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全球企业的财务团队可能会感觉自己被困在暴风雨的海浪中，面临一波又一波的巨浪。带领企业度过疫情、通货膨胀、利率上升以及全球制裁带来的战争不确定性和混乱，是一项严峻的挑战。如果一些财务主管怀念十年前的缓慢增长时期，那也情有可原。

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如果财务部门需要提醒的话，疫情促使他们重新关注现金流。确保充足 意大利号码数据 的流动性成为许多人的“首要任务”。不幸的是，随后的事件并没有让他们放松警惕。

现金预测对于现金管理和决策至关重要。但及时的现金预测仍然具有挑战性，尤其是对于业务横跨多个国家或地区且现金流涉及多种货币的全球企业而言。

预测现金流的问题
主要的困难是时间。大多数组织仍然依赖手动或不完善的自动化流程来收集和汇总所需数据，这需要太长时间。等他们收集并准备分析数据时，数据已经不再是最新的了。

对于业务横跨多个国家和地区、涉及多种货币、运营多个 ERP 系统的跨国企业来说，预测尤其困难。如此复杂的情况根本无法及时了解整个企业的应收账款和应付账款状况，更别说准确的预测了。

自动化答案
然而，正是在这一点上，综合技术支持企业所需的自动化。计算能力和数据存储和管理能力的提高扩大了技术的能力和范围。协同工作的特定技术正在实现自动化突破。

对于复杂的全球企业的现金流预测，可以使用工具来支持企业应收账款状况的单一视图，将所有必要的数据转换为适合分析的结构化格式，并应用分析和机器学习来探索更深的历史深度并提供更快、更准确的预测。

全球财务主管表示：“新技术的进步——尤其是人工智能领域的进步——可能意味着现金预测准确性不再是问题。事实证明，使用人工智能和机器学习既可以提高预测准确性——通过消除人为偏见，又可以减少生成预测所需的时间，而手动流程则无法实现。”

现金预测自动化中的要素
通过自动化，全球企业可以实时捕获数据，并通过应用分析以更高的（且不断提高的）准确度制定必要的短期现金流预测。这对于复杂的全球组织如何发挥作用？

首先，该平台采用数据湖技术将所有企业数据集中到一处。智能文档处理技术提取数据并将其转换为可用格式。人工智能分析可加快分析速度，而机器学习可随着时间的推移提高准确性。

这些解决方案已为多家全球组织提供更快、更准确的现金预测，汇总来自不同 ERP 的数据，翻译语言和兑换货币，并分析和预测现金流入。因此，他们的财务团队可以更清楚地了解流动性，并做出数据驱动的现金管理决策。

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