Koncept nadzorne ploče Kastren Fundast koji prikazuje analizu gotovine za male tvrtke

Stavite neiskorišteni poslovni novac na posao, s odlukama koje možete provjeriti

Kastren Fundast analizira vašu gotovinsku poziciju s prediktivnim modelima i preporučuje koliko viška rasporediti i kada. Svaka se preporuka upisuje u javni dnevnik učinka, tako da možete pregledati obrazloženje prije nego što se oslonite na njega.

Preporuke pregledava neovisna zajednica financijskih stručnjaka prije objave, a ne nakon.

Problem

Zašto gotovina miruje i zašto je to problem s podacima

Većina malih poduzeća drži više gotovine na računima s niskim kamatama nego što im je potrebno za svakodnevno poslovanje. Ovo je rijetko namjeran izbor. Izgradnja odgovarajućeg slučaja za raspoređivanje viška gotovine obično znači spajanje prognoza novčanog toka, vremena potraživanja i tržišnih uvjeta, a zatim njihovo tumačenje bez prisustva financijskog tima.

Kastren Fundast je napravljen da skrati taj proces. Naši modeli čitaju vašu povijest novčanog toka, nadolazeće obveze i relevantne tržišne signale, a zatim ih prevode u preporuku na jednostavnom engleskom jeziku s navedenom razinom povjerenja. Ti ipak donosiš odluku. Jednostavno uklanjamo ručnu analizu koja tome obično stoji na putu.

Samo ilustrativni primjer. Stvarni omjeri ovise o vašim podacima o novčanom toku i toleranciji rizika.

Kastren Fundast konzultacije s podacima između savjetnika i vlasnika male tvrtke
Osnovne mogućnosti

Tri funkcije koje rade s istim podacima

Umjesto zasebnih alata, Kastren Fundast pokreće prediktivno modeliranje, praćenje rizika i izvješćivanje iz jednog stalno ažuriranog skupa podataka, tako da preporuke ostaju dosljedne kako se vaše brojke mijenjaju.

Prediktivno modeliranje

Naši modeli proučavaju vaš povijesni novčani tok, sezonske obrasce potražnje i stanja na tekućem računu zajedno s javno dostupnim pokazateljima kao što su kretanja stopa Banke Engleske. Rezultat je raspon predviđanja za višak gotovine u nadolazećim tjednima i mjesecima, a ne jedan fiksni broj.

  • Tekuća predviđanja ažuriraju se kako pristižu novi podaci o transakcijama
  • Rasponi pouzdanosti prikazani uz svaku projekciju
  • Usporedbe scenarija za različite količine raspoređivanja

Ublažavanje rizika u stvarnom vremenu

Nakon što je gotovina raspoređena, isti je modeli nastavljaju nadzirati. Ako se tržišni uvjeti promijene ili se vaša vlastita prognoza novčanog toka promijeni, dobit ćete označeni pregled umjesto tihog izvješća zakopanog u mjesečnom sažetku. Pragove postavljate sami, tako da upozorenja odražavaju vašu sklonost riziku.

  • Kontinuirano praćenje vaših navedenih ograničenja rizika
  • Rane oznake kada se predviđanja kreću izvan očekivanih raspona
  • Testiranje otpornosti na nepovoljne scenarije na zahtjev

Automatizirano izvješćivanje

Svaka preporuka i ishod sastavljeni su u sažetak spreman za ploču napisan na jednostavnom engleskom jeziku, s temeljnim brojkama dostupnim svima koji žele provjeriti funkcioniranje. Izvješća se generiraju automatski, tako da nitko u vašem timu ne provodi poslijepodne formatirajući proračunske tablice.

  • Sažeci na jednostavnom engleskom uz neobrađene brojke
  • Izvozna izvješća za pakete ploča i revizije
  • Tekuća evidencija prošlih preporuka i ishoda
Metodologija

Kako "provjereno od zajednice" funkcionira u praksi

Transparentnost je lakše obećati nego pokazati. Evo kroz koji postupak prolazi preporuka prije nego što stigne do vas i što se s njom događa nakon toga.

1

Podnošenje podataka i opseg

Povezujete svoje računovodstvene ili bankovne podatke i postavljate granice rizika koje vam odgovaraju.

2

Izlaz modela i interna provjera

Model daje preporuku koja se provjerava u odnosu na vaša navedena ograničenja prije izdavanja.

3

Pregled zajednice

Neovisna komisija financijskih stručnjaka pregledava obrazloženje modela i označava sve nejasnoće.

4

Javna sječa

Preporuka i njezin konačni ishod bilježe se u dnevniku javnog nastupa, u cijelosti.

Primjer formata unosa dnevnika. Prikazane brojke služe kao ilustracija, a ne stvarni rezultati klijenta.
Datum upisaVrsta preporukeIshod zabilježenStatus pregleda
Unos Q1Kratkoročno raspoređivanjeU okviru predviđenog rasponaPregledano
Unos Q1Prilagodba praga rizikaOznačeno i revidiranoPregledano

Metodologija koja stoji iza modela ponovno se procjenjuje prema fiksnom rasporedu, a svaka materijalna promjena bilježi se uz zapisnik tako da prethodne preporuke ostaju razumljive u kontekstu u kojem su napravljene.

Prijave

Gdje se to uklapa u odluke male tvrtke

Isti temeljni modeli primjenjuju se na pregršt ponavljajućih situacija koje nam donose vlasnici malih tvrtki iz Ujedinjenog Kraljevstva.

Optimizacija riznice

Za tvrtke koje imaju više operativnog novca nego što je potrebno za trenutnu aktivnost, utvrđujemo koliko bi se razumno moglo rasporediti u nižerizične kratkoročne opcije bez narušavanja svakodnevne likvidnosti.

Analiza strateškog širenja

Prije izdvajanja novca za nove prostorije, opremu ili zapošljavanje, naši modeli testiraju mogu li rezerve apsorbirati obvezu prema nizu scenarija trgovanja, a ne samo prema onom najvjerojatnijem.

Štit volatilnosti tržišta

Tijekom razdoblja kretanja kamatne stope ili tržišta, preporuke se automatski ponovno provjeravaju, tako da se prethodno ispravne odluke ponovno razmatraju, a ne ostavljaju da odleže bez pregleda.

Uobičajena pitanja

Prije nego što stupite u kontakt

Ovo su pitanja koja nam najčešće postavljaju direktori malih i srednjih poduzeća procjenjujući trebaju li poslati svoje podatke.

Kako se pohranjuju i štite naši financijski podaci?

Podaci se šifriraju u prijenosu i mirovanju te se pohranjuju na infrastrukturu koja se nalazi u Ujedinjenom Kraljevstvu kako bi se uskladili s vašim postojećim obvezama boravka podataka. Pristup je ograničen na sustave i recenzente koji su izravno uključeni u izradu vaše preporuke. Možete zatražiti brisanje svojih podataka u bilo kojem trenutku, u skladu s UK GDPR.

Koliko dugo traje integracija, od prvog kontakta do preporuke?

Većina tvrtki povezuje svoj računovodstveni softver i daje početni skup podataka unutar prvog tjedna. Modelu zatim treba kratko razdoblje da izgradi pouzdanu osnovu prognoze prije nego što se izda prva preporuka, obično unutar dva do tri tjedna od povezivanja, ovisno o kvaliteti podataka.

Koliko su točne preporuke modela?

Točnost se mjeri usporedbom svakog raspona predviđanja sa stvarnim ishodom nakon što se dogodi, a ta je usporedba ono što popunjava javni dnevnik izvedbe. Rasponi se sužavaju kako je dostupno više vlastitih podataka, ali nijedna prognoza nije jamstvo, a svaka preporuka navodi svoju razinu pouzdanosti, a ne predstavlja jednu fiksnu brojku.

Pogledajte podatke prije nego što odlučite

Konzultacija s podacima prolazi kroz vašu trenutnu novčanu poziciju, kako bi izgledala preporuka temeljena na modelu za vaše brojke i kako funkcionira zapisnik učinka, prije nego što se na bilo što posvetite.