Precanto

Ask Precanto ist ein Chat-Agent, der Finanzfragen in normaler Sprache beantwortet, gestützt auf Echtzeitdaten und Machine-Learning-Prognosen. Er lebt in einem Chatbot, in Slack, in E-Mail oder im Browser, sodass Antworten dort ankommen, wo Menschen ohnehin arbeiten. Die Idee ist, das Nebenrechnen zu überspringen und in Sekunden eine finanzkundige Antwort zu bekommen.

Precanto zeigt, wo Sie gegenüber der Prognose in zentralen Ausgabenbereichen stehen, und die Vorhersagen aktualisieren sich, wenn sich die zugrunde liegenden Daten ändern. Es gibt keine manuelle Aktualisierung und kein veraltetes Modell, das vor einem Meeting neu gebaut werden müsste. Sie sehen die aktuelle und die prognostizierte Position nebeneinander.

Die Plattform verfolgt Headcount und Vergütung bis hinunter zu Hauptbuch, Kostenstelle und Standort und hält diese Zahlen mit den neuesten Daten aktuell. Sie sehen den aktuellen Run-Rate und die prognostizierte Position. Precanto gibt an, die Genauigkeit entspreche der eines zehnköpfigen FP&A-Teams, eine Aussage von der eigenen Website.

Precanto baut vorausschauende P&L-, Bilanz- und Cashflow-Abschlüsse aus eigenen Machine-Learning-Modellen. Teams nutzen sie als Ausgangspunkt statt als manuelle Zusammenfassung. Das Unternehmen sagt, das senke manuelle Prognose-Zusammenfassungen um 50 %, eine eigene Zahl.

Sie können reale Abwägungen auf den aktuellsten Eingaben und ML-gestützten Prognosen simulieren. Fahren Sie Szenarien nebeneinander, um einen Einstellungsplan, eine Ausgabenkürzung oder eine Preisänderung vor der Entscheidung zu vergleichen. So lässt sich ein finanzieller Hebel schnell testen, ohne ein laufendes Modell zu ändern.

Über die Prognosen hinaus erklärt Precanto, warum Ist-Werte vom Plan abweichen, und markiert Anomalien und Probleme der Datenintegrität. Eine unerwartete Bewegung früh zu erkennen ist besser, als sie zu erklären, nachdem sie in einem Bericht steht. Das ist der Teil, der gut zu einem weichen Monatsabschluss passt.

Precantos Ingestion-Engine zieht Daten aus ERP, HRIS, ATS und weiteren Systemen und bereinigt, mappt und gleicht sie automatisch ab. Prognosen starten mit standardisierten Eingaben, was zählt, weil unordentliche Quelldaten der Hauptgrund für falsche Prognosen sind.