Bearing Point

• ‍Automação Aprimorada: Transição de relatórios manuais baseados em Excel/SharePoint para um sistema automatizado, reduzindo a carga de trabalho manual.‍
• Precisão da Previsão Aprimorada: Alcançou maior precisão nas previsões de fluxo de caixa através de um processo harmonizado e baseado em dados.‍‍
• ‍Maior Transparência: Obteve visibilidade em tempo real das posições de caixa em todas as entidades, facilitando uma melhor gestão da liquidez.‍

• Transições Interempresariais Otimizadas: Visão aprimorada sobre a gestão de pagamentos e interempresarial, permitindo a rápida identificação de contas a pagar, contas a receber e desvios.‍
• Acesso Abrangente a Dados: Acesso a dados financeiros atuais e históricos por entidade, apoiando a tomada de decisões informadas.

Para a BearingPoint, os objetivos eram mais automação, maior precisão nas previsões e melhor compreensão do fluxo de caixa. Como empresa global, a BearingPoint enfrentava um grande desafio: melhorar a precisão e a transparência do seu modelo de previsão de fluxo de caixa em toda a empresa.

Antes de adotar o Ripple Treasury, a BearingPoint seguia um processo descentralizado e de baixo para cima para relatórios e previsões de fluxo de caixa, tanto centralmente quanto localmente. A equipe da empresa criava relatórios manualmente para cobrir os fluxos de caixa reais e as previsões para toda a organização, utilizando uma ferramenta de previsão baseada em Excel/SharePoint. A natureza manual desse processo dificultava que as entidades da BearingPoint e a sede obtivessem insights tangíveis sobre o fluxo de caixa a partir de seus dados e previsões, impedindo-os de determinar com precisão as necessidades ótimas de liquidez futura da empresa.

“Tínhamos uma abordagem não harmonizada para a obtenção de dados, muito trabalho manual, pouca alinhamento das entidades em relação às transações intercompanhia e contas a receber”, disse Fynn Krüger, Consultor de Negócios Sênior da BearingPoint.

A equipe da BearingPoint sabia que precisava de uma forma mais sofisticada de recuperar e conciliar dados das equipes locais para obter uma visão clara não apenas do futuro, mas também do saldo de caixa atual disponível por entidade, bem como dados financeiros históricos para cada uma delas.

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• Automatizar a coleta e o processamento de informações de diversas fontes de dados
• Harmonizar modelos de previsão de fluxo de caixa em toda a empresa
• Implementar uma estrutura para o backtesting de modelos de previsão
• Garantir a correspondência automatizada de fluxos de caixa reais passados nas categorias corretas
• Obter capacidades de detalhamento (drill-down) nos níveis de entidade dos dados previstos para um melhor contexto
• Fornecer justificativas para desvios entre valores reais e previsões
• Utilizar o caixa como fonte para crescimento estratégico

A BearingPoint adotou o Ripple Treasury para automatizar o processo de previsão de fluxo de caixa e conectar os dados entre suas entidades de negócios. “Era crucial analisar qual passo cada entidade individual precisava dar e pensar em como poderíamos harmonizar entre todas as entidades, como os dados são extraídos das respectivas fontes e adicionados à previsão”, disse Fynn.

Coleta Automática de Dados para Previsão

Com o Ripple Treasury, a BearingPoint agora tem um modelo de previsão controlado centralmente que coleta dados automaticamente de sistemas chave. “Sinto-me muito mais leve. Há um sistema em vigor que faz coisas por mim e que gosto de usar”, disse Eveline. “É também o início de uma colaboração diferente com os nossos controladores em toda a empresa.”

Previsão Inteligente de Cobrança de Pagamentos

Antes de usar a nossa plataforma, a equipe da BearingPoint tinha dificuldade em prever com precisão as cobranças de pagamentos. A empresa agora usa o recurso GSmart Ledger de aprendizado de máquina do Ripple Treasury para criar previsões de cobrança de pagamentos baseadas em dados, com uma análise aprofundada do comportamento do cliente.

Em vez de prever usando datas de vencimento de pagamentos ou calcular manualmente o dia médio para pagar, o recurso GSmart Ledger usa dados históricos de clientes para entender o seu comportamento de pagamento. Esta avaliação baseada no usuário contribui significativamente para melhorar a precisão das previsões.

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Classificação Instantânea de Transações

Com a plataforma de pagamentos corporativos da BearingPoint conectada ao Ripple Treasury, isso permitiu à empresa classificar automaticamente os valores reais dentro do modelo de previsão.

Visibilidade Clara do Caixa

Com a conta da sua plataforma de tesouraria corporativa conectada ao Ripple Treasury, a BearingPoint tem uma visão consolidada de todos os seus saldos de caixa. A empresa pode detalhar até o nível da conta de transação e visualizar os fluxos de caixa em várias localizações — filtrando por região ou unidade de negócio — para identificar entidades chave que influenciam a entrada e saída de caixa dentro da empresa.

Ao toque do botão de consolidação e relatórios do Ripple Treasury, por exemplo, a equipe da BearingPoint pode visualizar previsões por nível de entidade. A equipe da empresa pode então identificar facilmente qual caixa está disponível em várias partes do negócio.

Reconciliação de Registros em Tempo Real

Como uma empresa que opera em 40 locais diferentes, era fundamental para a equipe da sede da BearingPoint ter os fluxos interempresariais automaticamente reconciliados dentro do modelo de previsão. Com o Ripple Treasury, cada entidade pode agora criar itens de linha e preencher instantaneamente a folha de entrada da sua contraparte com transações interempresariais para reconciliação imediata.

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Otimização da Previsão de Fluxo de Caixa

Com o Ripple Treasury, a BearingPoint está economizando uma enorme quantidade de tempo. Eles agora estão focados em realizar análises comparativas e de variância — como Previsão vs. Real — e em elaborar relatórios para compartilhar com a gerência da BearingPoint, investidores e o Conselho.

O Ripple Treasury também permite que a equipe de Tesouraria veja os fluxos de caixa reais e previstos ao longo de um período de 12 meses em toda a empresa.

“Deveríamos ter feito isso antes,” disse Eveline.

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“Tem sido mais inteligente. Posso ir lá (no Ripple Treasury) e ver os clientes que estão a pagar, e isso é muito bom de ter num só lugar.”

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