미국건설·엔지니어링2025 – 진행 중

클레이코

현금흐름 예측용 머신러닝

클레이코, 예측 준비 시간을 76% 줄였다고 데이터이쿠가 밝혔다

문제

클레이코는 검증과 모니터링이 없는 스프레드시트 수식으로 보유 현금을 추정했다. 예측이 틀리면 프로젝트 비용을 빌려서 충당하거나 현금을 필요 이상으로 쥐고 있게 될 수 있었다.

데이터 사이언스팀은 데이터이쿠로 미결제 청구서의 수금 시점을 예측하는 XGBoost 모델을 만들었다. 맞춤형 생존 모델은 검토가 필요한 비정형 사례를 걸러냈다. 운영 환경의 워크플로는 점수 산정과 재학습을 자동화하고 결과를 회계 대시보드로 보냈다.

76%데이터이쿠가 밝힌 예측 작성 시간 감소율공급사 사례[1]

4x데이터이쿠가 밝힌 현금흐름 예측 빈도 증가공급사 사례[1]

보고된 성과는 예측 준비 시간과 예측 빈도에 관한 것이다. 데이터이쿠는 예측 정확도를 수치로 제시하지 않았다.

[1]Dataiku2025년 1월 7일

데이터이쿠는 클레이코의 운영 예측 모델과 회계 대시보드를 설명했다. 준비 시간이 76% 줄었고 예측 빈도는 4배로 늘었다고 밝혔다.

자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.

등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일