Projekt Beschreibung

Auto­ma­ti­sier­tes Cash Fore­cas­ting

mit Machine Learning

Branche:

Energie

Umsatz:

> 5 Mrd. €

Leis­tun­gen:

Advanced Analytics
Reporting
Platt­forms

Aufgabe

Ver­bes­se­rung der Pro­gno­se­ge­nau­ig­keit von Zah­lungs­ein­gän­gen und Zahl­uns­gaus­gän­gen auf Basis von his­to­ri­schen Rechnungs- und Zah­lungs­da­ten. Auto­ma­ti­sie­rung des Pro­gno­se­ent­wick­lungs­pro­zes­ses durch Nutzung von Machine Learning Algo­rith­men.

Her­aus­for­de­rung des Kunden

Die Nutzung von trans­ak­tio­na­len Daten aus SAP ERP beschränk­te sich bis dato auf die Erfassung von Trans­ak­tio­nen sowie deren aggre­gier­te Berech­nung. Der Prozess der Cash-Pro­gno­se­er­stel­lung wurde wei­test­ge­hend manuell vollzogen.

Mit diesem Projekt hat der Kunde erstmalig ein Machine Learning Projekt auf Basis von komplexen Daten­struk­tu­ren umgesetzt. Inhalt­lich, metho­disch wie auch technisch ist diese Lösung für den Kunden neuartig.

Warum verovis?

Durch die Ent­wick­lung einer Digi­ta­li­sie­rungs­stra­te­gie für den Finanz­be­reich wurde bereits vorab der Nutzen der Lösung durch uns ver­läss­lich abge­schätzt.

Alle Team­mit­glie­der haben mit ihren Fähig­kei­ten in Finanz­pro­zes­sen und gleich­zei­tig in der Umsetzung von Machine Learning Projekten Schnel­lig­keit und Ver­mit­tel­bar­keit der Lösung bewiesen.

Über eine PoC-Phase wurde dem Kunden Wissen ver­mit­telt, damit die Lösungs­kom­po­nen­ten passgenau in die der­zei­ti­ge Pro­zess­land­schaft inte­griert werden konnte.

Messbarer Erfolg

Der Cash Forecast konnte sowohl hin­sicht­lich Genau­ig­keit als auch im Auto­ma­ti­sie­rungs­grad maß­geb­lich ver­bes­sert werden.

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Clemens Frank
Clemens FrankManaging Partner
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