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Modèles prédictifs, IA générative et agents, entraînés sur vos données existantes et restitués dans les tableaux de bord de vos équipes.
En savoir plusFinance · Direction financière d'un groupe industriel
Prédire la date d'encaissement de chaque facture client
Remplacer les échéances théoriques par le comportement réel de règlement de chaque compte client, et livrer la prévision dans le rapport que la finance ouvre déjà.
Périmètre de données
| Source | Datamart Finance — comptes clients |
|---|---|
| Volume | Consolidation de plusieurs ERP du groupe |
| Profondeur | Factures depuis 2017 |
| Restitution | Dashboard BI par compte client |
Contexte
La trésorerie prévisionnelle de ce groupe industriel est construite sur les échéances contractuelles des factures clients. Or les clients paient selon leur propre comportement, et le poste clients est consolidé à partir de plusieurs ERP du groupe dans le datamart Finance.
Problème
La date théorique est rarement la date réelle, et l’écart se découvre en fin de mois. La trésorerie prévisionnelle reposait donc sur des échéances que les clients ne respectent pas.
Objectifs
Prédire la date de paiement facture par facture, en déduire le cash-flow entrant attendu, et objectiver le comportement de règlement de chaque compte client.
Intervention SOFALI
La même chaîne que pour un projet prédictif supply chain, appliquée au poste clients.
Séparation et filtrage
La table de faits a été scindée en factures réglées et factures ouvertes. Les règlements partiels, les avoirs et les écritures non affectées ont été exclus ; le périmètre a été borné aux clients disposant d’un historique suffisamment dense.
Apprentissage du comportement
Le modèle est entraîné sur les factures réglées : il apprend, pour chaque compte, l’écart habituel entre échéance et règlement effectif, puis l’applique aux factures encore ouvertes.
Restitution au contrôle de gestion
Par compte client et par mois, le montant encaissé, le montant dû et le montant prédit sont confrontés sur un même graphique, avec la hiérarchie organisationnelle du groupe et le filtre affacturage.
Mise en service
Une colonne « paiement prédit » a été ajoutée au rapport des comptes clients existant, complétée par un onglet dédié aux valeurs de prédiction. La prévision arrive dans l’outil que la finance ouvre déjà, sans nouveau reporting à adopter.
Données et technologies
Un modèle entraîné sur les factures réglées pour apprendre le comportement de règlement de chaque compte ; SQL pour la séparation et le filtrage des factures ; dashboard BI par compte client pour la restitution.
Résultats
Modèle livré et intégré au rapport des comptes clients, sur un poste clients consolidé de plusieurs ERP. Aucun chiffre de précision publié.
Gains identifiés
- Piloter le cash-flow entrant sur une prévision, non sur une échéance théorique.
- Réduire les frais bancaires : virements, opérations de change.
- Réduire les frais de découvert et le recours aux crédits de trésorerie.
- Objectiver le comportement de paiement de chaque client.
- Réduire le délai moyen de règlement.
- Négocier les conditions de paiement sur la base de l'historique réel.
Limites documentées
Nous livrons les limites d'un modèle en même temps que ses résultats.
- Étendre le modèle aux clients à faible volume de factures.
- Intégrer les règlements partiels via la date du dernier paiement.
- Mettre en place une validation croisée.
Expertises associées
BI & Data Analytics
Data warehousing, modélisation et reporting : une vue 360° de votre activité et de vos clients, sur des fondations solides.
En savoir plusLes résultats chiffrés correspondent à des réalisations mesurées sur les périmètres et jeux de données décrits ; ils ne constituent pas un engagement de performance sur un autre périmètre. Les offres signalées comme « à cadrer » décrivent une approche proposée et non une réalisation existante.
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