← Návrat na prezentaci halama.eu

Proč běžné účetnictví nestačí a jak vám pokročilá matematika zachrání zisk

Většina podnikatelů vnímá účetnictví jako nutné zlo pro finanční úřad. My převádíme vaše historická účetní data na stochastické modely, které předvídají chování odběratelů, optimalizují výdaje a brání vyčerpání hotovosti.

1
Místo intuice
Robustní odhady pravděpodobnosti s mírou nejistoty
2
Místo pasivity
Aktivní řízení na základě Bayessovské optimalizace
Princip v kostce

Rozdíl mezi „zpětným zrcátkem“ a „prediktivním kompasem“

Tradiční účetní vám na konci měsíce předá výkaz zisku a ztráty. Řekne vám, kolik jste vydělali v minulosti. To je jako řídit auto a dívat se výhradně do zpětného zrcátka.

Propojení statistického modelování s účetnictvím namontuje do Vašeho auta výkonný radar. Díváme se dopředu: spočítáme, kdy vám reálně dorazí peníze na účet, kolik zaplatíte na DPH za 3 měsíce a zda dodavatel, kterému posíláte zálohu, nesměřuje k úpadku.

Tradiční účetnictví
„Odběratel XYZ má fakturu 14 dní po splatnosti. Zkuste mu zavolat.“
Matematické modelování (halama.eu)
„Kombinovaný model PyMC a CatBoost udává 99. percentil rizika, že odběratel XYZ do 60 dnů selže – je těsně před insolvencí. Doporučujeme pozastavit dodávky na dluh ihned.“
Praktické aplikace

7 způsobů, jak matematika reálně pomáhá

Nepoužíváme složité vzorce pro efekt. Každý model řeší konkrétní finanční bolest, zbytečný únik kapitálu nebo skryté kreditní riziko.

Případ #1: Riziko insolvencí

Modelování pravděpodobnosti insolvence (PD)

Technologie: PyMC BART & CatBoost

Až 80 % neplatičů nevykáže v běžných registrech žádné varovné známky do dne, kdy dojde k podání insolvenčního návrhu. V tu chvíli už je na záchranu pohledávky pozdě.

Jak to funguje pro váš byznys:

  • Předvídání selhání:Algoritmus propojí vaši fakturaci s naší interní databází účetních závěrek, ve které od roku 2006 evidujeme všechny publikované výkazy. Vypočítá přesné skóre rizika z pohledu vaší firmy.
  • Bayesovské stromy (BART): Dokážou odhalit netriviální závislosti a skryté signály zhoršení bonity i u firem se zdánlivě bezproblémovou minulostí.
  • Reálný přínos: Včasné zastavení dodávek firmám s vysokým percentilem rizika, ochrana cashflow a automatické určení kreditních limitů.
Případ #2: Analýza majetkových vazeb

Mapování propojených firem a detekce "kreativního" účetnictví

Technologie: Teorie grafů (Neo4j)

Běžné rejstříky ukazují jen bezprostřední majitele. Skutečné riziko (řetězové likvidace, schránkové firmy a bílí koně) se skrývá v hloubce firemní struktury a vztahů.

Jak to funguje pro váš byznys:

  • Grafová analytika: Modelujeme veřejná data jako ohromnou síť uzlů. Pomocí dotazů v Neo4J vidíme majetkové spletence, které běžný účetní software ignoruje.
  • Včasná výstraha: Algoritmy vyhledávají vzorce podezřelého chování v okolí vašich obchodních partnerů ještě dříve, než dojde k formální insolvenci.
  • Reálný přínos: Jasný pohled na to, s kým reálně děláte byznys. Vyhnete se zprostředkovaným ztrátám z dodavatelských řetězců.
Případ #3: Plánování Cashflow

Hierarchický Survival Model pro data plateb

Technologie: Hierarchický Weibullův model

Málokterý odběratel platí přesně v den splatnosti. Datum splatnosti na fakturách je pro seriózní plánování cashflow nespolehlivý údaj.

Jak to funguje pro váš byznys:

  • Survival Analýza: Matematika vyvinutá pro lékařství k odhadu pravděpodobnosti události v čase je precizně aplikována na platební morálku.
  • Hierarchické učení: U klienta s málo daty model predikuje chování extrapolací ze segmentově podobných odběratelů.
  • Reálný přínos: Získáte spojitou křivku očekávaného přílivu hotovosti. Přesně víte zůstatky k určitému datu s 95% konfidencí.
Případ #4: Daňová předvídatelnost

Modelování tržeb a povinností DPH

Technologie: Gaussovské procesy (GP)

Platba DPH či daně z příjmů bývá šokem. Tržby kolísají, vstupuje sezónnost a majitel zjistí výši odvodu až ve chvíli, kdy nemá volnou hotovost.

Jak to funguje pro váš byznys:

  • Gaussovské procesy: Flexibilní model plynule zachycuje růstové trendy i složitou sezónnost (letní útlum, vánoční nárůst).
  • Predikce daňové zátěže: Kontinuálně simulujeme očekávaný výnos a povinnost k odvodu.
  • Reálný přínos: Konec finančních překvapení. Znáte očekávnou částku k bezpečné alokaci na oddělený účet předem.
Případ #5: Řízení skladů

Optimalizace pojistných zásob a uvolnění uvíznutého kapitálu

Technologie: Gaussovské procesy & Pravděpodobnostní modely zásob

Sklad jsou ležící peníze. Pokud držíte příliš mnoho zásob, peníze chybí na účtu. Pokud držíte málo, přicházíte o tržby, protože nemáte co prodávat.

Jak to funguje pro váš byznys:

  • Predikce poptávky: Díváme se na účetní historii prodejů přes Gaussovské procesy, které identifikují skryté výkyvy a trendové změny u jednotlivých produktů.
  • Pravděpodobnost vyprodání: Nastavíme dynamickou hladinu pojistné zásoby tak, aby riziko vyprodání bylo např. pod 1 %, ale zároveň se neskladovaly zbytečné nadzásoby.
  • Reálný přínos: Uvolníte statisíce až miliony korun uvíznuté v materiálu či zboží a přímo tím posílíte firemní likviditu.
Případ #6: Finanční optimalizace

Nelineární optimalizace řízení pasiv a skont

Technologie: Algoritmy řízení přes knihovnu Optuna

Máte na výběr z desítek možností: Využít skonto 2 % za včasné zaplacení? Vzít si drahý kontokorent? Prodat fakturu na faktoring? Zaplatit dodavateli po splatnosti s pokutou? Lidský mozek nedokáže propočítat tisíce kombinací najednou.

Jak to funguje pro váš byznys:

  • Algoritmus Optuna: Matematický optimalizátor simuluje tisíce scénářů úhrad a možností financování v reálném čase.
  • Předcházení zbytečným nákladům: Spočítá např. přesný bod, kdy se vyplatí vzít si kontokorent kvůli skontu od klíčového dodavatele vs. kdy je výhodnější posunout platbu menšímu partnerovi s minimálním úrokem z prodlení.
  • Reálný přínos: Minimální náklad na kapitál, maximální využití skont a udržení perfektních vztahů s klíčovými dodavateli.
Případ #7: Kreditní limity

Dynamický výpočet kreditních limitů na základě vaší marže

Technologie: Break-even PD model & BART šokové scénáře

Nastavit všem odběratelům stejný strop na dluh je chyba. Bezpečný kreditní limit není fixní číslo – odvíjí se od vaší reálné marže a od toho, jak moc nová faktura zatíží bilanci partnera.

Jak to funguje pro váš byznys:

  • Subjektivní apetit podle marže: Matematicky spočítáme mezní pravděpodobnost selhání (PD max), kdy je pro vás obchod při vaší marži ještě ziskový. Započítáváme reálné náklady, odvod DPH i daň z příjmů. Pokud máte na zakázce vysokou marži, můžete bezpečně akceptovat vyšší riziko neplacení než u nízkomaržového byznysu.
  • Simulované šoky do závěrek (BART): Algoritmus vezme výkazy vašeho odběratele a simuluje situaci, kdy mu vystavíte faktury na 50k, 200k nebo třeba 5 miliónů. Sleduje, jak rychle roste riziko jeho kolapsu (křivka PD v závislosti na výši dluhu) pod tíhou nových závazků.
  • Reálný přínos (Průsečík v grafu): Výsledkem je jasný report. Podíváte se na svou marži (např. 15 %) a na grafu okamžitě vidíte bezpečný strop pro daného klienta (např. max 350 000 Kč). Navíc model umí rozlišit limit pro nezajištěný dluh a limit při zajištění směnkou nebo pojištěním.

Srovnání přístupů k účetním datům

Proč se vyplatí přejít na datovou a kvantitativní analytiku

Oblast / Úkol Běžná účetní kancelář halama.eu (Matematický přístup)
Hodnocení sítě firem Vidí izolovaná IČO a veřejné výkazy. Analýza v Neo4j mapuje celou vlastnickou síť a skrytá rizika.
Plánování cashflow Sčítá součty faktur podle statického datumu splatnosti. Survival analýza modeluje křivku reálného data úhrady v čase.
Prověřování odběratelů Reaktivně kontroluje ARES a insolvenční rejstřík. BART a CatBoost predikují pravděpodobnost selhání (PD) ex-ante.
Správa plateb a úroků Zpracovává závazky chronologicky. Optuna nelineárně vyhodnocuje skonta a pořadí úhrad pro maximální zisk.
Mgr. Martin Halama

Mgr. Martin Halama

Absolvent MFF UK: Teoretická informatika a statistika

Autor platforem dokla.cz a financnireporty.cz

„Statistika, teorie grafů a pokročilá matematika nejsou jen akademické disciplíny. Při nasazení přímo do účetních procesů firmy představují nejlepší ochranu vaší likvidity a majetku, jakou můžete na B2B trhu získat.“