Сегодня я хочу рассказать Вам о внедрении гибкого автоматизированного решения для отслеживания динамики дебиторской задолженности контрагентов (ПДЗ), разработанное мной для одного из моих клиентов. Для целей снижения рисков неплатежей была разработана Модель динамического мониторинга ПДЗ, которая позволяет видеть ухудшение качества обслуживания долга. Под динамическим мониторингом здесь понимается три равных периода, которые отсчитываются ретроспективно от текущей даты итого на шесть месяцев и по которым производится сравнение динамики ПДЗ по каждому периоду.
В данную модель было заложено три показателя, по которым производится сравнение, а именно:
- Количество раз выходов на просрочку
- Количество просроченных дней
- Сумма просрочки
Для обобщения информации суммарно по трем вышеуказанным показателям по каждому контрагенту была выбрана бальная система с цветовыми индикаторами:
· зеленый (негативная динамика по контрагенту отсутствует),
· желтый (наметилась негативная динамика по контрагенту),
· красный (имеется существенная негативная динамика по контрагенту).
Указанная задача в целом оказалась не тривиальной, так как у одного Покупателя может быть несколько договоров и несколько отгрузок в каждом рассматриваемом периоде. По каждому договору и отгрузке могут быть отдельные просрочки с различными суммами, просроченными днями, количествами раз выходов на просрочку.
Дополнительными задачами были минимизация ручного труда, простота формирования и скорость выгрузки отчета. Для руководства было важно видеть общую картину по контрагенту с обобщающим индикатором, а также иметь возможность подробного изучения всех исходных данных. С учетом всех требований реализацию модели было решено осуществить c использованием OLAP кубов в SQL server Analysis Services (SSAS). Интерактивная аналитическая обработка кубов OLAP это функция в Microsoft Service Manager, использующая существующую инфраструктуру хранилища данных для предоставления пользователям функций самостоятельной бизнес-аналитики. Так же мной были доработаны регламент по работе с просроченной задолженностью, были записаны письменные и видео инструкции для работы с отчетом.
За счет реализации данного решения клиент достиг следующих целей:
- Реализована возможность построения предикативных моделей качества обслуживания долга клиентами с последующим анализом ответственными службами;
- Сокращения общей суммы и количества дней просроченной дебиторской задолженности и как следствие высвобождение оборотного капитала;
- Повышение скорости реагирования в случае изменения риск-контура контрагента.
Несмотря ни на что я продолжаю публиковать статьи про развитие бизнеса в т.ч. в сфере цифровых и информационных технологий, а также продолжаю заниматься бизнес-консалтингом и реализацией проекта настольных игр «Вувино»: https://vuvino.ru/. Если Вам интересны статьи на данные темы, то подписывайтесь на мой Телеграм канал: https://t.me/biz_in. Если же у Вас имеется потребность в консультационной поддержке бизнеса, то жду Вас на своем сайте: https://akonnov.ru/