AI inzetten om werkkapitaalbeheer te transformeren

In het huidige onzekere economische landschap is de druk op financiële leiders binnen organisaties om de liquiditeit te verbeteren en cash vrij te maken groter dan ooit. De traditionele methoden voor werkkapitaaloptimalisatie, gericht op debiteuren, crediteuren en voorraden, blijven essentieel, maar de spelregels veranderen. Artificial Intelligence (AI) ontwikkelt zich tot een krachtige katalysator en biedt nieuwe mogelijkheden om efficiëntie, nauwkeurigheid en strategische besluitvorming te verbeteren. Hieronder volgen vijf concrete manieren waarop AI het werkkapitaalbeheer van organisaties in verschillende sectoren kan transformeren.

AI-modellen die op historisch betaalgedrag zijn getraind, kunnen voorspellen welke klanten waarschijnlijk te laat zullen betalen, waardoor proactieve debiteurenbewaking mogelijk wordt. Door patronen binnen klantsegmenten, sectoren en geografische gebieden te analyseren, kan AI helpen om incasso-inspanningen te prioriteren, aanmaningsstrategieën op maat te maken en de Days Sales Outstanding (DSO) te verbeteren. Dankzij deze voorspellende capaciteit kunnen financiële teams overschakelen van reactief naar proactief debiteurenbeheer, waardoor de betrouwbaarheid van de kasstroom wordt verbeterd.

Veel organisaties hebben te maken met afwijkingen tussen betalingstermijnen in contracten en die in ERP-masterdata. AI-gestuurde agents kunnen automatisch betalingstermijnen uit contracten ophalen met behulp van Natural Language Processing (NLP) en deze vergelijken met systeemgegevens. Dit vermindert handmatig werk, signaleert inconsistenties en zorgt voor naleving van overeengekomen voorwaarden, waardoor voortijdige betalingen en gemiste ontvangsten worden voorkomen.

AI kan voorraadplanning aanzienlijk verbeteren door gebruik te maken van Machine Learning om de vraag nauwkeuriger te voorspellen. Deze modellen houden rekening met seizoensinvloeden, trends en externe factoren zoals marktveranderingen of verstoringen in de toeleveringsketen. In combinatie met clusteringalgoritmen om langzaam bewegende of verouderde voorraad te identificeren, stelt AI organisaties in staat om slimmere beslissingen te nemen over herbevoorrading, veiligheidsvoorraden en afschrijving. Dit kan leiden tot geoptimaliseerde voorraadniveaus, lagere opslagkosten en verbeterde servicelevels.

AI-agents kunnen continu sectorgegevens, online portals en openbare documenten scannen om betalingstermijnen te benchmarken. Dit stelt verkoop-, inkoop- en financiële teams in staat om jaarlijks met zowel leveranciers als klanten te onderhandelen over voorwaarden op basis van realtime inzichten. In het geval van leveranciers kan AI helpen om kansen te identificeren om de Days Payable Outstanding (DPO) te verbeteren zonder de relatie te schaden of boetes te riskeren. Met betrekking tot klanten kan AI ondersteunen bij inspanningen om de DSO te optimaliseren door voorwaarden af te stemmen op sectornormen en gunstigere condities te bedingen. Door betalingstermijnen in de hele waardeketen te harmoniseren, kunnen organisaties aanzienlijke liquiditeit vrijmaken en tegelijkertijd operationele veerkracht behouden. 

Kasstroomprognoses vormen een hoeksteen van werkkapitaalbeheer en AI kan de nauwkeurigheid en flexibiliteit ervan aanzienlijk verbeteren. AI-agents kunnen worden ingezet om zowel korte- als langetermijnprognoses te genereren via directe methoden gebaseerd op transactiegegevens en indirecte methoden gebaseerd op verwachte financiële resultaten. Deze agents leren continu van historische patronen en externe variabelen zoals seizoensinvloeden, macro-economische indicatoren en klantgedrag.

Naast prognoses maakt AI krachtige scenarioanalyses mogelijk. Financiële teams kunnen de impact modelleren van verschillende werkkapitaalveronderstellingen, zoals een versnelling van klantbetalingen met vijf dagen of een verbetering van de voorraadrotatie met 10% en direct de gevolgen voor de kasstroom visualiseren. Deze simulaties helpen besluitvormers om afwegingen te evalueren, strategieën aan een stresstest te onderwerpen en weloverwogen keuzes te maken onder onzekerheid. Door AI te integreren in prognoses en scenarioanalyses krijgen organisaties een dynamisch, toekomstgericht beeld van hun liquiditeit dat zowel tactische als strategische besluitvorming ondersteunt.

AI is geen wondermiddel, maar wanneer zij doordacht wordt toegepast, kan zij van aanzienlijke waarde zijn voor werkkapitaalbeheer. Van voorspellende analyses tot intelligente automatisering: de mogelijkheden zijn reëel en direct toepasbaar. Bij KPMG helpen we klanten om AI te integreren in hun financiële functies, niet alleen als technologische upgrade, maar als strategische hefboom voor liquiditeit en veerkracht. De toekomst van werkkapitaal ligt in intelligentie en het moment om te handelen is nu.