• ‍Automatización mejorada: Pasó de generar informes manuales basados en Excel/SharePoint a un sistema automatizado, lo que redujo la carga de trabajo manual.‍
• Precisión de previsión mejorada: Logré una mayor precisión en las previsiones de flujo de caja mediante un proceso armonizado y basado en datos.‍‍
• ‍Mayor transparencia: Obtuvo visibilidad en tiempo real de las posiciones de efectivo en todas las entidades, lo que facilitó una mejor gestión de la liquidez.‍

• Transiciones interempresariales simplificadas: Información mejorada sobre la gestión de pagos y entre empresas, lo que permite identificar rápidamente las cuentas por pagar, las cuentas por cobrar y las desviaciones.‍
• Acceso integral a los datos: Acceso a datos financieros actuales e históricos por entidad, lo que respalda la toma de decisiones informadas.

Para BearingPoint, los objetivos eran una mayor automatización, una mayor precisión de las previsiones y una mejor visión del flujo de caja. Como empresa global, BearingPoint se enfrentaba a un gran desafío: mejorar la precisión y la transparencia de su modelo de previsión de tesorería para toda la empresa.

Antes de adoptar Ripple Treasury, BearingPoint siguió un proceso descentralizado y ascendente de generación de informes y previsiones de flujo de caja de forma centralizada y local. El equipo de la empresa creó informes manualmente para cubrir los flujos de caja reales y las previsiones de toda la organización con una herramienta de previsión basada en Excel/SharePoint. La naturaleza manual de este proceso dificultaba que las entidades y la oficina central de BearingPoint obtuvieran información tangible sobre el flujo de caja a partir de sus datos y previsiones, por lo que no podían determinar con precisión las necesidades óptimas de liquidez futuras de la empresa.

«Teníamos un enfoque desarmonizado de abastecimiento de datos, mucho trabajo manual y poca alineación de las entidades con respecto a las operaciones interempresariales y las cuentas por cobrar», afirma Fynn Krüger, consultor empresarial sénior de BearingPoint.

El equipo de BearingPoint sabía que necesitaba una forma más sofisticada de recuperar y conciliar los datos de los equipos locales para tener una visión general clara no solo del futuro, sino también del saldo de caja actual disponible por entidad, así como de los datos financieros históricos de cada una de ellas.

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• Automatice la recopilación y el procesamiento de información de varias fuentes de datos
• Armonizar los modelos de previsión del flujo de caja de toda la empresa
• Implemente una estructura para realizar pruebas retrospectivas de los modelos de previsión
• Garantice la comparación automática de los flujos de caja reales pasados con las categorías correctas
• Obtenga capacidades de análisis detallado de los niveles de datos pronosticados de las entidades para un mejor contexto
• Proporcione las razones de las desviaciones de los datos reales a los pronósticos
• Utilice el efectivo como fuente de crecimiento estratégico

BearingPoint adoptó Ripple Treasury para automatizar el proceso de previsión de efectivo y conectar los datos entre sus entidades comerciales. «Era crucial analizar qué medidas debía tomar cada entidad individual y pensar en cómo podemos armonizar todas las entidades, cómo se extraen los datos de las fuentes respectivas y se añaden a la previsión», afirma Fynn.

Recopilación automática de datos para la previsión

Con Ripple Treasury, BearingPoint ahora tiene un modelo de previsión controlado de forma centralizada que recopila automáticamente los datos de los sistemas clave. «Me siento mucho más ligera. Existe un sistema que hace cosas por mí que me gusta usar», dijo Eveline. «También es el comienzo de una colaboración diferente con nuestros controladores en toda la empresa».

Previsión inteligente de cobro de pagos

Antes de utilizar nuestra plataforma, el equipo de BearingPoint se esforzaba por pronosticar con precisión los cobros de los pagos. La empresa ahora utiliza la función de aprendizaje automático GSmart Ledger de Ripple Treasury para crear previsiones de cobro de pagos basadas en datos con un análisis en profundidad del comportamiento de los clientes.

En lugar de pronosticar utilizando las fechas de vencimiento de los pagos o calcular manualmente el día promedio de pago, la función GSmart Ledger utiliza los datos históricos de los clientes para comprender su comportamiento de pago. Esta evaluación basada en el usuario contribuye en gran medida a mejorar la precisión de las previsiones.

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Clasificación instantánea de transacciones

La plataforma de pagos corporativos de BearingPoint conectada con Ripple Treasury permitió a la empresa clasificar automáticamente los datos reales dentro del modelo de previsión.

Visibilidad clara del efectivo

Con su cuenta de plataforma de tesorería corporativa conectada a Ripple Treasury, BearingPoint tiene una visión consolidada de todos sus saldos de caja. La empresa puede desglosar el nivel de la cuenta de la transacción y ver los flujos de caja en varias ubicaciones (filtrándolos por región o unidad de negocio) para identificar las entidades clave que influyen en la entrada y salida de efectivo de la empresa.

Con solo tocar el botón de consolidación e informes de Ripple Treasury, por ejemplo, el equipo de BearingPoint puede ver las previsiones por nivel de entidad. De este modo, el equipo de la empresa puede identificar fácilmente el efectivo disponible en las distintas áreas de la empresa.

Reconciliación de registros en tiempo real

Como empresa que opera en 40 ubicaciones diferentes, era clave para el equipo de la oficina central de BearingPoint que los flujos entre empresas se conciliaran automáticamente dentro del modelo de previsión. Con Ripple Treasury, ahora cada entidad puede crear partidas y rellenar al instante la hoja de datos de la contraparte con transacciones interempresariales para una conciliación inmediata.

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Optimización de la previsión del flujo de caja

Con Ripple Treasury, BearingPoint ahorra enormes cantidades de tiempo. Ahora se centran en llevar a cabo análisis comparativos y de varianza (por ejemplo, las previsiones frente a las reales) y en elaborar informes para compartirlos con la dirección, los inversores y el consejo de administración de BearingPoint.

Ripple Treasury también permite al equipo de tesorería ver los flujos de caja reales y previstos durante un período de 12 meses en toda la empresa.

«Deberíamos haberlo hecho antes», dijo Eveline.

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«Ha sido más inteligente. Puedo ir allí (a Ripple Treasury) y ver a los clientes que pagan, y es muy bueno tenerlo en un solo lugar».

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