Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: CXL Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов: МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ» (Россия, г. Новосибирск, 05 мая 2022 г.)

Наука: Экономика

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции

Библиографическое описание:
Волкова С.А. АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТЬЮ // Научное сообщество студентов: МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ: сб. ст. по мат. CXL междунар. студ. науч.-практ. конф. № 9(140). URL: https://sibac.info/archive/meghdis/9(140).pdf (дата обращения: 29.03.2024)
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА УПРАВЛЕНИЯ ДЕБИТОРСКОЙ ЗАДОЛЖЕННОСТЬЮ

Волкова Светлана Алексеевна

магистрант, Высшая школа финансов, Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова,

РФ, г. Москва

AUTOMATION OF THE ACCOUNTS RECEIVABLE MANAGEMENT PROCESS

 

Svetlana Volkova

undergraduate, Higher School of Finance, Plekhanov Russian University of Economics,

Russia, Moscow

 

АННОТАЦИЯ

Целью данной статьи является рассмотрение возможности применения современных технологий для контроля дебиторской задолженности предприятия. Разработан алгоритм программирования процесса дебиторской задолженности. Предложенная методика с использованием информационных технологий позволит оперативно управлять взаиморасчетами с контрагентами, принимать обоснованные управленческие решения по преодолению образования безнадежных долгов и оптимизировать работу сотрудников.

ABSTRACT

The purpose of this article is to consider the possibility of using modern technologies to control the accounts receivable of an enterprise. An algorithm for programming the receivables process has been developed. The proposed methodology using information technology will allow you to quickly manage settlements with counterparties, make informed management decisions to overcome the formation of bad debts and optimize the work of employees.

 

Ключевые слова: дебиторская задолженность; автоматизация; цифровые технологии; машинное обучение; искусственный интеллект.

Keywords: accounts receivable; automation; digital technologies; machine learning; artificial intelligence.

 

Дебиторская задолженность является самым значимым активом предприятия, поскольку она связана непосредственно с получением дохода [1, с. 85].   Также ее можно назвать правом требования к поставщику за оказанную ему услугу или за поставленный товар.

На сегодняшний день, роль программного обеспечения для автоматизации дебиторской задолженности чрезвычайно велика. Например, с его помощью компании могут оптимизировать процессы выставления счетов клиентам и платежей. Его цель - гарантировать, что клиенты платят за товары или услуги, которые они получили.

Автоматизация учета дебиторской задолженности упрощает обработку больших объемов счетов клиентов, что может значительно сократить время, затрачиваемое бухгалтерами на сбор платежей от клиентов [3, с. 35].  Это также может повысить точность процессов выставления счетов и платежей, что положительно влияет на денежный поток компании и ее прибыльность. С точки зрения соблюдения требований автоматизация учета дебиторской задолженности предоставляет ценную информацию для подготовки нормативной финансовой отчетности. В результате предприятия могут лучше управлять своим денежным потоком, повышать точность и улучшать отношения с клиентами.

Построим алгоритм программирования процесса управления дебиторской задолженностью:

  1. Сбор данных

Для сбора данных можно использовать роботы RPA – это технологии, с помощью которых можно существенно оптимизировать работу сотрудников, решая рутинные задачи в быстрые сроки. С помощью данных роботов можно выгрузить данные с любых сайтов и корпоративных систем, технология сама преобразует их в нужный формат. Помимо этого, робот сам способен делать отчеты, проверять документы на наличие ошибок и т.д.;

  1. Агрегация и визуализации данных:

Для таких целей    можно использовать процессы «business intelligence». Здесь также можно собрать данные, но, помимо этого, и контактировать с клиентами, проводить анализ и мониторинг показателей финансовой отчетности компании, визуализировать данные с помощью дашбордов и многое другое.

  1. Планирование задач:

Планирование задач можно проводить с помощью диаграммы Ганта. Там можно ставить задачи, указывать ее статус, контрагента, дополнительные комментарии, результат, даты.

В диаграмме Ганта можно строить план проекта, делегировать задачи, с помощью этого видно кто за что отвечает и как справляется со своими обязанностями.

  1. Прогнозирование:

Прогнозирование кредитоспособности клиентов можно провести с помощью модели машинного обучения. Она способна прогнозировать платежеспособность клиентов по дебиторской задолженности и их готовность платить, оценивая их финансовые данные. Классические алгоритмы машинного обучения, такие как случайный лес, нужно использовать для прогнозирования кредитоспособности клиентов по дебиторской задолженности. Также стоит использовать языки программирования для оценки кредитного лимита клиента.

  1. Контроль дебиторской задолженности:

Сейчас существует огромное количество программ, в которых можно осуществлять контроль за дебиторской задолженностью. Но можно проводить данный процесс и в старом добром exel и 1с. Здесь необходимо указывать контрагента, сумму дебиторской задолженности, а также текущую, просроченную и безнадежную, график оплаты. Ведение документооборота:

Контактировать с контрагентами и вести документооборот можно с использованием электронной подписи.

С помощью элементов программирования можно делать следующие процессы: сверка счетов; контроль за процессом взыскания задолженности; кредитный менеджмент; управлять всеми видами задолженности, в том числе безнадежной.

Множество аспектов можно включить в управление дебиторской задолженности предприятия – сюда можно отнести и внимательность при отборе контрагентов; разработку критериев для ранжирования клиентов; контроль за исполнением обязательств; постоянное наблюдение за объемами и сроками задолженности; рефинансирование дебиторской задолженности; внимательно следить за соотношением дебиторской и кредиторской задолженностей и другое [2, с. 44].

Для того, чтобы контролировать дебиторскую задолженность необходимо следовать следующим рекомендациям:

- разработать и следовать регламенту по работе со своими контрагентами;

- с помощью информационно-коммуникационных технологий автоматизировать процесс контроля дебиторской задолженности;

- использовать ИКТ сектор для организации контроля за задолженностями (дебиторской и кредиторской);

- мотивировать сотрудников;

- детально изучать финансовое состояние должников и скрупулёзно подбирать новых контрагентов.

На основании всего вышесказанного можно прийти к выводу, что дебиторская задолженность – это важный показатель в экономической судьбе любой компании. Правильное управление дебиторской задолженностью является гарантированным успехом для финансового состояния и будущего предприятия. Мы живем в эру цифровых технологий, так что нужно использовать их в полной мере, ведь они могут существенно упростить нашу работу и вывести ее на новый уровень.

 

Список литературы:

  1. Гражданский кодекс Российской Федерации: Часть первая, с изм., внесёнными Федеральным законом от 30.11.1994 Ш1-ФЗ (ред. от 03.08.2018) (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.06.2019) // КонсультантПлюс: справ. правовая система. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_5142/ (дата обращения 25.03.2022)
  2. Дьякова О.В., Дьякова П.Д. Разработка алгоритма управления дебиторской задолженностью предприятия как элемента инструментария использования устойчивого финансового состояния // Электронный научный журнал «Век качества». 2021. №3. С. 138-149. Режим доступа: http://www.agequal.ru/pdf/2021/321009.pdf (доступ свободный) (дата обращения: 26.03.2022)
  3. Как автоматизировать УДЗ: обзор популярных решений. - [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.klerk.ru/buh/articles/425675/ (дата обращения 17.04.2022)
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.