowe dane transakcyjne w celu ciągłego doskonalenia jakości prognoz.

Wytrenowany model jest następnie zintegrowany z systemem ERP firmy za pomocą narzędzia automatyzacji Zapier. Aktualne dane transakcyjne są automatycznie pobierane z systemu ERP i przekazywane do modelu AI, który generuje prognozy zobowiązań finansowych na nadchodzące okresy.


Dzięki automatyzacji procesu prognozowania, Elektromax zyskuje dostęp do aktualnych i dokładnych prognoz zobowiązań finansowych w czasie rzeczywistym.

Prognozy są prezentowane w przejrzystym dashboardzie stworzonym w Microsoft Power BI, co umożliwia łatwy dostęp i wizualizację danych dla zespołu finansowego. Model jest regularnie aktualizowany o nowe dane transakcyjne, co pozwala na ciągłe doskonalenie jakości prognoz.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do prognozowania zobowiązań finansowych

Wdrożenie AI do prognozowania zobowiązań finansowych może przynieść firmie Elektromax szereg wymiernych korzyści. Przede wszystkim, precyzyjne prognozy pozwalają na optymalizację przepływów pieniężnych i efektywniejsze zarządzanie budżetem. Firma może z wyprzedzeniem planować płatności, unikać zatorów płatniczych i lepiej wykorzystywać dostępne zasoby finansowe.

Ponadto, automatyzacja procesu prognozowania znacząco redukuje czas i wysiłek poświęcany na ręczne analizy i kalkulacje. Zespół finansowy może skupić się na strategicznych zadaniach, mając jednocześnie dostęp do aktualnych i wiarygodnych prognoz. Regularne aktualizowanie modelu AI o nowe dane zapewnia ciągłe doskonalenie jakości prognoz i dostosowywanie się do zmieniających się warunków rynkowych.

Podsumowując, wykorzystanie AI do prognozowania zobowiązań finansowych może przynieść firmie następujące korzyści:

  • Optymalizacja przepływów pieniężnych i efektywniejsze zarządzanie budżetem
  • Unikanie zatorów płatniczych i poprawa relacji z dostawcami
  • Oszczędność czasu i zasobów dzięki automatyzacji procesu prognozowania
  • Dostęp do aktualnych i precyzyjnych prognoz w czasie rzeczywistym
  • Możliwość skupienia się na strategicznych zadaniach przez zespół finansowy
  • Ciągłe doskonalenie jakości prognoz poprzez uczenie się modelu na nowych danych
Wypróbuj różne modele AI

Wdrażając AI do prognozowania zobowiązań finansowych, Elektromax zyskuje potężne narzędzie, które usprawnia procesy finansowe, minimalizuje ryzyka i umożliwia podejmowanie bardziej trafnych decyzji biznesowych. To innowacyjne rozwiązanie, które może stać się kluczowym elementem przewagi konkurencyjnej firmy na rynku.