Klijenti i rezultati

Brojke govore više od obećanja

Od Osijeka do Vukovara, modele treniramo isključivo na podacima tvrtke s kojom radimo. Ispod su konkretni primjeri suradnje i mjerljivi učinci koje su naši klijenti zabilježili nakon implementacije.

Studija slučaja 01

Veleprodaja građevinskog materijala, Đakovo

Tvrtka s preko 40 velikih B2B kupaca suočavala se s neravnomjernim priljevom gotovine i čestim kašnjenjem naplate. Uveli smo model procjene kreditnog rizika koji rangira partnere prema vjerojatnosti kašnjenja plaćanja na temelju tri godine povijesnih transakcija.

  • Prosječno kašnjenje naplate smanjeno s 34 na 19 dana unutar dva kvartala
  • Udio nenaplativih potraživanja pao za 2,8 postotnih bodova
  • Model implementiran za 21 radni dan od potpisa ugovora

Uprava danas prije sklapanja ugovora s novim partnerom konzultira rizik-rang koji model generira automatski, usklađen s metodologijama koje preporučuje i Hrvatska narodna banka za procjenu kreditnog rizika.

Sleek office desk setup featuring a laptop i smartphone, idealno za tehnološke i poslovne teme
Moderni financijski alati uključujući tablet s tržišnim trendovima na bijelom radnom stolu

Studija slučaja 02

Proizvođač prehrambenih proizvoda, Vinkovci

Sezonska proizvodnja i promjenjivi rokovi naplate kupaca otežavali su planiranje likvidnosti. Razvili smo model predviđanja novčanog toka koji mjesečno projicira priljeve i odljeve na temelju sezonskih obrazaca i ugovorenih rokova.

  • Odstupanje projekcije od stvarnog stanja smanjeno s ±18% na ±6%
  • Kratkoročno kreditno zaduženje smanjeno za oko 54.000 € godišnje
  • Financijski direktor dobiva tjedno ažurirana izvješća bez ručne obrade tablica

Pristup je usklađen s praksama planiranja likvidnosti koje opisuje i Investopedia u svojim smjernicama za upravljanje novčanim tokom.

Studija slučaja 03

Privatni investitor, Osijek

Investitor s diversificiranim portfeljem dionica i obveznica tražio je precizniju alokaciju sredstava prema povijesnoj volatilnosti. Naš tim proveo je optimizaciju portfelja analizirajući korelaciju instrumenata kroz desetogodišnji niz podataka.

  • Volatilnost portfelja smanjena za 23% uz zadržan prinos
  • Detektirane tri koncentracijske izloženosti koje ranije nisu bile uočene
  • Dodatno uveden sustav detekcije anomalija za neuobičajene transakcije na računu

Metodologija alokacije temelji se na principima suvremene teorije portfelja opisanim na Wikipediji, prilagođenim podacima klijenta.

Tri silueta promatraju raznobojni osvijetljeni prikaz staklenki, vizualna metafora za ulagačku analizu

Prvi put imamo izvješće koje upravi daje odgovor prije nego što postavi pitanje. Model je treniran na našim podacima, ne na generičkom predlošku.

Zbirni rezultati

Učinci kroz portfelj klijenata u istočnoj Slavoniji

23

radna dana prosječno do pune implementacije modela

12

tvrtki i investitora u aktivnoj suradnji u regiji

~40%

prosječno smanjenje odstupanja u projekcijama novčanog toka

3

doktora znanosti u timu koji nadziru točnost modela

Sljedeći korak

Razgovor o vašim podacima

Svaki model opisan ovdje izgrađen je od nule, na temelju transakcija i ugovora konkretne tvrtke. Ako želite vidjeti kako bi analiza izgledala na vašim podacima, javite se timu u uredu na Gornjem gradu.

Dogovorite razgovor