Приложение позволяет снизить риск кассовых разрывов, рассчитать коэффициент оборачиваемости, автоматизировать процесс мониторинга дебиторской задолженности и оценить надежность контрагентов в Узбекистане


Какой размер просроченной и текущей дебиторки?

Кто из клиентов имеет задолженность?

Какие должники требуют особого внимания?

Где сосредоточить усилия по взысканию?

Какие дальнейшие действия следует приоритизировать?

Насколько своевременно клиенты осуществляют платежи?

Как предсказать возможные проблемы с клиентами, которые медленно платят?

Как изменилась задолженность по сравнению с прошлым периодом?

Каков прогноз поступления денежных средств?

Насколько эффективно работает процесс кредитования и взыскания в компании?

Сколько пени можно получить за просроченные платежи?

Есть ли сезонные тренды в платежах?


Преднастроенное решение позволяет выполнять анализ KPI, план-фактный, динамический, долевой, многомерный, сравнительный, рейтинговый, LFL, транзакционный анализ дебиторской задолженности компании или группы компаний; анализировать дебиторскую задолженность 360˚ во всех имеющихся разрезах - по корзинам старения, оборачиваемости, платежам; строить рейтинги ТОП лучших/худших
«Анализ дебиторской задолженности» на BI платформе Power BI − это преднастроенное решение, которое позволяет выполнять анализ KPI, план-фактный, динамический, долевой, многомерный, сравнительный, рейтинговый, LFL, транзакционный анализ дебиторской задолженности компании или группы компаний.
Решение позволяет анализировать дебиторскую задолженность 360˚ во всех имеющихся разрезах − по корзинам старения, оборачиваемости, платежам; строить рейтинги ТОП лучших/худших
Показывает общий объем обязательств клиентов перед компанией.
◾ Общая дебиторская задолженность (ДЗ) — совокупная сумма всех открытых счетов.
◾ Текущая ДЗ — ожидаемые, но ещё не просроченные платежи.
◾ Просроченная ДЗ (ПДЗ) — платежи с истекшим сроком, повышают кредитный риск.
◾ % ПДЗ — доля просрочек в общей задолженности.


Анализирует, насколько дисциплинированно платят клиенты.
◾ DSO (средний срок оплаты) — чем ниже, тем быстрее деньги поступают.
◾ Сумма платежей в срок — средства, полученные своевременно.
◾ Сумма просроченных платежей — влияет на ликвидность.
◾ % оплат в срок — уровень платежной дисциплины.
Оценивает скорость превращения задолженности в деньги.
◾ Коэффициент оборачиваемости ДЗ — сколько раз за период обновляется задолженность.
◾ Оборачиваемость в днях — среднее время "жизни" дебиторки


Инструмент для оценки упущенной выгоды.
◾ Общая сумма штрафов за просрочку — потенциальные компенсации.
◾ Влияние штрафов на кассовый поток — влияние на ликвидность.
Позволяет заранее оценивать возможные проблемы с поступлениями.
◾ Прогнозируемые поступления — ожидаемые оплаты в ближайший период.
◾ Анализ долгов по клиентам — выявление рисковых клиентов.
◾ Сценарный анализ — моделирование разных вариантов развития событий.


За 30 минут узнайте, как получить полную картину по дебиторской задолженности, выявлять риски и наладить контроль за поступлениями.
Показываем готовое аналитическое решение с минимальными требованиями к внедрению.
BI-решение помогает следить и оперативно управлять задолженностью.
Вы всегда знаете:
◾ кто задерживает оплату
◾ какие счета требуют внимания
◾ как изменяется структура задолженности
Аналитические модели помогают предсказывать сроки оплат и находить клиентов с высоким риском просрочки.
Это позволяет:
◾ планировать денежные потоки
◾ минимизировать кассовые разрывы
Система:
◾ автоматически обновляет данные
◾ анализирует задолженность
◾ формирует отчеты в один клик
Результат:
меньше рутины, больше времени на стратегию.
Интерактивные дашборды позволяют анализировать задолженность по разным срезам:
◾ клиенты
◾ регионы
◾ менеджеры
◾ сроки оплаты
Всё — в одном интерфейсе.
Информация доступна в реальном времени с любого устройства:
◾ компьютер
◾ планшет
◾ смартфон
Работайте из офиса, дома или командировки — всегда с актуальными данными.

Компания RBC Group повышает конкурентоспособность своих клиентов посредством внедрения современных систем бизнес-аналитики, интеграции и управления данными, искусственного интеллекта и расширенной аналитики

Запасы — это то, что может работать на бизнес, а может замораживать оборотные средства и съедать прибыль. Но, как показывает практика, управление ими во многих компаниях базируется не на данных, а на интуиции или запоздалой информации.

AI в ритейле не проваливается из-за алгоритмов — чаще всего он ломается значительно раньше. В статье разбираем, какой фундамент нужен, чтобы искусственный интеллект перестал быть экспериментом и начал приносить реальную бизнес-ценность.

Чтобы эффективно управлять продажами, недостаточно иметь данные — важно иметь ответы. В этой статье — о типичных проблемах бизнеса и о том, как их решает готовая аналитика без ручного анализа и догадок.

Запасы — это то, что может работать на бизнес, а может замораживать оборотные средства и съедать прибыль. Но, как показывает практика, управление ими во многих компаниях базируется не на данных, а на интуиции или запоздалой информации.

Чтобы эффективно управлять продажами, недостаточно иметь данные — важно иметь ответы. В этой статье — о типичных проблемах бизнеса и о том, как их решает готовая аналитика без ручного анализа и догадок.

Финальная часть серии о визуализации данных — о том, как внедрить её в управление, избежать ошибок и выстроить корпоративный стандарт работы с аналитикой.

AI в ритейле не проваливается из-за алгоритмов — чаще всего он ломается значительно раньше. В статье разбираем, какой фундамент нужен, чтобы искусственный интеллект перестал быть экспериментом и начал приносить реальную бизнес-ценность.

Финальная часть серии о визуализации данных — о том, как внедрить её в управление, избежать ошибок и выстроить корпоративный стандарт работы с аналитикой.

Как визуализация помогает руководителям видеть картину бизнеса целиком — лидеров, отставания и точки роста. Разбираем ключевые приёмы: ранжирование, анализ отклонений и пространственную аналитику.

Запасы — это то, что может работать на бизнес, а может замораживать оборотные средства и съедать прибыль. Но, как показывает практика, управление ими во многих компаниях базируется не на данных, а на интуиции или запоздалой информации.

AI в ритейле не проваливается из-за алгоритмов — чаще всего он ломается значительно раньше. В статье разбираем, какой фундамент нужен, чтобы искусственный интеллект перестал быть экспериментом и начал приносить реальную бизнес-ценность.

Чтобы эффективно управлять продажами, недостаточно иметь данные — важно иметь ответы. В этой статье — о типичных проблемах бизнеса и о том, как их решает готовая аналитика без ручного анализа и догадок.













Комплексный анализ дебиторской задолженности оперирует множеством критериев оценки. Сбор, структурирование, сравнение данных и представление результатов в удобном для изучения формате требуют значительных трудозатрат. Если же необходимо более детальное изучение отдельных значений и операций, приходится возвращаться к первоначальному этапу анализа, повторно собирать и обрабатывать данные.
Приложения Business Intelligence обеспечивают полный беспрепятственный доступ к информации, необходимой для комплексного анализа дебиторской задолженности организации. Работать с такими данными можно сразу после запуска приложения. Программа автоматически соберет, структурирует информацию и рассчитает ключевые показатели, позволяющие дать оценку текущей ситуации и сравнить ее с предыдущими периодами. Пользователь может оперативно менять критерии проверки, анализируя показатели в разрезе отдельных менеджеров, контрагентов, каналов сбыта, департаментов или корзин.
Основное отличие программ Business Intelligence от других способов работы с данными является возможность наиболее комплексного охвата информационного поля. В анализе дебиторской задолженности предприятия задействуются не только основные итоговые показатели, но также весь спектр данных, которые помогают оценить сложившуюся ситуацию наиболее комплексно. Пользователям доступны несколько рабочих вкладок, переключаясь между которыми, вы получите доступ к разного типа аналитике.
Позволяет контролировать изменение величины ключевых значений:
Наряду с абсолютными величинами дашборд отображает динамику изменения отдельных показателей в соотношении с предыдущим периодом (неделей, месяцем, кварталом) или прошлогодними значениями на указанную дату. Также дашборд позволяет отслеживать изменение доли задолженности в разрезе корзин.
Формируются на основании абсолютных и относительных величин оплаты, динамики и коэффициентов за исследуемый период. Составляется в разрезе менеджеров, контрагентов, групп клиентов или торговых подразделений. Пользователь может выстраивать рейтинги на основании наиболее значимых показателей, таких как общая сумма задолженности, срок ее оборачиваемости, размер выручки, доля просроченных оплат и прочих. Построение рейтинга позволяет быстро определять лидеров и аутсайдеров, ставить задачи и принимать решения.
Предоставляет комплексную аналитику, демонстрирующую результаты работы с задолженностью в разрезе менеджеров, каналов сбыта, регионов, различных типов контрагентов. Ведомость включает информацию о приходе, расходе, размере задолженности с разбивкой по срокам и ее оборачиваемости. Данные могут быть проанализированы в разрезе конкретного, года, месяца или произвольного периода.
Распределяет осуществленные оплаты на своевременные и просроченные, а также определяет их долю в общей сумме. Изучать платежи можно в разрезе менеджеров, контрагентов, их типов и групп, каналов сбыта, географических единиц или корзин просрочки. Оценка состояния дебиторской задолженности поможет менеджерам определить наиболее стратегически важных партнеров, выявить приоритетные каналы сбыта и эффективных менеджеров.
Раздел позволяет прогнозировать суммы погашения задолженностей в разрезе менеджеров, торговых сетей, каналов сбыта, корзин, регионов и контрагентов на определенную дату. Кроме того программа составляет план реструктуризации долгов, что помогает в работе с их погашением.
Может быть проанализирована в разрезе отдельных департаментов, отделов, менеджеров, контрагентов, торговых сетей или регионов. При этом вы можете разделить данные на несколько групп в зависимости от длительности задержки платежей.
Помогает оценить эффективность работы менеджеров, функционирования каналов сбыта, скорость оборота задолженности по отдельным регионам и департаментам. Данные можно анализировать в разрезе текущей, общей, просроченной задолженности, общей задолженности с учетом предоплат. Результаты отображаются в табличной форме, а также при помощи точечной диаграммы.
Позволяет сравнить данные на конкретный день неделю, квартал или год с информацией прошлых периодов. Здесь вы может проанализировать, как менялась задолженность по отношению к таким показателям как выручка, сумма своевременных оплат, количество контрагентов и прочим показателям. Анализ может быть выполнен в национальной и иностранной валюте, что позволяет нивелировать влияние инфляции;
Отображает долю каждого вида просрочки, которую можно изучать в разрезе типов и категорий контрагентов, корзин, отдельных каналов сбыта, подразделений, менеджеров или географических регионов.
Дает возможность классифицировать задолженность с учетом индивидуально настраиваемого периода просрочки и рассматривать ее в разрезе отдельных менеджеров, каналов сбыта, регионов, типов контрагентов. Пользователь подбирать данные по трем произвольным фильтрам, управляя их иерархией посредством перетаскивания выбранных категорий. Анализ состава дебиторской задолженности может производиться в национальной и иностранной валюте.
Помогает определить приоритетных для будущего сотрудничества партнеров, а также выделить наименее благонадежных, что влияет на дальнейшее построение взаимоотношений.
Business Intelligence – это инструмент повышения конкурентоспособности бизнеса. Правильно управляя взаиморасчетами с контрагентами, вы обеспечите своему предприятию финансовую устойчивость и инвестиционную привлекательность.
Анализ дебиторской задолженности с использованием Business Intelligence отличается:
Важным преимуществом системы является наличие простого интуитивно понятного интерфейса, а также удобный доступ к аналитике с различных типов устройств. Формирования отчетов на платформе BI не требует привлечения ИТ-специалистов.