Marko Kureljusic und Jonas Metz wenden in ihrer Studie verschiedene Machine Learning Modelle an, um auf Basis der internen Daten eines DAX-40-Unternehmens dessen Cash Flows zu prognostizieren. Die Ergebnisse zeigen, dass sich insbesondere Neuronale Netze zur Prognose der Zahlungszeitpunkte von Kunden eignen. Basierend auf den Erkenntnissen können Unternehmen ihr Forderungsmanagement proaktiv gestalten.

Der Artikel ist in der Zeitschrift Journal of Applied Accounting Research erschienen und ist unter folgendem Link abrufbar: https://doi.org/10.1108/JAAR-05-2022-0116