财务应付账款预测方法

摘要

本发明公开了一种财务应付账款预测方法，该预测方法是将EAS票据池和自研发的应付账款余额表这两个数据孤岛连接起来，然后通过人工智能的手段来对应付账款余额进行预测，其包括数据提供系统模块、数据清洗模块、算法平台模块及BI报告模块。本发明把应付账款余额数据按照要求进行清理和整合，使用时间序列的算法模型进行了对于集团层面的、各业态层面的以及各供应商小类层面的应付账款余额进行了预测，整体预测的准确率稳定在90％，解决了人工手工核对容易出错且效率低下的问题，缩小预估和实际值的具体差距，提高了预固准确性，寻找出销量、产量、采购等业务指标与财务的应付指标直接的钩稽关系，并最终实现减小应付款预固对实际现金流造成的影响。