Pul Axını Proqnozu
Pul Runway
68
günAylıq dövriyyə
₼ 90K
Burn rate
114%
Etibarlılıq
91%
Sahə və ssenari seç — 90 günlük balans canlı dəyişir
Hər sənayənin öz burn rate-i və mövsümi swing-i var. Aşağıdakı seçimlər real model parametrlərini əks etdirir — pul daxilolması, xərc nisbəti və ssenari faktoru.
Pul axını ssenariləri
Həftəyə klikləyin, üzərində gəzin — 12 həftəlik balans və ssenari canlı dəyişir
Runway
8 gün
Burn rate
1.2x
Manual fərq
−22 p.p.
İnterval
±9%
Bu səhifəni süni intellekt ilə oxu
Likvidlik problemi baş verməzdən əvvəl görün
Ənənəvi maliyyə idarəetməsində pul axını problemi adətən artıq yarandıqdan sonra aşkar olur — hesablar ödənə bilmir, kassa boşdur, təcili kredit axtarılır. Süni intellekt əsaslı pul axını proqnozu bu yanaşmanı kökündən dəyişir — gələn 30, 60, 90 günlük likvidlik vəziyyətini əvvəlcədən modellər.
Xəzinə departamentləri
75%
korporativ xəzinə pul axını proqnozu üçün süni intellekt tətbiq edib
Gitnux (2026)
Data keyfiyyəti
59%
Proses
23%
Texnologiya
18%
AFP Cash Forecasting Survey — proqnoz dəqiqliyinin əsas maneələri
Data keyfiyyəti — proqnozun əsası
Korporativ xəzinə departamentlərinin 75%-i artıq pul axını proqnozlaşdırması üçün süni intellekt tətbiq edib (Gitnux, 2026). AFP-nin Cash Forecasting Survey-inə görə, xəzinə komandalarının 59%-i proqnoz dəqiqliyinin əsas probleminin data keyfiyyəti olduğunu bildirir — texnologiya məhdudiyyəti (18%) və ya proses problemlərindən (23%) daha çox. Bu, süni intellektdən əvvəl düzgün data təməlinin qurulmasının nə qədər vacib olduğunu bir daha təsdiqləyir.
Proqnoz modeli necə işləyir?
Model tarixi gəlir/xərc datası, mövsümi pattern-lər, debitor/kreditor vəziyyəti və xarici iqtisadi göstəricilər əsasında proqnoz verir. Cube Software-in 2026 hesabatına görə, süni intellekt davamlı işləyərək yaranan trendləri və anomaliyaları müəyyən edir — təchizat zənciri pozulmasının maliyyə təsirini belə proqnozlaşdıra bilir. Nəticə gözlənilən gəlir, xərc və net balans olaraq confidence intervalı ilə təqdim olunur.
Model girişləri
- Tarixi gəlir/xərc datası
- Debitor/kreditor vəziyyəti
- Mövsümi pattern-lər
- Təchizat zənciri siqnalları
- Xarici iqtisadi göstəricilər
LSTM + Gradient Boosting
90 günrolling horizonChatFin-in 2026 müqayisəsinə görə, müasir pul axını proqnoz sistemləri LSTM (uzunmüddətli) və gradient boosting (qısamüddətli) modellərini birləşdirir. Amma ən vacib nöqtə budur: daha yaxşı proqram almaq data keyfiyyətini həll etmir. MRF yanaşması buna görə Data Foundation xidmətindən başlayır — proqnoz modeli təmiz data üzərində qurulur.
Mənbələr
- Gitnux (2026) — AI in Financial Industry Statistics
- AFP (2025) — Cash Forecasting Survey
- Cube Software (2026) — AI Forecasting Guide
- ChatFin (2026) — AI Cash Flow Forecasting Comparison
- Numeric (2026) — Cash Flow Forecasting Guide
Manual və Süni intellekt — eyni kassa, fərqli nəticə
Keçidlə yanaşmanı dəyiş — eyni 90 günlük data, iki fərqli iş tərzi ilə.
Üfüq
30/60/90 gün rolling forecast
Yenilənmə
Həftədə 1 (və ya canlı)
Ssenari
Optimist / baza / pessimist avto
Aşkarlama
Problem yaranmadan əvvəl
Vaxt
Xəzinə üçün 0 saat
Risk
Confidence interval ilə şəffaf
Pul axını boşluğunun aylıq dəyəri
Aylıq gəlirinizi daxil edin — model sənayeyə görə proqnoz dəqiqliyinin pul axını boşluğunu nə qədər azaltdığını hesablayır.
Pərakəndə sənayesi seçilib. Yuxarıdan dəyişdirə bilərsiniz.
Aylıq pul axını boşluğu azalması
₼ 2,376
Dəqiqlik fərqi: 22 p.p. · dövriyyə kapitalı faktoru: 0.18
Rəqəm illüstrativdir — real fayda biznes strukturuna görə fərqlənir. MRF audit ilə dəqiq qiymətləndirmə apara bilər.
Öz kassanız üzərində görmək istəyirsiniz?
Demo data ilə deyil — sizin tarixi gəlir/xərc datanız üzərində 2-3 günə pul axını modeli quraq.
MRF Works AI Assistant
Online · Powered by AI