Analíticas avanzadas para mejorar la planificación de los flujos de caja: agiliza el cobro de deudas a corto plazo y la previsión de la posición de efectivo a largo plazo

En el entorno empresarial actual, las empresas priorizan cada vez más los procesos de cobro eficientes y centrados en el cliente para agilizar la recuperación de la deuda, reducir los costes del proceso y optimizar el uso de recursos. Las evaluaciones de los riesgos financieros ineficaces, con previsiones inexactas del flujo de caja y métodos de cobro de deudas deficientes, pueden causar retrasos en los pagos que podrían poner el peligro la estabilidad de la empresa.

Para evitar estos problemas, los algoritmos de analíticas avanzadas y aprendizaje automático ofrecen a las empresas nuevas tecnologías y estrategias de segmentación de clientes con las que optimizar las tácticas de cobro de deudas.

De la inteligencia empresarial a las analíticas avanzadas y el big data

Los sistemas de inteligencia empresarial tradicionales están presentes en muchas organizaciones, pero cada vez es mayor la necesidad de adoptar tecnologías digitales basadas en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Estas tecnologías avanzadas facilitan la creación de sistemas de análisis de datos inteligentes.

El cambio de la inteligencia empresarial a las analíticas avanzadas y el big data

Aceptar esta nueva realidad plantea desafíos para las empresas, pero también trae nuevas posibilidades de análisis. Estos avances permiten pasar de un sistema tradicional basado en informes y análisis a un modelo de datos centrado en el seguimiento, la predicción y la prescripción.

Los análisis prescriptivos, una rama de las analíticas empresariales o business analytics, tienen como objetivo determinar cuál es el mejor camino a seguir o el resultado para situaciones específicas con parámetros conocidos. De este modo, es posible realizar intervenciones específicas en el momento justo.

Aprovecha las analíticas avanzadas en los procesos de cobro

NTT DATA integra herramientas de análisis de vanguardia en sus soluciones financieras para ayudar a las empresas a obtener información valiosa de los datos de los clientes. De esta forma, apoya el desarrollo de modelos predictivos basados en la segmentación por comportamiento, lo que permite a las empresas prever problemas potenciales y hacer visibles patrones financieros accionables.

Principales desafíos

En este contexto, el proceso de cobro es crucial, ya que influye directamente en la probabilidad de recuperación de la deuda y en la planificación de tesorería.

Hacer previsiones precisas es fundamental, y para ello es necesario diseñar e implementar soluciones que aborden los problemas más comunes:

– Falta de trazabilidad en la gestión de los cobros.

– Tiempo limitado para gestionar los cobros antes de la fecha de presentación de los informes.

– Elevada carga de trabajo manual.

– Información gestionada fuera del sistema ERP.

– Numerosas variaciones de casos por cliente.

– Interdependencia con otros procesos.

– Datos insuficientes, lo que dificulta la identificación de patrones de comportamiento y genera previsiones inexactas.

– Múltiples variables internas y externas.

– Impacto negativo en el rendimiento y la rentabilidad de la empresa.

Para ayudar a las empresas a superar estos desafíos, NTT DATA propone un modelo híbrido basado en analíticas predictivas integradas en paneles intuitivos para ayudar a las empresas a superar estos desafíos.

Modelo predictivo a corto plazo (facturas)

Mejora las estimaciones de tesorería a corto plazo y la eficiencia en los cobros al identificar patrones de comportamientos de impagos para predecir y mitigar los riesgos de incumplimiento.

Modelo de previsión global a largo plazo (cobros)

Mejora las estimaciones de tesorería a largo plazo mediante modelos de previsión que combinan información macroeconómica externa con datos internos de clientes y proveedores procedentes del modelo predictivo a corto plazo y del sistema de ERP.

Metodología del proyecto de analíticas de NTT DATA

Para alcanzar estos objetivos, es esencial contar con un plan de trabajo estructurado. Se deben identificar y organizar las tareas para definir, capturar y procesar la información necesaria para implementar un sistema de datos inteligente. Esto incluye definir los requisitos de las técnicas analíticas y predictivas para generar previsiones fiables, así como el diseño de herramientas funcionales y tecnológicas que permitan a los usuarios finales utilizar los datos históricos y predictivos de manera eficiente.

Fases del proyecto

Fase 1: análisis de la situación

Entender los objetivos y requisitos del proyecto para transformar los conocimientos adquiridos en un problema de análisis de datos:

– Reuniones para comprender aspectos empresariales detallados que son relevantes para el proyecto.

– Analizar las fuentes de datos disponibles.

– Extraer los datos.

Fase 2: análisis de los datos

Recopilar los datos iniciales y realizar análisis de calidad mediante técnicas descriptivas y exploratorias:

– Analizar la calidad de los datos, incluidos análisis descriptivos y de integridad.

– Resolver consultas relacionadas con los datos.

– Realizar una limpieza inicial de los datos.

Fase 3: preparación de los datos

Transformar los datos maestros para crear el conjunto de datos definitivo para el desarrollo del modelo:

– Construir un tablero de control que compile información relevante del modelado.

– Conectar múltiples variables.

– Analizar la relevancia de las variables.

– Procesar y transformar variables.

– Crear variables sintéticas.

Fase 4: modelado y evaluación

Desarrollar y evaluar el modelo predictivo, asegurando que cumple los requisitos definidos:

– Seleccionar las variables de entrada para el modelo.

– Crear y elegir el modelo de pronóstico/predeterminado, centrándose en la calidad y la comprensión.

– Evaluar el modelo con los métodos apropiados.

Fase 5: transferencia de conocimientos

Aplicar los conocimientos adquiridos dentro del proceso empresarial según los requerimientos:

– Preparar un documento funcional para facilitar la transferencia de conocimiento para la implementación del sistema.

– Crear un cuadro de mando para mostrar los resultados.

– Tiempo de implementación total: tres meses.

Servicios de NTT DATA

Nuestros servicios integrales abarcan todo el ciclo de vida de los modelos de análisis avanzados: definición, diseño, implementación, mantenimiento y análisis de datos. Ofrecemos dos opciones para la utilización de datos:

1. Analíticas como servicio:

Los algoritmos se alojan en el entorno privado de NTT DATA. Los clientes reciben los resultados o acceden a ellos en el formato acordado.

– Actualizaciones de pronósticos cuando se reciben nuevos datos: se establece un sistema de alerta para evaluar la calidad del pronóstico.

  – Si la calidad no es adecuada, los clientes pueden optar por hacer recalibraciones ocasionales.

– Recalibraciones de los pronósticos cuando se reciben nuevos datos: NTT DATA iniciará procesos de recalibración de modelos (diagnóstico, estimación y pronóstico) para mantener la calidad predictiva.

2. Sistemas internos del cliente:

Los algoritmos y servidores de datos residen en el entorno privado del cliente, por lo que es necesario evaluar los requisitos de hardware y software.

– Actualizaciones de pronósticos cuando se reciben nuevos datos: se establece un sistema de alerta para evaluar la calidad del pronóstico.

  – Si la calidad no es adecuada, los clientes pueden optar por hacer recalibraciones ocasionales.

– Recalibraciones de los pronósticos cuando se reciben nuevos datos: Antes de que lleguen datos nuevos, NTT DATA y el cliente deben decidir cómo el equipo de NTT DATA accederá a los servidores de datos y cómo ejecutará los algoritmos de cálculo.

NTT DATA: tu partner tecnológico de confianza

– Soluciones: servicios analíticos integrales.

– Equipo: un equipo de más de 150 profesionales cualificados y certificados, incluidos expertos en finanzas, controladores de transformación digital, modeladores de escenarios y especialistas en datos.

– Resultados demostrados: amplia experiencia en soluciones de analíticas en la nube y on site.

– Recursos: metodología, alianzas, simulaciones en laboratorio y sesiones de descubrimiento.

– Innovación Center: más de 16 años de crecimiento continuo en análisis empresarial (eM, CDAC, eDIC, Co-Investment).

– Tecnología: experiencia en inteligencia empresarial, inteligencia artificial, big data, aplicaciones cognitivas avanzadas, automatización robótica de procesos y lenguajes de programación analítica (Python, R, etc.).

– Alcance global: NTT DATA, una empresa de NTT DATA, cuenta con más de 110 000 profesionales en más de 50 países, con unos ingresos anuales de 16 000 millones de dólares.