Big Data: relever le défi des données de trésorerie d'entreprise – Finance Curation

Big Data: relever le défi des données de trésorerie d'entreprise En ajoutant des algorithmes tels que l'intelligence artificielle et l'analyse prédictive sur des données de base, les trésoriers peuvent avoir une meilleure perspective de l'avenir et améliorer considérablement la prise de décision.

par Andre Casterman, directeur du marketing, Intix


La réglementation et la numérisation ont de profondes répercussions sur les informations traitées par les trésoriers des entreprises. Nous assistons à un certain nombre de processus émergents récemment numérisés, tels que la gestion électronique des comptes bancaires (eBAM), la connaissance de votre client (KYC), etc., avec de nouveaux formats et des quantités croissantes de données qui doivent être stockées et organisées.

Les données de trésorerie proviennent d'une série de sources de données souvent très spécialisées, telles que l'ERP, le système de gestion de la trésorerie, les systèmes de financement commerciaux, l'archivage électronique, la facturation électronique, le financement de comptes. comptes débiteurs, plateformes de change, achat-paiement et gestion des garanties, entre autres. d'autres La nature spécialisée de ces plates-formes et la nature spécifique des données qu'elles produisent créent des silos qui entravent la visibilité et le contrôle de la chaîne d'approvisionnement financière. Cela contraste avec l'objectif des trésoriers d'obtenir une visibilité complète et des informations structurées pour automatiser les processus de rapprochement, etc.

Les technologies de gestion des données (& big data & # 39;) deviennent un instrument permettant de gérer et de naviguer dans les données afin d’établir un contrôle total / une visibilité sur la chaîne logistique financière et complète des transactions et des expositions, quels que soient les systèmes, les formats et la sémantique. et les jeux de caractères dans lesquels les données ont été initialement présentées. De plus, en ajoutant des algorithmes tels que l'intelligence artificielle et l'analyse prédictive sur des données de base, les trésoriers peuvent ainsi avoir une meilleure perspective de l'avenir et améliorer considérablement la prise de décision.

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