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BCG的创新加速器利用马尔可夫链和转移矩阵来提高应收账款预测的准确性。
请求演示一个尖端的流动性管理工具，由anplan提供支持
在经济不确定时期，现金为王。由于最近的供应链限制、高通胀和地缘政治的不确定性，金融领导者正在寻求采用新的工具和方法来制定及时准确的现金预测。
我们在anplan平台上的专有应收账款预测解决方案通过估计组织未偿还应收账款的可回收性来帮助缓解这些问题。该工具评估交易对手风险对公司预期现金收款的影响，并通过使用马尔可夫链提高现金流量预测的准确性。
马尔可夫链方法计算应收账款从一个老化类别过渡到另一个老化类别的可能性。该技术利用历史概率，辅以前瞻性假设，得出描述这些可能性随时间变化的过渡矩阵。这允许业务负责人计算收款的预期价值，并跟踪应收账款从一个老化类别到另一个老化类别状态的增量变化。
解决方案的特点
解决方案的主要功能包括:
- 实时场景分析:动态创建和比较多个场景，以促进快速的流动性相关决策，如左轮手枪提款、付款条件谈判和整体现金管理策略
- 向下钻取功能:深入了解业务的特定领域或个别客户细分，以了解细粒度级别的关键现金驱动因素，然后汇总结果以查看整个组织的影响
- 将结果嵌入到顶级财务预测中将对应收账款的财务影响无缝整合到公司的损益表、资产负债表和现金流量表中
- 与外部数据源集成:种子模型与第三方数据相关的投入价格，需求预测和客户信用信息，以提供最新的观点，不断变化的金融景观
