Зачем ИИ-прогноз кассовых разрывов
Платёжный календарь по договорам показывает, что деньги будут, — а клиент платит с задержкой в 20 дней, как и всегда. ИИ-прогнозирование кассовых разрывов учится на реальном поведении: кто и с какой задержкой платит, какие сделки из воронки закроются, какие расходы придут, — и показывает разрыв за месяцы с вариантами действий.
Как строим
Данные из 1С, банков и CRM → модель поступлений по клиентам и сделкам → модель выплат → сценарии и действия → дашборд и уведомления → задачи по дебиторке в CRM → ежедневное обновление и контроль точности. Пилот на истории показывает, какие разрывы модель предсказала бы заранее.
Пример
Производственная компания, оборот 800 млн ₽, 1С + Битрикс24 + 3 банка. Прогноз на 8 недель с задержками по клиентам и вероятностями сделок, сценарии, задачи по дебиторке. Два разрыва предсказаны за 5 недель и закрыты без кредита; точность прогноза поступлений — 91%.