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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