Tak jak zapowiadałem wykonałem klasteryzację firm z kluczowego raportu dla polskiej gospodarki – “Sprawozdania o stosowanych terminach zapłat” za 2022 rok, opublikowanego przez największe podmioty gospodarcze w Polsce. Wyniki te dostarczają cennych wskazówek na temat kondycji finansowej największych firm w kraju, a zwłaszcza w kontekście terminowości spłat należności i zobowiązań. 📊💡 Poniżej wnioski z analizy oraz studium metod, za pomocą których została przeprowadzona analiza.
Wykorzystując techniki klasteryzacji, dokonałem podziału firmy na grupy w zależności od ich zachowań płatniczych tutaj terminowaości spłat należności oraz otrzymywanych zobowiązań. Klasteryzacja została przeprowadzona w oparciu o dwie kluczowe metryki: średnie opóźnienie w spłacie należności i zobowiązań. Wyniki zostały przedstawione na intuicyjnym wykresie, który obrazuje różnice w terminowości płatności między firmami. 📉🔍
Analiza wykresu jasno pokazuje istotność problemu z niespłacanymi należnościami i zobowiązaniami. Widoczne jest, że niektóre firmy mają znaczące opóźnienia w obu obszarach, co może sygnalizować potencjalne ryzyko finansowe po przez brak solidności w spłatach należności oraz w otoczeniu biznesowym, które niereguluje zobowiązań na czas. 😱🚨
Jednakże, remedium na te wyzwania może być Payment Predictor – narzędzie, które pozwala na estymację przewidywanej daty spłaty należności, jeszcze przed wystawieniem faktury. Dzięki temu, przedsiębiorcy mogą lepiej zarządzać swoimi finansami, uwzględniając ryzyko opóźnienia płatności w swoich planach biznesowych. Ponadto, Payment Predictor może korzystać z danych pochodzących z klasteryzacji raportów, co dodatkowo zwiększa jego skuteczność poprzez uzupełnianie danych uczących z zewnętrznych źródeł. 👩💼💡
Chociaż samego pliku z wynikami klastrowania przyporządkowanymi do poszczególnych firm nie będę publikował, to zapraszam zainteresowane osoby do kontaktu w celu bliższego przyjrzenia się wynikom. 🤝📑
Na zakończenie, warto wspomnieć, że cały kod programu do tej analizy został wygenerowany przez sztuczną inteligencję. Wykorzystano tutaj metodę nienadzorowanej klasteryzacji, która pozwala na automatyczne grupowanie danych bez konieczności wcześniejszego określenia kategorii lub etykiet. To pokazuje, jak AI może wspierać kluczowe procesy biznesowe i dostarczać wartościowych insightów. 🤖🌐
W załączonym obrazie znajduje się zrzut ekranu z prompta, którym odpytałem GPT o kod programu. To kolejny krok w kierunku zrozumienia i wykorzystania możliwości AI w biznesie. 📸?
I tutaj należy się małe wyjaśnienie, zapowiadałem wcześniej, że wykorzystam narzędzie ML.NET, ale okazło się że nie posiada ono funkcji klasteryzacji w chyba najbardziej prostym i intuicyjnych interfejsie jakim jest konstruktor modeli, a z uwagi, że z natury jestem dość leniwy to przesiadłem się na pythona z którym GPT świetnie sobie radzi.
Zachęcam do dyskusji i dzielenia się przemyśleniami na temat możliwości wykorzystania AI w analizie danych finansowych. Czy widzicie miejsce dla AI w Waszym biznesie? 💬🚀
#PaymentPredictor, #DataAnalysis, #FinancialHealth, #AIinBusiness, #MachineLearning, #ClusterAnalysis, #BusinessIntelligence, #DebtManagement, #InnovationInFinance