Un moteur prédictif qui structure la complexité des marchés et de la trésorerie d'entreprise, et transforme le bruit financier en signaux d'alerte clairs.
Dans une structure multi-entités, un retard de paiement chez un client ne reste jamais local. Il déplace un besoin de financement, mobilise une ligne, décale un versement intra-groupe, et se propage jusqu'à une poche de devises sans lien apparent avec l'incident d'origine.
Les outils de reporting classiques constatent ces enchaînements après coup. FinThread AI les modélise à l'avance, compte par compte, et les traduit en un signal unique lisible en quelques secondes.
Où se concentrent liquidités, déficits et engagements, à travers toutes vos entités.
L'impact en cascade d'un choc de liquidité sur vos autres comptes et votre BFR.
Un score prédictif qui anticipe les points de rupture avant qu'ils ne surviennent.
Relevés MT940 et CAMT, exports ERP, échéanciers clients et fournisseurs, positions de marché.
Rapprochement des entités, devises et contreparties, détection des doublons et des écarts.
Estimation des dépendances entre comptes puis propagation des chocs de liquidité.
Indice de liquidité, scénarios de stress, alertes par seuil et recommandations chiffrées.
Avant FinThread AI, la consolidation de trésorerie était hebdomadaire et manuelle : un fichier par filiale, un rapprochement le vendredi, et des décisions de financement prises sur une photo vieille de plusieurs jours. Les ruptures étaient constatées, jamais anticipées.
Le graphe de contagion a mis en évidence une dépendance qui n'apparaissait sur aucun tableau : un décalage récurrent de versement intra-groupe transformait chaque retard client en tension sur la poche USD, deux niveaux plus loin dans la chaîne.
Vos flux financiers, vos positions de trésorerie et vos stratégies internes ne quittent jamais votre environnement de contrôle.
Lire notre engagement →Le simulateur reproduit la mécanique du moteur sur un périmètre paramétrable : nombre d'entités, ampleur du choc, délai de paiement, plancher interne.