verovis GmbH - SAP Cash Forecasting mit Azure ML

Dieser Bericht zeigt, wie zukünftige Cash-Management-Prognosen auf der Grundlage historischer Daten erstellt und analysiert werden können. Zu diesem Zweck verwenden wir Daten aus dem internen ERP-System des Kunden (z. B. SAP) und verarbeiten diese in selbst entwickelten Prognose-Modellen,, die mit Azure Machine Learning, Azure Data Factory und anderen Azure Data Services implementiert wurden.

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Ausgangslage:
Der  finanzielle Cash-In hängt entscheidend vom jeweiligen Kunden und dessen Zahlungsverhalten ab. Der finanzielle Cash-Out kann abhängig von ungeplanten Änderungen der Liefertermine, Erfüllungstermine oder Ressourcenengpässe variieren.

Herausforderungen:
Hoher Aufwand für die Erstellung von Prognosen zum Zahlungseingang
Geringe Qualität der Kennzahlen im Prognoseprozess
Unterschiedliche Prognosewerte zwischen Treasury und Controlling
Unorganisierte dezentrale Maßnahmen für den Umgang mit Bargeld
Keine Verwendung von Transaktionsdaten für Managemententscheidungen

Mission:
Die Mission besteht darin, die kurz- und mittelfristige Prognosen zum Zahlungseingang auf der Grundlage offener Rechnungen oder anderer zahlungsrelevanter Transaktionen zu automatisieren und zu verbessern. Es geht darum die Genauigkeit von Prognosen auf täglicher und monatlicher Ebene zu erhöhen, Liquidität zu jeder Zeit zu gewährleisten und sich auf die Verbesserung der Cash-Position zu konzentrieren. Weiterhin geht es darum Einblicke in Werttreiber für die Zeitspanne bis zur Einzahlung zu erhalten 

Angebotsbeschreibung:
Wir bieten Ihnen in Form von Software as a Service (SaaS) eine End-to-End-Lösung, mit der Sie das Ein- / Auszahlungsverhalten automatisch erfassen, analysieren und vorhersagen können. Die Lösung basiert auf Azure Machine Learning-Algorithmen und Microsoft Power BI für Reporting and Analytics.

Zielgruppe:
Alle Personen, die an Aktivitäten des CFO-Office beteiligt sind.

Warum Verovis?
verovis ist ein Beratungsunternehmen und Microsoft Gold Partner, spezialisiert auf Advanced Analytics für die Funktionen Finanzen / Controlling / Buchhaltung.

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