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Customer Story

Horizon Trade & Distribution

Cómo Horizon Trade & Distribution entregó un modelo de 3 estados verificado contra la presentación con Energent.ai

El modelo tenía una línea genérica de COGS que funcionaba bien para una sola entidad. En el momento en que añadimos un segundo mercado GCC, la estructura se rompió. Energent.ai detectó una afirmación de segmento que no podía respaldar con la presentación antes de que yo mismo la hubiera detectado.
Nasser Al-Rashidi, Analista Senior de Finanzas at Horizon Trade & Distribution
Industry
Comercio y Distribución
Market
Gulf Cooperation Council (GCC)
Use case
calibración de un modelo de 3 estados para una presentación a un prestamista
Horizon Trade & Distribution

Horizon Trade & Distribution es un grupo comercial de tamaño medio que opera como distribuidor principal en los mercados GCC. La empresa obtiene productos de fabricantes internacionales, mantiene inventario regional y vende a través de una red de subdistribuidores y concesionarios locales. Un pequeño equipo financiero, con capacidad técnica, es el propietario del modelo financiero de 3 estados del grupo, utilizado para presupuestación, reporting a inversores y seguimiento de covenants con prestamistas.

Una plantilla genérica se rompió cuando el grupo se expandió a un segundo mercado GCC

El modelo de 3 estados existente del equipo incluía una línea de COGS genérica sin descomposición del margen de distribución. No podía separar el coste de los bienes comprados a los fabricantes, el margen retenido en la entidad principal ni el precio de transferencia cobrado a los subdistribuidores locales. Sin esa separación, el beneficio bruto consolidado no era una métrica útil para la planificación.

La plantilla tampoco incluía lógica de eliminación de consolidación intercompañía. En una agregación de varias entidades, los ingresos intercompañía entre la entidad principal y las entidades locales deben eliminarse para evitar el doble conteo. Sin ello, la cuenta de resultados consolidada sobrestimaba tanto los ingresos como el COGS.

La calibración requería datos reales de presentaciones. El analista seleccionó Watsco, Inc. — un gran distribuidor de HVAC cotizado en bolsa — como comparable. Había que extraer diez partidas a lo largo de varios ejercicios fiscales del 10-K, convertirlas en ratios y verificarlas frente al período fiscal correcto. El equipo había circulado anteriormente modelos con comparables desalineados por período, detectados solo durante la revisión de la dirección.

Los prestamistas habían solicitado un modelo actualizado y documentado antes de liberar el siguiente tramo de una línea de crédito revolving. El analista tenía cuatro semanas.

Energent.ai se convirtió en el motor de extracción, verificación y estructura

El agente ejecutó un flujo de trabajo de cinco pasos en una sola sesión:

Sin navegación manual por EDGAR. Sin un flujo de trabajo de BI aparte. Sin errores de alineación de períodos llegando al modelo final.

Tabla de métricas derivadas de la presentación de Watsco

Trazabilidad autocorrectiva desde la presentación de origen hasta la cifra citada

Tres entregables auditables en una sola sesión

Visualización del flujo de consolidación

"Ese es un paso de auditoría que normalmente me llevaría dos días hacer manualmente." — Nasser Al-Rashidi, Analista Senior de Finanzas en Horizon Trade & Distribution

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