Treffer: Predictive modeling for the accounts receivable of a startup applying data analysis

Els Accounts Receivable són un component fonamental en l'economia d'una empresa i sovint se'ls considera la base de la seva salut financera. Està demostrat clarament que una bona gestió dels Accounts Receivable situa l'empresa en una posició estable, evitant dificultats financeres i augmentant el Cash-Flow. D'altra banda, el Data Science és un camp en expansió que està revolucionant tots els sectors, incloent el financer. Per tant, aquest estudi pretén fusionar aquests dos mons i, utilitzant conceptes de Data Science com Machine Learning i Predictive Analytics, buscar una solució per millorar la gestió dels AR de Woffu, una startup espanyola on l'autora d'aquest treball va tenir l'oportunitat de treballar prèviament i conèixer de primera mà els seus processos operatius. Per millorar la gestió dels AR, l'objectiu és trobar un model predictiu que pugui classificar qualsevol futura factura d'un client en funció del retard estimat en el pagament. Sabent si un client pagarà puntualment o no, la startup podrà prendre decisions informades i preparar-se adequadament per a possibles impagaments, millorant la seva gestió. Per trobar aquest model predictiu, s'utilitzarà l'eina de programació Python, que ofereix nombroses llibreries dedicades a l'Anàlisi Predictiu. Dades històriques de factures reals de Woffu seran les que s’utilitzaran per trobar el model
Los Accounts Receivable son un componente fundamental en la economía de una empresa y a menudo se consideran la base de su salud financiera. Está claramente demostrado que una buena gestión de los AR sitúa a la empresa en una posición de estabilidad, evitando dificultades financieras y aumentando el Cash-Flow de la compañía. Por otro lado, el Data Science es un campo en auge actualmente, que está revolucionando prácticamente todos los sectores, no pudiendo ser menos el de las finanzas. Por ello, en este trabajo lo que se va a intentar es fusionar estos dos mundos y, con conceptos de Data Science como Machine-Learning y Predictive-Analytics intentar encontrar una solución para la gestión de los Accounts Receivable de Woffu, una startup española en la cual la autora de estas páginas tuvo la oportunidad de trabajar previamente, y conocer a fondo sus procesos operativos. Para tratar de mejorar la gestión de las cuentas por cobrar, se tratará de buscar un modelo predictivo que permita clasificar cualquier futura factura de un cliente en función del retraso estimado en el pago. Al tener conocimiento de si un cliente realizará los pagos puntualmente o no, la startup podrá tomar decisiones informadas y prepararse adecuadamente para enfrentar los posibles incumplimientos de pago, mejorando la gestión de los impagos. Con tal de encontrar este modelo predictivo, se hará uso la herramienta de programación Python, en la cual hay numerosas librerías destinadas al Análisis Predictivo de los datos. Por otro lado, los datos utilizados serán datos reales de facturas históricas, proporcionados por la propia startup
Accounts Receivable are a fundamental component in a company's economy and are often considered the foundation of its financial health. It is clearly demonstrated that effective management of AR puts the company in a stable position, avoiding financial difficulties and increasing Cash-Flow. On the other hand, Data Science is a rapidly growing field that is revolutionizing every sector, including finance. Therefore, this study aims to merge these two worlds and, using Data Science concepts such as Machine Learning and Predictive Analytics, seek a solution for managing the Accounts Receivable of Woffu, a Spanish startup where the author of this work had the opportunity to work previously and know-first hand their operational processes. To improve the management of Accounts Receivable, the goal is to find a predictive model that can classify any future invoice from a client based on the estimated payment delay. By knowing whether a client will pay on time or not, the startup will be able to make informed decisions and adequately prepare for potential payment defaults, improving their Accounts Receivable management. To find this predictive model, the programming tool Python will be used, which offers numerous libraries dedicated to Predictive Analytics. Real historic data from Woffu’s invoices will be the data used to find the model