Решение помогает минимизировать риск кассовых разрывов, рассчитывать показатели оборачиваемости, автоматизировать контроль дебиторской задолженности и анализировать надежность контрагентов в Узбекистане.


Каков объем текущей и просроченной дебиторской задолженности?

Какие клиенты имеют непогашенные обязательства?

Какие должники находятся в зоне повышенного риска и требуют приоритетного внимания?

На каких контрагентах следует сфокусировать усилия по взысканию?

Какие действия нужно предпринять в первую очередь?

Насколько своевременно клиенты выполняют свои платежные обязательства?

Как заранее выявить возможные проблемы с клиентами, которые задерживают оплату?

Как изменилась динамика задолженности по сравнению с предыдущим периодом?

Каков прогноз поступления денежных средств?

Насколько эффективно в компании выстроены процессы кредитного контроля и взыскания?

Какой объем пени может быть начислен за просроченные платежи?

Наблюдаются ли сезонные колебания в платежной дисциплине клиентов?


Преднастроенное решение обеспечивает проведение KPI-анализа, план-фактного, динамического, долевого, многомерного, сравнительного, рейтингового, LFL и транзакционного анализа дебиторской задолженности компании или группы компаний.
Позволяет выполнять комплексный 360° анализ дебиторки по всем доступным разрезам — корзинам старения, оборачиваемости, структуре платежей — а также формировать рейтинги ТОП лучших и худших показателей.
«Анализ дебиторской задолженности» на платформе Power BI — это готовое решение, предназначенное для проведения KPI-анализа, план-фактного, динамического, долевого, многомерного, сравнительного, рейтингового, LFL и транзакционного анализа дебиторской задолженности компании или группы компаний.
Решение обеспечивает всесторонний 360° анализ дебиторки по всем доступным разрезам — корзинам старения, показателям оборачиваемости, структуре платежей — а также позволяет формировать рейтинги ТОП лучших и худших показателей.
Отражает общий объем обязательств клиентов перед компанией.
◾ Общая дебиторская задолженность — суммарный объем всех открытых счетов.
◾ Текущая задолженность — платежи, срок оплаты по которым ещё не наступил.
◾ Просроченная задолженность — суммы с истекшим сроком оплаты, формирующие повышенный кредитный риск.
◾ Доля просрочки — процент просроченной задолженности в общей структуре ДЗ.


Показывает, насколько своевременно клиенты выполняют финансовые обязательства.
◾ DSO (средний период оплаты) — чем меньше показатель, тем быстрее компания получает денежные средства.
◾ Объем оплат в срок — средства, поступившие без задержек.
◾ Объем просроченных платежей — влияет на ликвидность и денежный поток.
◾ Процент своевременных оплат — индикатор платежной дисциплины.
Характеризует скорость трансформации задолженности в денежные средства.
◾ Коэффициент оборачиваемости ДЗ — количество циклов погашения задолженности за период.
◾ Период оборачиваемости в днях — средняя продолжительность существования дебиторки.


Инструмент оценки недополученного дохода.
◾ Общая сумма начисленных штрафов — потенциальные компенсации за задержки.
◾ Влияние штрафных санкций на денежный поток — эффект на финансовую устойчивость.
Позволяет заранее выявлять возможные проблемы с поступлением средств.
◾ Прогноз поступлений — ожидаемые оплаты в ближайшем периоде.
◾ Анализ задолженности по клиентам — идентификация контрагентов с повышенным риском.
◾ Сценарное моделирование — оценка различных вариантов развития ситуации.


Всего за 30 минут вы получите целостное представление о состоянии дебиторской задолженности, научитесь выявлять потенциальные риски и выстроите системный контроль поступлений.
Демонстрируем готовое аналитическое решение с минимальными требованиями к запуску и внедрению.
BI-решение обеспечивает прозрачность и оперативное управление задолженностью.
Вы всегда видите:
◾ какие клиенты допускают просрочки
◾ какие счета требуют первоочередного внимания
◾ как меняется структура дебиторки
Аналитические модели позволяют прогнозировать сроки поступления средств и выявлять клиентов с высоким риском задержки платежей.
Это дает возможность:
◾ планировать денежный поток
◾ сокращать вероятность кассовых разрывов
Система:
◾ автоматически обновляет данные
◾ проводит анализ задолженности
◾ формирует отчеты в один клик
Результат — меньше операционной рутины и больше времени для управленческих решений.
Интерактивные панели позволяют анализировать дебиторскую задолженность по различным разрезам:
◾ клиенты
◾ регионы
◾ менеджеры
◾ сроки оплаты
Все данные — в едином интерфейсе.
Актуальная информация доступна в режиме реального времени с любого устройства:
◾ ПК
◾ планшета
◾ смартфона
Работайте из офиса, дома или в командировке — с постоянным доступом к свежей аналитике.

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

От сложного спроса к скоординированному планированию: как «Юрия-Фарм» за несколько месяцев создала систему прогнозирования на основе искусственного интеллекта, которая стала основой для управления бизнесом.

Кредиторская задолженность может поддерживать финансовую гибкость бизнеса — или незаметно создавать риски для ликвидности, и в статье разбираем, как с помощью аналитики держать баланс между своевременными оплатами, оборачиваемостью и устойчивостью.

Как визуализировать проектные планы, сроки и иерархию задач в Power BI — без таблиц, DAX-костылей и внешних инструментов, используя кастомный визуал cpGantt Chart.

От сложного спроса к скоординированному планированию: как «Юрия-Фарм» за несколько месяцев создала систему прогнозирования на основе искусственного интеллекта, которая стала основой для управления бизнесом.

Кредиторская задолженность может поддерживать финансовую гибкость бизнеса — или незаметно создавать риски для ликвидности, и в статье разбираем, как с помощью аналитики держать баланс между своевременными оплатами, оборачиваемостью и устойчивостью.

Дебиторская задолженность редко выглядит проблемой сразу, но именно она чаще всего создает кассовые разрывы — в статье разбираем, как на основе данных понять поведение клиентов, предсказать поступления и управлять ликвидностью, а не реагировать постфактум.

От сложного спроса к скоординированному планированию: как «Юрия-Фарм» за несколько месяцев создала систему прогнозирования на основе искусственного интеллекта, которая стала основой для управления бизнесом.

Как визуализировать проектные планы, сроки и иерархию задач в Power BI — без таблиц, DAX-костылей и внешних инструментов, используя кастомный визуал cpGantt Chart.

Write Table — новая функция, позволяющая изменять данные, оставлять комментарии и запускать автоматические процессы прямо в дашборде. Без Excel, без IT, без переключений между системами.

Кредиторская задолженность может поддерживать финансовую гибкость бизнеса — или незаметно создавать риски для ликвидности, и в статье разбираем, как с помощью аналитики держать баланс между своевременными оплатами, оборачиваемостью и устойчивостью.

Как визуализировать проектные планы, сроки и иерархию задач в Power BI — без таблиц, DAX-костылей и внешних инструментов, используя кастомный визуал cpGantt Chart.

Дебиторская задолженность редко выглядит проблемой сразу, но именно она чаще всего создает кассовые разрывы — в статье разбираем, как на основе данных понять поведение клиентов, предсказать поступления и управлять ликвидностью, а не реагировать постфактум.













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.