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Anticiper avec précision l'état de sa trésorerie

Avec l'appui de technologies innovantes et la possibilité de solutions sur mesure, les directions financières se tournent de plus en plus vers des analyses prévisionnelles de la trésorerie pour mieux anticiper leurs besoins en financement et optimiser leurs processus fonctionnels.

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Anticiper avec précision l'état de sa trésorerie

Quelle entreprise peut se targuer de n'avoir aucune difficulté en matière de gestion prévisionnelle de sa trésorerie, à 6 mois, à12 mois ? Face à la difficulté qui existe dans ce domaine, les solutions technologiques peuvent représenter une véritable aubaine. "Les sociétés rencontrent des difficultés pour avoir une vision prévisionnelle de leur trésorerie, ce qui rend le risque de défaillance hautement anxiogène pour les dirigeants. Les innovations logicielles permettent dans ces cas de ramener le cash au premier plan de l'entreprise et facilitent par la même occasion la vie du directeur financier. Les dirigeants sont ainsi confortés dans leurs prises de décisions", souligne Laurent Marcellin, cofondateur et directeur général de Cashlab, solution de pilotage de la trésorerie.

La société CashLab a développé une plateforme qui permet de modéliser et actualiser ses prévisions en seulement quelques minutes : un gain de temps précieux pour les équipes finance. La fonction du DAF en ressort nettement valorisée ; il est dès lors en mesure de produire l'intégralité de son information financière, opérationnelle et cash, pour accompagner au mieux les décisions de l'entreprise. "Le temps qu'il accordait au traitement des données se transforme en temps disponible pour l'analyse. Plusieurs études indiquent en effet que le traitement et la collecte des données mobilise jusqu'à 40 % du temps du DAF", précise Laurent Marcellin.

Pour répondre à ces problématiques, la startup articule son offre autour de 3 piliers. La technologie, premier élément central, structure et facilite la lecture de la donnée, simplifiant ainsi le pilotage de la trésorerie et du BFR par le responsable financier. Elle permet généralement de diminuer la durée de cette activité de 3 à 4 jours. Autre pilier, l'information et la veille des tendances du marché. Pour cela, la fintech propose la mise en relation avec des acteurs de l'écosystème financier. Enfin, le conseil et l'accompagnement sur mesure joue également un rôle décisif dans l'optimisation des processus fonctionnels. "Nous proposons ainsi des plans d'action afin d'améliorer la gestion interne de la trésorerie et du pilotage du BFR",explique Laurent Marcellin.

Une industrialisation du processus de prévision et d'analyse

Un des avantages de la technologie est qu'elle rend possible et facile le partage des informations financières avec des financeurs éventuels ou des sociétés partenaires capables de répondre à des besoins spécifiques."Si le sujet est d'optimiser le BFR, nous serons en mesure de proposer des solutions de financement spécifiques portant indifféremment sur le poste clients, fournisseurs ou les stocks en partenariat avec des acteurs innovants", illustre Laurent Marcellin.

Ce type d'innovation s'avère particulièrement adapté aux sociétés disposant d'une équipe finance structurée et au sein desquelles le DAF a souvent besoin de rationaliser son temps et d'affiner sa communication financière. Une autre typologie de structures se montre intéressée par de telles solutions : les petits groupes multi-entités atteignant au total 150 à 250 millions d'euros de chiffre d'affaires. Dans ces cas-là, outre un reporting harmonisé dans toutes les entités et une consolidation des éléments financiers,la plateforme permet d'industrialiser le processus de prévision cash et rendre les filiales autonomes dans leur pilotage. "A noter que les sociétés industrielles notamment s'intéressent de près à ces solutions. Leur processus de production nécessite de porter une attention soutenue à leur BFR, bien au-delà du pilotage par l'Ebitda, dans un environnement généralement soumis à de fortes contraintes d'investissements", confie Laurent Marcellin.


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