Quand la gouvernance financière rencontre l’intelligence artificielle
D’après McKinsey Global Institute, l’intelligence artificielle appliquée au flux de trésorerie est indispensable : d’ici à 10 ans, les entreprises adoptant l’IA connaîtront une augmentation du cashflow de 122%, tandis que sans IA, celui-ci est destiné à baisser.
Une vérité qui s’avère être accentuée tandis que la crise sanitaire touche durement les entreprises : il est plus nécessaire que jamais de disposer rapidement de prévisions de trésorerie fiables, afin d’anticiper sa stratégie et prendre les meilleures décisions. Cette collaboration, qui marie le meilleur de l’expertise financière au meilleur de l’IA prédictive, a pour objectif de familiariser les directions financières des entreprises à l’intelligence artificielle, de passer le cap afin d’optimiser leurs ressources et augmenter leur rentabilité.
La trésorerie rencontre de multiples défis métiers, solutionnables en grande partie par l’IA :
La complexité récurrente à disposer d’une vision à court et moyen terme de sa trésorerie ;
De nombreuses données à traiter, exploiter et valoriser ;
La recherche continue d’efficience organisationnelle ;
Une modernisation des process à affirmer auprès des autres entités de l’entreprise.
A ces problématiques, l’offre commune conçue par Verteego et Redbridge permet :
De réduire les écarts entre prévisions et réalisations
De réduire le temps passé à élaborer et mettre à jour des prévisions
D’optimiser la visibilité sur les flux d’encaissements et de décaissements
De réduire les charges financières, le niveau des stocks, mieux piloter les covenants et les dettes et in fine augmenter le chiffre d’affaires
Après une phase exploratoire et analytique des données de l’entreprise, Verteego paramètre sa plateforme de prédictions haute-précision et déploie ses modèles prédictifs dédiés aux métiers de la trésorerie. Elle établit des scénarii, basés sur les données internes et historiques de l’entreprise, ainsi que sur les données externes pouvant influer (crise sanitaire, contexte socio-économique, etc). Sa technologie lui permet de fournir des projections à court et moyen terme sur la situation de liquidité de l’entreprise, tout en participant à l’automatisation des tâches.
D’après McKinsey Global Institute, l’intelligence artificielle appliquée au flux de trésorerie est indispensable : d’ici à 10 ans, les entreprises adoptant l’IA connaîtront une augmentation du cashflow de 122%, tandis que sans IA, celui-ci est destiné à baisser.
Une vérité qui s’avère être accentuée tandis que la crise sanitaire touche durement les entreprises : il est plus nécessaire que jamais de disposer rapidement de prévisions de trésorerie fiables, afin d’anticiper sa stratégie et prendre les meilleures décisions. Cette collaboration, qui marie le meilleur de l’expertise financière au meilleur de l’IA prédictive, a pour objectif de familiariser les directions financières des entreprises à l’intelligence artificielle, de passer le cap afin d’optimiser leurs ressources et augmenter leur rentabilité.
La trésorerie rencontre de multiples défis métiers, solutionnables en grande partie par l’IA :
La complexité récurrente à disposer d’une vision à court et moyen terme de sa trésorerie ;
De nombreuses données à traiter, exploiter et valoriser ;
La recherche continue d’efficience organisationnelle ;
Une modernisation des process à affirmer auprès des autres entités de l’entreprise.
A ces problématiques, l’offre commune conçue par Verteego et Redbridge permet :
De réduire les écarts entre prévisions et réalisations
De réduire le temps passé à élaborer et mettre à jour des prévisions
D’optimiser la visibilité sur les flux d’encaissements et de décaissements
De réduire les charges financières, le niveau des stocks, mieux piloter les covenants et les dettes et in fine augmenter le chiffre d’affaires
Après une phase exploratoire et analytique des données de l’entreprise, Verteego paramètre sa plateforme de prédictions haute-précision et déploie ses modèles prédictifs dédiés aux métiers de la trésorerie. Elle établit des scénarii, basés sur les données internes et historiques de l’entreprise, ainsi que sur les données externes pouvant influer (crise sanitaire, contexte socio-économique, etc). Sa technologie lui permet de fournir des projections à court et moyen terme sur la situation de liquidité de l’entreprise, tout en participant à l’automatisation des tâches.
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