Liquiditeitsprognose met AI voor Blosh
Eerder inzicht in verwachte betalingen en financiële risico’s
Geronimo Saija
Laatst bijgewerkt in oktober 2026
Optivaize bouwde een AI-agent voor liquiditeitsprognoses voor Blosh. De agent gebruikt financiële data uit Exact om in te schatten wanneer openstaande facturen worden betaald. Het model combineert historisch betaalgedrag, factuurgrootte, seizoenspatronen en actuele openstaande bedragen. Een cashflowdashboard in Power BI maakt de voorspellingen inzichtelijk. Meldingen helpen het financiële team eerder te reageren op mogelijke betalingsrisico’s.
Klant
Blosh
Toepassing
AI-agent voor liquiditeitsprognoses
Branche
Fashion en retail
Resultaat
Beter voorspelbare inkomende betalingen en eerdere risicosignalen
Status
Geïmplementeerd
01
De uitdaging
Cashflowprognoses vragen om echt betaalgedrag
Een liquiditeitsprognose moest Blosh duidelijker laten zien wanneer geld zou binnenkomen. Openstaande bedragen en standaard betaaltermijnen geven daar maar gedeeltelijk inzicht in. Klanten betalen op verschillende momenten en hun gedrag kan veranderen door de factuurgrootte of het seizoen. Blosh moest deze factoren samenbrengen om de financiële planning te ondersteunen.
Betaaltermijnen zijn slechts een vertrekpunt
Sommige klanten betalen structureel vroeg, terwijl anderen later betalen. Standaard vervaldatums geven die verschillen niet volledig weer.
Meerdere factoren bepalen het betaalmoment
Factuurgrootte, historische patronen, seizoensinvloeden en actuele openstaande bedragen dragen allemaal bij aan de prognose.
Risico’s moeten eerder zichtbaar worden
Het financiële team had vroege signalen nodig wanneer het betaalgedrag van een klant veranderde of een betaling waarschijnlijk te laat zou binnenkomen.
Blosh had software voor liquiditeitsprognoses nodig die bestaande financiële data omzet in duidelijke voorspellingen en risicosignalen waarop het team kan handelen.
02
De oplossing
Een AI-agent voor liquiditeitsprognoses
Data uit Exact koppelen
We koppelden de oplossing aan Exact, dat de financiële bron van Blosh bleef. De integratie brengt historische betaalgegevens en actuele openstaande bedragen samen in het voorspellingsproces.
De cashflowprognose opbouwen
De AI-agent voor cashflowprognoses combineert meerdere berekeningen. De agent kijkt naar de betaalhistorie per debiteur, verschillen tussen kleine en grote facturen, seizoensfactoren en openstaande bedragen. Samen vormen deze gegevens een inschatting van wanneer betalingen waarschijnlijk binnenkomen.
Prognoses en risico’s zichtbaar maken
Een cashflowdashboard in Power BI laat zien hoe de verwachte liquiditeit zich ontwikkelt en waar risico’s ontstaan. Het systeem kan het team ook waarschuwen wanneer betaalgedrag verandert of een debiteur mogelijk later betaalt. Zo kan het team eerder actie ondernemen.
03
De resultaten
Beter zicht
duidelijkere prognoses van verwachte betaalmomenten, op basis van werkelijk betaalgedrag
Vroeg alarm
meldingen helpen het financiële team eerder te reageren op veranderend betaalgedrag
Power BI
prognoses en opkomende risico’s samengebracht in één visueel dashboard
De liquiditeitsprognose werd bruikbaarder voor de financiële planning van Blosh. De AI-agent geeft inzicht in verwachte inkomende betalingen, terwijl het Power BI-dashboard de resultaten begrijpelijk maakt voor het team. Vroege meldingen helpen het financiële team sneller te handelen wanneer betalingsrisico’s ontstaan. Deze inzichten ondersteunen beslissingen over inkoop, voorraad, investeringen en operationele planning.
05
Inzichten
Wat hebben we geleerd?
Een liquiditeitsprognose wordt relevanter wanneer die aansluit op hoe klanten daadwerkelijk betalen. Dit project combineerde Blosh’s bestaande financiële software met een model dat getraind is om betaalpatronen te interpreteren. Power BI maakte die voorspellingen vervolgens bruikbaar voor dagelijkse beslissingen. De waarde ontstond door bedrijfskennis, data en duidelijke uitleg samen te brengen in de tools die het team al gebruikte.
Stap 01
Bedrijfs- en technische experts verbinden betaalgedrag en financiële data met de planningsbehoeften van het team
Stap 02
Developers bouwen een stabiele, schaalbare omgeving, afgestemd op de bedrijfsbehoeften
Stap 03
De AI-agent combineert betaalpatronen en actuele data om inkomende betalingen in te schatten en mogelijke risico’s te signaleren
Op zoek naar een betere liquiditeitsprognose?
Vertel ons welke financiële software je gebruikt en waar onzekere betalingen je planning beïnvloeden. We bespreken hoe een AI-agent voor liquiditeitsprognoses kan helpen, met een cashflowdashboard waarmee je team kan werken.
Stuur een bericht of plan een gesprek
Vertel ons wat je met AI wilt bereiken
We reageren binnen 24 uur op je aanvraag en geven aan welke aanpak bij jouw bedrijf past.