Dzisiaj przyjrzymy się wykresom, które ilustrują prognozy wpływów generowane przez oba modele sztucznej inteligencji w systemie Payment Predictor:
- Przyszłe wpływy z otwartych faktur sprzedaży – dotyczą faktur, które zostały wystawione, ale jeszcze nieuregulowane przez naszych klientów.
- Prognozowane wpływy z jeszcze niewystawionych faktur – odnoszą się do przewidywanych wpłat z faktur, które mają zostać wystawione w przyszłości.
Oba modele zostały omówione we wcześniejszych postach:
- Prognozowanie płatności z otwartych faktur – odkryj model
- Innowacje w Payment Predictor: Wpływy z jeszcze niewystawionych faktur
Różnica między modelami wynika z charakteru estymowanych danych. Model estymujący otwarte faktury przewiduje terminy płatności poszczególnych faktur, dostarczając informacji o potencjalnych opóźnieniach, co pomaga minimalizować ryzyko powstawania toksycznych należności. Model przyszłych faktur działa na zasadzie prognozowania ogólnych wpływów z grup produktowych lub dla różnych segmentów klientów. Połączenie danych z obu modeli daje kompletny obraz przewidywanych wpływów finansowych.
Powyższy wykes stanowi sumę wpływów pochodzących z omawianych już we wcześniejszych artykułach modeli, czyli:
Na zakończenie prezentuję wykres kumulatywnej sumy wpływów ze spłat wszystkich należności, zarówno tych otwartych, jak i tych jeszcze nie wystawionych. Jak widać poniżej, prognozy nie odbiegają znacznie od rzeczywistości. Należy zaznaczyć, że dane te pochodzą z zestawu publicznie dostępnych danych, które w warunkach rzeczywistego wdrożenia z pewnością byłyby bardziej dopracowane.
Podziel się swoimi przemyśleniami w komentarzach! Jakie są Twoje doświadczenia z wykorzystaniem sztucznej inteligencji do prognozowania przepływów finansowych?