Pon–Pet 09:00–17:00
01 — Rezultati iz prakse
Konkretni primjeri primjene naših algoritama kod klijenata iz Zagreba, Velike Gorice i Zaprešića — s točnim brojkama o uštedi vremena, smanjenju troškova i poboljšanju likvidnosti.
02 — Pregled
Naš tim od 25 stručnjaka svakodnevno obrađuje preko 40.000 transakcija za klijente iz aurelvia.vip regije, uz točnost predviđanja novčanog toka od 94%. Niže su tri detaljna primjera iz naše baze klijenata — financijski direktori, vlasnici srednjih poduzeća i knjigovodstveni uredi koji su primijenili naše alate za predviđanje likvidnosti i automatiziranu analizu rizika.
prosječna točnost 90-dnevnog predviđanja novčanog toka kod analiziranih klijenata
transakcija dnevno obrađeno kroz integracije s hrvatskim bankovnim sustavima
prosječno iskustvo naših analitičara u financijskom modeliranju
03 — Slučaj 01
Srednje proizvodno poduzeće s oko 80 zaposlenika obratilo nam se jer je financijski direktor mjesečno trošio više od 20 sati na ručnu izradu projekcija novčanog toka u Excelu, oslanjajući se na nepotpune podatke o dospijeću potraživanja.
Nakon integracije naše platforme s njihovim ERP sustavom i bankovnim računima, algoritam je počeo analizirati povijesne i tekuće transakcije te svakodnevno generirati 90-dnevnu projekciju likvidnosti. Sustav je unutar prvog mjeseca otkrio sezonski obrazac kašnjenja plaćanja kod tri ključna kupca, što je omogućilo pravovremeno planiranje kreditne linije.
Metodologija predviđanja usklađena je s načelima koje opisuje i Corporate Finance Institute u svojim materijalima o modeliranju novčanog toka.
04 — Slučaj 02
Knjigovodstveni ured iz naše neposredne blizine, u zagrebačkom Trnju, vodio je financije za 14 srednjih poduzeća i imao poteškoća s pravovremenim otkrivanjem anomalija — dupliciranih plaćanja, neuobičajenih odljeva gotovine i odstupanja od planiranog budžeta.
Nakon uvođenja naše automatizirane analize rizika, sustav je počeo svakodnevno skenirati transakcije svih klijenata i generirati upozorenja prije nego što anomalije prerastu u ozbiljan problem. U prva tri mjeseca sustav je identificirao dvije pogrešne dvostruke isplate dobavljačima i jedan slučaj neuobičajenog trošenja koji je ukazivao na internu pogrešku u obračunu plaća.
Pristup je u skladu s preporukama Međunarodne federacije računovođa (IFAC) o kontinuiranom nadzoru financijskih rizika.
05 — Slučaj 03
Lanac s pet maloprodajnih jedinica u Velikoj Gorici i okolici trebao je konsolidirani pregled prihoda, marži i likvidnosti po lokacijama, a dotadašnji mjesečni izvještaji u Excelu kasnili su i do deset dana za stvarnim stanjem.
Implementirali smo interaktivnu nadzornu ploču povezanu s njihovim POS sustavom i bankovnim računima, s podacima koji se ažuriraju svakih sat vremena. Vlasnik i financijski tim sada prate ključne pokazatelje — maržu po lokaciji, dane vezivanja zaliha i stanje likvidnosti — bez čekanja na mjesečno zatvaranje.
06 — Metodologija
Rezultati navedeni u ovim studijama slučaja temelje se na usporedbi poslovnih podataka prije i nakon implementacije, uz suglasnost klijenata za objavu anonimiziranih brojki. Svaki projekt uključuje integraciju s postojećim ERP sustavom, test razdoblje od minimalno 60 dana i mjerenje točnosti predviđanja naspram stvarno ostvarenih tokova. Metodologiju mjerenja preciznosti predviđanja temeljimo na standardima koje opisuje i Investopedia u svojim stručnim objašnjenjima financijskog prognoziranja.
Voditeljica razvoja AI algoritama Ana Kovačević i financijski analitičar Marko Horvat osobno nadziru svaku implementaciju kod klijenata iz Zagreba, Velike Gorice i Zaprešića, dok Ivana Babić koordinira komunikaciju s klijentima tijekom cijelog procesa.
Pogledajte detaljan opis naših usluga ili nas kontaktirajte radi procjene potencijalnih ušteda za vašu financijsku strukturu.