Tedarik Zinciri Finansmanında IoT ve AI
Müge TÜRKKAN
Tedarik Zinciri Finansmanı, satın alma tarafında işletme sermayesinin yönetimini optimize etmeyi amaçlayan hammadde/mal alımı çözümleridir. Bu çözümlerin Tedarik Zinciri Finansmanının üç tarafı için de verimli bir şekilde işlemesi, dijitalleşme ve teknoloji tabanlı yapılanmalar ile sağlanabilir.
Nesnelerin interneti (IoT) cihazlara bağlanıp üzerlerinden veri üretebilen ve internet üzerinden bu verileri paylaşarak farklı cihazları ilişkilendirebilen bir sistem. Bu yeni nesil teknoloji, her cihazın özgün bir kimliğe sahip olmasını sağlıyor. Böylece cihazlar dışarıdan herhangi bir müdahaleye gerek duymadan hem birbirleriyle hem de merkezi sunucularla veri paylaşımı gerçekleştirebiliyor.
IoT’ye bağlı cihazlardan gelen büyük veri, Yapay Zeka (AI) yazılımları ile işlenerek gerçek zamanlı finansal raporlamalara dönüştürülebiliyor. Bu raporlamalar üzerinden önceden belirlenmiş varsayımlar ve eşik değerler ile sıkışma noktalarını tespit ederek likidite ve verimliliği arttırmak ve stratejik kararları gecikme yaşamaksızın hızlıca verebilmek mümkün hale geliyor.
Tedarik Zinciri Finansmanındaki en yaygın uygulamalarda IoT ve AI’dan sağlanabilecek bazı faydalar şunlardır:
- Satın Alma Siparişi (PO) Finansmanı: Alınan siparişlere karşılık tedarikçilere sunulan finansman. Diyelim ki bir sipariş aldınız ancak stoklarınızda bu siparişi karşılayacak ürün yok. Yeni üretim yapabilmek için ise tedarikçileriniz ödeme isteyecek ancak nakit durumunuz yetersiz. Bu durumda ilgili Finans kurumu sizin almış olduğunuz bu siparişe karşılık tedarikçinize gerekli ödemeyi yapar. Siz üretiminizi yaparsınız ve müşteriniz ödemesini faturanız karşılığında size değil bu Finans kurumuna yapar. Siz ise satın alma maliyetinizi finanse eden bu kuruma faiz ve komisyon ödemesi yaparsınız.
- IoT: Sürekli sipariş ve envanter takibi ile lojistik altyapısının optimize edilmesi, yakın dönem satın alma siparişlerinin ve teslim tarihlerinin daha az sapma ile öngörülebilmesini mümkün hale getirecek veri akışını sağlar. Bu durum tedarikçi finansmanı sağlayan 3. tarafların için tercih edecekleri bir durumdur ve fiyatlamalarına olumlu yansıması beklenir.
- AI: Geçmiş verileri kullanarak Nakit Akış Projeksiyonu oluşturmakta kullanılır. Müşterilerin geçmiş sipariş tarihlerinden, ürün fiyat/talep esnekliği, mevsimsellik ve diğer değişkenlerin gelecek siparişlere yansımasını öngören dinamik projeksiyonlar ve risk analizlerini yapması mümkündür. Şirketin güncel finansal borçlanmalarının da sisteme veri girişinin yapılması ile bu finansman çeşidinde ortaya çıkan maliyetin diğer finansman maliyetleri ile karşılaştırması yapılabilir.
- Alacak İskontosu: Alıcıların Ticari Alacaklarını iskonto ederek işletme sermayesi finansmanı sağlaması
- IoT: Şirketin yaptığı tahsilatlar ve aldığı siparişleri yan yana getirerek Ticari Alacaklarının en güncel durumunun ve yakın zamanda alacağı şeklin takibinde güvenilir veri sağlar. Şirketin üstlendiği kredi riskinin güncel durumunu yansıtabilmesi açısından finansman sağlayanlar için tercih edilir.
- AI: Şirkete Nakit Akışı ve finansman maliyeti açısından fayda sağlayacak iskonto oranının hesaplanmasında ve takibinde kullanılabilir. Alacak takibi için yaşlandırma ve kredi skorlama sistemleri oluşturabilir güncelleyebilir. Finansman sağlayan açısından kabul gören ve görmeyen alacaklar konusunda skorlama sistemleri oluşturabilir. Bu projeksiyonların yapılması finansman sağlayan taraf için de tercih sebebidir.
- Tedarikçilerin Sunduğu Dinamik İndirim: Erken ödeme için tedarikçilerin alıcılara indirim sunması.
- IoT: Ticari Borçlanma verilerinin takibi ile beraber finansal borçlanmalarda doğan artış ve azalışlara olan etkisi analiz edilebilir. Bunun için oluşan tüm Ticari ve finansal borçlanmaların sisteme güncel zamanlı veri aktarabilmesi gerekir..
- AI: Alıcılar borçlanma maliyetlerine, limitlerine ve sisteme girdikleri diğer koşullara göre kendilerine fayda sağlayabilecek iskonto oranının hesaplamasını en güncel haliyle sunabilir. Yakın dönemde oluşabilecek nakit açıkları ve borçlanmaların projeksiyonu anlık olarak AI tarafından hesaplanabilir. Akıllı Sözleşmeler ile Dinamik İndirim’e dair belge ve onayları dijitalleştirir ve sürece hız kazandırır.
- Envanter Finansmanı: Envanteri teminat olarak kullanarak kredi sağlanması.
- IoT: Envanterin anlık takip edilebilmesi envanter finansmanı teminat takibinde önemli bir veridir. Şirketin stok sayımına ilişkin operasyonel yükünü hafifletir ve birçok finansal raporlamaya veri sağlar.
- AI: Dönemsellik, piyasa koşulları ve benzeri verileri hesaba katarak Envanter Optimizasyonu hesaplaması, Nakit Akış Projeksiyonu, Maliyet Muhasebesi ve buna bağlı ürün/segment karlılık raporlamalarında kullanılabilecek bir veridir. Net İşletme Sermayesi ve verimlilik oranları konusunda anlık veri sağlar. Stok firelerinin ve ortalama ömrünün hesaplanması ve takibinde de kullanılabilir.
Sonuç olarak, IoT ve AI diğer birçok finansman çeşidinde olduğu gibi Tedarik Zinciri Finansmanını da dönüştürerek şirketlerin daha hızlı ve sağlıklı karar almasını sağlayabilir. Dış ticarete konu finansman işlemlerinde akıllı sözleşmelerin de katkısı ile dijitalleşme ve verimliliğin artmasına neden olur. Özellikle grup şirketlerinin değerlemesinde önemli rol oynayan ve hesaplaması vakit alan güncel Net Varlık Değerinin hesaplamasını hızlandırır ve kolaylaştırır. Ürün, segment karlılıklarını ve çatı limit hesaplamalarını pratik bir hale getirir. Doğru varsayımlar üzerine oluşturulduğu zaman Bütçe Planlama Sürecini de hızlandırması ve sapmaları azaltması beklenir.
Tüm bunların yanısıra bu sistemler ile ilgili karar alırken ve süreçleri başlatırken şirketin halihazırda sahip olduğu ERP ve IT altyapısı ile entegrasyonunun nasıl olacağını ve sistemsel verilerin Bütçe Planlamasına lineer bir yansımasının olup olmayacağını da ölçmek gerekir. Zira sistemsel altyapıda çok başlılığın söz konusu olduğu durumlarda özellikle stratejik kararlara temel alınacak raporlamaların oluşturulması kaotik bir hal alabilir.
Siz şirketinizde satın alma/lojistik yapılanması içerisinde IoT ve AI’dan faydalanmaya başladınız mı?
Müge TÜRKKAN
