LIQUIDITÄTS-FORECAST

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Viele Unternehmen kennen die Problematik, wenn es um die Prognose Ihrer Liquidität geht. Wir forderten unsere Datenwissenschaftler auf, ein neues Modell für ein internationales Unternehmen zu entwickeln. Es dauerte 4 Wochen um ein Modell zum Forecast der eingehenden und ausgehenden Cashflows zu liefern. Das Modell nutzt maschinelle Lerntechnologien und Daten, wie Bankaufzeichnungen und Kundenverhalten.

Das Ergebnis: Das Modell hat 60% mehr Genauigkeit als die bisherigen Forecast-Methoden.

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Elmer Nelis on +31455718355.
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Category
Data Intelligence, Finanzdienstleistungen, Machine Learning