Fluxo de caixa utilizando Machine Learning

Há um ditado que diz…

“A receita é vaidade, o lucro é a sanidade, mas o dinheiro é a realidade“.

Somente a receita não é uma métrica confiável para a saúde dos negócios, uma vez que a receita de uma empresa pode subir, mas seus lucros podem cair. Nos negócios, o que mais importa é o lucro. Mas cálculos de lucro são baseados em várias suposições.

• Se uma empresa compra algo por R$ 1.200,00 e vende por R$ 1.250,00, então ele fez um lucro de R$ 50,00.
• Mas se a fatura nunca é paga pelo vendedor, o dinheiro disponível dessa venda é R$ 0,00.

Logo, o dinheiro disponível no banco é a realidade.

Um modelo preditivo

A MakeValue desenvolveu um método para modelar o comportamento de pagamento das contrapartes. O modelo analisa o comportamento histórico de uma contraparte considerando todos os fatores levantados e, em seguida, encontra padrões de comportamento de pagamento sobre diferentes parâmetros da fatura.

Podendo assim extrapolar o comportamento de pagamento observado da contraparte para prever a data de pagamento esperada em uma fatura recém lançada. O modelo baseia-se em um algoritmo de Machine Learning para classificar a data de pagamento esperada de uma fatura em diferentes períodos de tempo pré-determinados.

A aprendizagem de máquina ( Machine Learning ) é uma disciplina científica que explora a construção e algoritmos que podem aprender com os dados. Tais algoritmos funcionam construindo um modelo de entradas de exemplo e usando isso para fazer previsões ou decisões, em vez de seguir estritamente instruções de programa estático.

Previsão de fluxos de caixa

Forecast ou previsão de caixa é uma estimativa quantitativa da entrada e saída de recursos para períodos futuros. Para qualquer empresa, gerenciamento eficiente de contas a receber é mais desafiador do que contas a pagar, pois o contas a receber depende de fatores não controlados pela empresa. No longo prazo, as contas a receber também têm impacto nas contas a pagar. (A rapidez com que seus clientes pagam suas contas afetam o ciclo em você vai pagar as suas).

Práticas atuais da indústria e suas limitações

Uma fatura mostra a data pelo qual o cliente deve liquidar sua obrigação. A maioria dos métodos atuais de previsão de fluxo de caixa assume que as faturas serão pagas antes ou na data de vencimento – uma suposição imprecisa.

Previsões robustas do fluxo financeiro devem considerar a natureza probabilística da data do pagamento da fatura.

Uma maneira melhor

Um método realista para prever os fluxos do caixa deve levar em conta as duas situações: quando uma fatura é paga no tempo e quando poderá sofrer atrasos no pagamento. A previsão de fluxos de caixa deve incluir a data de pagamento esperada das faturas em aberto, sabendo que elas não poderão ser liquidadas na date prevista. Machine Learning é idealmente adequado para esses tipos de problemas. A data de pagamento esperada pode ser matematicamente prevista com um modelo estatístico preditivo, considerando todos os fatores que influenciam o fluxo de caixa.

Fatores que afetam o fluxo de caixa

A probabilidade de uma contraparte pagar suas faturas no prazo depende de muitos fatores, incluindo:

• Fatores macroeconômicos.
• Riqueza de caixa ou comportamento de pagamento anterior da contraparte.
• Valor total da fatura.
• Preço do produto indicado na fatura.
• Condições de pagamento (número permitido de dias para pagar antes do pagamento sem acréscimos).
• Questões operacionais, incluindo: números incorretos na fatura, detalhes bancários incorretos na fatura, ajustes na fatura, compensação (faturas abertas da contraparte), disputas de qualidade no produto que foi entregue…

Além disso, o comportamento de pagamento de uma contraparte pode variar ao longo do tempo ou entre diferentes tipos de faturas.

Saída do modelo

A saída do modelo abaixo é o período de tempo em que se espera a liquidação de uma ou de um grupo de faturas