Kaikessa yksinkertaisuudessaan maksuvalmius on sitä, että ymmärretään, kuinka paljon kassavaroja tulee olla käytettävissä laskujen maksamiseen. Yrityksen on siis tiedettävä minkä verran pankissa on likvidiä rahaa kuluvan ja tulevien päivien maksuliikenteen hoitoon. Maksuvalmiusennuste, eli lyhyen aikavälin kassaennuste tehdään, jotta lyhyen aikavälin maksuvelvoitteet sekä odotettavissa olevat, sisään tulevat kassavirrat tiedetään tarkasti.
Tulevan rahan ennustamiseen liittyy enemmän epävarmuutta kuin ulospäin menevien erien ennustamiseen. Ulospäin maksettavissa erissä ennusteriskit liittyvät tyypillisesti investointeihin tai heikkoon näkyvyyteen ostolaskujen kierrätyksessä. Sisään tulevista kassavirroista lähinnä veronpalautusten tyyppiset tapahtumat ovat tarkalleen ennakoitavissa, sillä liiketoiminnan asiakassaatavat riippuvat asiakkaiden yksilöllisestä maksukäyttäytymisestä. Erityisesti B2B-liiketoiminnassa asiakkaiden maksukäyttäytymisestä kertynyt tietämys tulisi hyödyntää, koska näin voidaan saada täsmällisempi ennuste siitä, miten kassatilanne oikeasti kehittyy.
Toinen yleinen haaste maksuvalmiuden ennustamisessa on se, että tiedot kassavirroista voivat olla useissa eri järjestelmissä. Yleisesti osto- ja myyntireskontrajärjestelmistä saadaan vähintään parin viikon näkyvyys erääntymässä oleviin eriin suhteellisen hyvin, jos tarkasteluun otetaan mukaan myös ostolaskuja hyväksyvät ja kierrättävät järjestelmät. Yhdistämällä rahoituksesta kertynyttä dataa sekä henkilöstön kokemuksesta saatuja tietoja voidaan saada kattava näkymä lyhyen aikavälin maksuvalmiuteen. Tietojen kerääminen vaatii kuitenkin automatisointia sekä jatkuvaa päivitystä, eli ennustetta tulee jatkuvasti synkronoida eri järjestelmistä, joissa on laskutietoja. Siksi taulukkolaskentaohjelmat eivät toimi tehokkaasti maksuvalmiuden ennustamisessa. Tietojen manuaalinen koostaminen on aikaa vievää ja johtaa maksamisen kannalta epärelevanttiin lopputulokseen. Laadukas, jatkuva ja ajantasainen kassaennustaminen nojaa siis vahvasti automatisoituihin liittymiin eri järjestelmistä. Sillä on suuri merkitys lopputuloksen laadun kannalta ja siksi osa automatisoinnin vapauttamasta työajasta tulisi käyttää järjestelmistä haetun tiedon rikastamiseen.
Johtopäätöksenä voidaan sanoa, ettei mikään kassaennustejärjestelmä ole kaiken näkevä kristallipallo, mutta hyvä järjestelmä mahdollistaa käytettävissä olevan informaation ja opitun tiedon hyödyntämisen vaivattomasti ja intuitiivisesti. Ennusteiden tekemistä ei kannata jättää pelkästään kassanhoitajan tai taloushallinnon vastuulle, vaan mukaan tulisi jollain tasolla ottaa myös ne ihmiset, joilla on kosketuspinta liiketoimintaan.
Toki järjestelmän pitää tukea myös ennusteen arviointia, eli historia-analytiikan tulee tukea prosessin jatkuvaa kehittämistä.
Banking on Analysten tuote, joka parhaillaan siirtyy käyttämään Nomentian alustaa. Lue lisää maksusovelluksestamme täällä >>
