ЦИФРОВИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТЬЮ КАК ФАКТОР ПОВЫШЕНИЯ ЛИКВИДНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ

АННОТАЦИЯ

Одним из критериев выживаемости предприятия в современных условиях является обеспечение финансовой устойчивости и платежеспособности. Учитывая ускоренный технологический прогресс, использование FinTech-инструментов и цифровая трансформация признаются важным фактором, определяющим конкурентоспособность и стабильное развитие хозяйствующего субъекта. В статье представлены цифровые решения, обеспечивающие более эффективное использование ресурсов и позволяющие управлять дебиторской задолженностью и оказывать влияние на ликвидность.

Ключевые слова: ликвидность, цифровизация, FinTech, финансовая устойчивость, автоматизация расчетов, искусственный интеллект.

Ликвидность предприятия является одной из ключевых характеристик его финансового состояния и отражает способность своевременно и в полном объёме выполнять обязательства. Данный показатель характеризует не только текущую платёжеспособность организации, но и эффективность управления её ресурсами, обеспечивающую устойчивое функционирование и реализацию стратегических целей. Недостаточный уровень ликвидности повышает риск финансовых затруднений, ограничивает инвестиционные возможности и снижает устойчивость предприятия к внешним экономическим воздействиям.

Одной из наиболее распространённых причин снижения ликвидности является рост дебиторской задолженности. Даже при формально стабильных показателях выручки замедление оборачиваемости дебиторской задолженности и увеличение доли просроченных платежей приводят к дефициту оборотных средств. В этой связи управление дебиторской задолженностью выступает важнейшим инструментом поддержания текущей платёжеспособности предприятия.

Под дебиторской задолженностью понимаются суммы денежных средств, подлежащие получению организацией от различных контрагентов. Наиболее типичными ситуациями её возникновения являются отгрузка товаров без поступления оплаты, перечисление авансов при отсутствии встречного исполнения, выдача подотчётных сумм, а также переплаты в бюджет. Наибольшую угрозу для ликвидности представляет просроченная и сомнительная дебиторская задолженность, поскольку она снижает фактический объём денежных ресурсов, доступных для покрытия обязательств.

Традиционно управление дебиторской задолженностью осуществляется с применением локальных и интегрированных информационных систем, включая ERP-платформы. В условиях цифровизации корпоративных финансов всё большее значение приобретают специализированные TMS-системы (Treasury Management System), ориентированные на централизованное управление денежными потоками, мониторинг и прогнозирование ликвидности. Такие системы особенно актуальны для крупных компаний и корпоративных групп, формирующих централизованное казначейство [1, с. 33].

Появляются и другие инновационные инструменты, позволяющие управлять дебиторской задолженностью. Одним из таких инструментов является роботизированная автоматизация процессов (RPA), предназначенная для автоматизации рутинных и повторяющихся операций по сбору, обработке и классификации финансовых данных. Использование RPA повышает оперативность контроля расчётов с контрагентами и снижает вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором.

Практика управления дебиторской задолженностью с использованием RPA может быть реализована в два этапа. На первом этапе осуществляется автоматизированный анализ кредитоспособности потенциальных партнёров на основе финансовых показателей и доступной сетевой информации. Формируются базы данных по контрагентам и проводится их кластеризация по уровню кредитного риска. В результате минимизируется сотрудничество с ненадёжными компаниями, снижая вероятность образования просроченной задолженности. На втором этапе применяются алгоритмы нейронных сетей для прогнозирования сомнительных долгов с учётом изменений рыночной конъюнктуры и внутренних факторов развития предприятия [4, с. 168].

В отличие от RPA, ориентированной на выполнение заданных алгоритмов, нейросетевые модели способны выявлять скрытые закономерности в структуре и динамике дебиторской задолженности на основе анализа исторических данных, платёжной дисциплины контрагентов, условий договоров и макроэкономических факторов. Так, появляется возможность провести анализ воздействия дебиторской задолженности на ликвидность предприятия в будущем и разрабатывать превентивные механизмы регулирования денежных потоков.

Помимо этого, интеллектуальные системы применяются для создания моделей движения денежных потоков в режиме реального времени. Сейчас они развиты настолько, что способны учитывать графики обязательных платежей, сроки инкассаций дебиторской задолженности, оборачиваемость запасов и пр. По итогам анализа разрабатываются рекомендации, например, относительно оптимальных кредитных лимитов для контрагентов, необходимого уровня страховых остатков, вариантов привлечения краткосрочного финансирования. Ключевым достоинством нейросетей можно отметить ее самообучаемость. Чем больше обратной связи и информации получает модель, тем качественнее становится анализ и точнее результаты.

К повышению ликвидности можно прийти, используя блокчейн-технологии и смарт-контракты. Стоит отметить, что блокчейн лишь расширяет функционал систем учета, а не полностью заменяет их.  С их помощью финансовая информация о транзакциях распределяется и синхронизируется между всеми участниками расчетов, что повышает уровень прозрачности и доверие контрагентов [5, с. 126]. Дополнительно укрепить доверие позволяют смарт-контракты, осуществляющие автоматические расчеты по поставкам при выполнении заранее заданных условий, благодаря чему минимизируется просроченная дебиторская задолженность и риск задержек. Это положительно скажется и на отношении кредиторов и инвесторов, упрощая доступ к заемным средствам более низкой стоимости [3, с. 12].

Снизить операционные издержки на управление денежными потоками и повысить финансовую устойчивость компании может применение кэш-пулинга. В сфере корпоративного казначейства, данное решение позволяет консолидировать сведения об остатках денежных средств дочерних подразделений и оперативно перераспределять ресурсы с учетом потребностей в ликвидности [2, с. 8].

В заключение следует отменить, что применение передовых цифровых решений позволяет повысить качество финансового анализа, автоматизировать множество рутинных процессов, положительным образом повлиять на ликвидность. Компании, которые смогут вовремя адаптироваться к новым условиям цифровизации, смогут обеспечить финансовую устойчивость и конкурентоспособность.

Список литературы:

1. Блохин П.Л., Свистунов И.А. Цифровизация как важнейший механизм эволюции корпоративных и общественных финансов // Социальные и гуманитарные науки в XXI веке. Итоги, вызовы, перспективы 2023: сб. науч. тр. IV Всерос. ежегод. науч.-практ. конф., Санкт-Петербург, 15 сент. 2023 г. — СПб.: Науч.-исслед. центр «Пересвет», Фора-принт, 2023. — С. 25–37.
2. Першин Я.Р., Будкина Е.С. Цифровизация финансового менеджмента организации: интеграция технологий распределенного реестра и искусственного интеллекта в процессы управления финансами // Вестник евразийской науки. — 2024. — Т. 16, № 6.
3. Прусакова Е.Д. Методы повышения ликвидности в управлении долговыми обязательствами компании // Профессиональный вестник: Экономика и управление. — 2024. — № 4. — С. 8–13.
4. Рожкова Д.Ю., Рожкова Н.К. Оптимизация управления дебиторской задолженностью предприятия на основе роботизированной автоматизации процессов // Новые траектории экономического развития в условиях глобальной неопределённости (XXIII Чаяновские чтения): сб. ст. междунар. науч. конф., Москва, 23 марта 2023 г. — М.: Российский государственный гуманитарный университет, 2023. — С. 165–168.
5. Тавбулатова З.К., Чернышев Р.И., Колпаков А.Ю. Роль финансовых технологий в обеспечении финансовой устойчивости малого бизнеса // Экономика и управление: проблемы, решения. — 2025. — Т. 14, № 5(158). — С. 124–135.