Voor Blosh heeft Optivaize een voorspellend finance model gebouwd dat helpt om toekomstige liquiditeit beter in te schatten. In veel bedrijven is cashflow voorspellen nog grotendeels afhankelijk van openstaande posten, standaard betalingstermijnen en handmatige inschattingen. Maar in de praktijk betaalt niet elke debiteur hetzelfde.

Waarom standaard voorspellen tekortschiet

Sommige klanten betalen structureel vroeg, anderen betalen later. Sommige debiteuren reageren anders op kleine facturen dan op grote facturen. Ook seizoenen, historische patronen en openstaande posten hebben invloed. Een voorspelling die hier geen rekening mee houdt, is vaak te grof voor echte liquiditeitsplanning.

Een AI-model dat factoren samenbrengt

Optivaize heeft voor Blosh een AI-model ontwikkeld dat deze factoren samenbrengt. Met een koppeling met Exact wordt financiele data opgehaald en gecombineerd met meerdere AI-berekeningen. Het model kijkt naar historisch betaalgedrag per debiteur, gevoeligheid voor kleine versus grote facturen, seizoensgebonden factoren en actuele openstaande posten. Door die berekeningen samen te voegen ontstaat een voorspelling van wanneer betalingen waarschijnlijk binnenkomen.

Voorspellen wanneer geld binnenkomt

Het doel is niet alleen om te weten wat er nog openstaat, maar om te voorspellen wanneer geld waarschijnlijk binnenkomt. Dat is een veel waardevoller inzicht voor liquiditeitsplanning. Als een bedrijf beter kan voorspellen wat er de komende weken of maanden wordt betaald, kan het ook betere beslissingen nemen over inkoop, voorraad, investeringen en operationele planning.

Inzicht in Power BI

De data uit het AI-model wordt gevisualiseerd in Power BI. Daardoor blijft het niet hangen in een technisch model of een exportbestand, maar wordt het inzichtelijk voor de mensen die ermee moeten werken. In Power BI kan Blosh visueel zien hoe de verwachte liquiditeit zich ontwikkelt en waar risico's ontstaan.

Proactieve notificaties

Een extra onderdeel is dat het systeem notificaties kan geven wanneer een debiteur mogelijk risicovol wordt. Als het model signaleert dat een debiteur afwijkt van eerder betaalgedrag of mogelijk later gaat betalen, kan Blosh eerder actie ondernemen. Dat maakt finance proactiever. In plaats van achteraf reageren op betalingsproblemen, kan het bedrijf eerder bijsturen.

AI bovenop bestaande software

Deze case is een goed voorbeeld van hoe AI waarde toevoegt bovenop bestaande bedrijfssoftware. Exact blijft de financiele bron. Power BI blijft de plek waar inzichten visueel worden gemaakt. De AI-laag van Optivaize voegt daar voorspelling en interpretatie aan toe. De technische uitdaging zit in het combineren van databronnen, het trainen van het model en het vertalen van voorspellingen naar bruikbare, uitlegbare inzichten.

Samenvatting

Voor Blosh betekent dit dat liquiditeit beter voorspelbaar wordt en dat finance minder reactief hoeft te werken. Voor Optivaize is dit een sterke case omdat het laat zien hoe AI, Exact, Power BI en bedrijfskennis samen een concreet bedrijfsprobleem oplossen.