In een tijd van economische onzekerheid staat het verbeteren van liquiditeit en het vrijmaken van werkkapitaal hoog op de agenda van CFO’s. Traditionele methoden voor werkkapitaaloptimalisatie gericht op debiteuren, crediteuren en voorraadbeheer blijven belangrijk, maar technologische vooruitgang verandert de spelregels.
Artificial Intelligence (AI) ontwikkelt zich snel tot een strategische hefboom voor nauwkeuriger inzicht, snellere besluitvorming en betere kasstroombeheersing. Hieronder volgen vijf concrete manieren waarop AI het werkkapitaalbeheer van organisaties in verschillende sectoren kan transformeren.
1. Voorspellend debiteurenbeheer
AI-modellen die zijn getraind op historisch betaalgedrag kunnen met grote nauwkeurigheid voorspellen welke klanten waarschijnlijk te laat zullen betalen. Op basis van patronen per klantsegment, sector of regio helpt AI om incassowerkzaamheden te prioriteren, aanmaningsstrategieën te personaliseren en de Days Sales Outstanding (DSO) te verlagen. Hierdoor verschuift het debiteurenbeheer van reactief naar proactief en wordt de betrouwbaarheid van de kasstroom versterkt.
2. Geautomatiseerde reconciliatie van contractuele betalingstermijnen
Veel organisaties kampen met verschillen tussen betalingstermijnen in contracten en de termijnen die in ERP-systemen zijn geregistreerd. AI-gestuurde tools kunnen met Natural Language Processing (NLP) automatisch contractteksten analyseren, relevante clausules herkennen en deze vergelijken met de interne stamdata. Zo worden afwijkingen sneller opgespoord, naleving verbeterd en onnodige rentelasten of gemiste ontvangsten voorkomen.
3. Slim voorraadbeheer met AI-voorspellingen
AI kan vraagvoorspellingen aanzienlijk verbeteren door gebruik te maken van Machine Learning-modellen die rekening houden met seizoensinvloeden, trends, marktbewegingen en verstoringen in de toeleveringsketen. Door langzaam roterende of verouderde voorraad te identificeren via clusteringalgoritmen, kunnen bedrijven voorraden optimaliseren en opslagkosten verlagen. Het resultaat: lagere werkkapitaaldruk en hogere servicelevels door betere afstemming van productie, inkoop en verkoop.
4. Dynamische benchmarking van betalingstermijnen
AI kan grote hoeveelheden publieke en sectorale data doorzoeken om actuele benchmarks voor betalingstermijnen te identificeren. Daarmee kunnen inkoop- en verkoopteams hun condities afstemmen op marktnormen en kansen benutten om de Days Payable Outstanding (DPO) of DSO te verbeteren. Door deze inzichten te gebruiken in onderhandelingen met leveranciers en klanten, ontstaat meer balans in de cashcyclus en kan extra liquiditeit worden vrijgemaakt zonder de commerciële relaties te belasten.
5. AI voor kasstroomprognoses en scenarioanalyses
Kasstroomprognoses vormen de kern van goed werkkapitaalbeheer. AI kan deze prognoses aanzienlijk verfijnen door historische data, externe factoren en realtime transactiegegevens te combineren. AI-gestuurde agents kunnen niet alleen nauwkeurige korte- en langetermijnprognoses maken, maar ook scenarioanalyses uitvoeren. Zo kan de impact van bijvoorbeeld snellere klantbetalingen of een verbeterde voorraadrotatie direct worden doorgerekend. Hierdoor krijgen financiële teams een dynamisch, toekomstgericht beeld van hun liquiditeitspositie en kunnen zij beter anticiperen op economische schommelingen.
De strategische waarde van AI
AI is geen vervanging van menselijke expertise, maar een versterking ervan. Door automatisering van repetitieve taken komt er meer ruimte vrij voor strategische analyse en besluitvorming. Organisaties die erin slagen AI slim te integreren in hun financiële processen, profiteren van snellere doorlooptijden, betere cashflow en een veerkrachtiger bedrijfsmodel.
Bron : KPMG
