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环保企业应收账款和信用管理浅析

发表于 2015-3-18 16:08:01 查看:1811 回复:0
本帖最后由 爱保理秋秋 于 2015-3-18 16:14 编辑

1环保企业应收账款的管理方式和控制现状
  环保企业应收账款指的是财务主体对外通过销售产品,提供劳务、咨询、技术支持等其他原因,应向付款单位或者部门需要回收的款项。环保企业应收账款的产生,一部分属于历史遗留问题,一部分是由于付款时间与提供产品之间的时间差造成。从这种性质可以看出,环保企业应收账款是一种财务信用,管理的好与坏直接关系着财务效率和效益。如果环保企业应收账款管理不善,将会造成不可弥补的经济损失,特别是较长时间未能收回的环保企业应收账款,对经济的良性运行和健康发展都具有严重的不利影响。
  2目前,对环保企业应收账款的管理方面,主要通过以下几种手段来控制:
    一是实行经办人责任追究制。对于环保企业应收账款发生的经办人设立追偿责任,强化经济纽带的作用。二是加强监督执行。定期与应收账款主体进行对账跟踪,避免因对方人员更迭造成事实不清无法追偿。三是集中应用ERP,CRM等现代管理手段,及时掌握资金的回笼情况。对于投资数额重大的项目,要严格落实财务制度。以上这些方法,虽对环保企业应收账款的快速回笼具有一定的积极作用,但是还存在一定的缺陷。如环保企业应收账款受政策性因素影响,财务主体无法有效控制;部分客户主体久拖不决,不能得到有效管控;对客户的信息资料掌握不够清晰,难以形成科学合理的决策等。
  3建立有效的环保企业信用评价
  信用管理来源于西方,最早是起源于超市系统的信用卡管理,逐渐引入到财务的管理中。经过近百年的发展,信用管理的评价主要分为3个类别:一是定量评估,二是定性评估,三是综合评估。本文通过综合评定法的一个例证,进行分析和介绍。
  以一个即时录入的购物、回款交易为数据来源建立财务循环模型,综合目标客户的信用额度和信用期限,合理控制发票的额度,并对业务人员的销售状况进行分析,从而实现动态跟踪货款回收,进而建立核心货款的关键回收模式-账龄管理体系。
  系统业务流程的建立模型业务主要包括以下流程:企业销售人员将定货客户的资料交到企业应收账款管理人员,应收账款管理人员根据对方的信用额度和用户资料将其计入客户的档案。随着客户的情况变化和业务发展,此系统会自动调整该客户的信用额度。每次客户进行交易时,销售人员开票通知开票管理人员。开具出货票上,应写明购货的单位、名称、数量、单价、结算付款的方式。开票管理人员根据开票通知单上的信息,自动调出该客户的欠款情况、信用情况、信用额度、信用期限等。如果欠款额度与开票金额相累积之和不大于信用额度,就正常履行程序开票付货,如果已经超出了信用额度,就要在票据上注明欠款情况,并拒绝开票出货。对于明确还款的客户,必须查阅当天的应收款回笼账单,确保还款的及时到位。在这种情况下,就要求财务部门对于收到的货款及时进行系统输入,并及时进行冲抵环保企业应收账款,确保整个系统的顺畅运行。所有账目的核销时间,应以时间顺序为准,并与发票一一对照,与财务账册及时对证。开票管理人员要随时更新各类信息,并提供给销售人员作参考,确保各类财务数据的准确无误,确保能够将潜在的风险客户排除在体系之外,实现环保企业应收账款增加的安全,从而有效避免风险。
  4应用数据挖掘处理技术实现信用的分类
  辨别和规避风险
  本功能实现的原理,是基于信用管理正常运行的基础上,对有关目标客户进行详细的交易分析管理。对所采用的数据挖掘技术在信用管理中进行充分利用与评价,建立管理模块。这个功能能够对财务数据进行全面的分析、分类、综合和合理论证,进而利用现有的财务数据进行评测。如,能够对海量的各类信息数据进行综合分析,包括客户的信用额度是否合理、流失客户数据的分析对比、控制风险是否适宜、客户是否存在恶意欺诈。这种模块的建立,以客观的数据为依据,以数据挖掘技术为构造模型来分析推进架构,使财务主体对客户的业务、信息、额度以及是否有业务员与客户联手实施欺诈的行为,均能进行充分的考虑和分析,以在财务决策过程中起到重要的辅助作用。
  (1)系统的结构模型
  系统的结构模型分为4个类别。第一类别:客户特征、交易数据、其他数据;第二类别:业务模型、数据挖掘;第三类别:初始信用、信用分析、恶意欺诈预警;第四类别:ORCLEDM系统应用、结果生成。
  (2)关键技术
  系统配套的数据挖掘技术可以参考采用SAS,Dminer等工具进行综合性和预言性的数据挖掘分析。可通过以下几种模式进行模型信息分析,见表1。
QQ图片20150318162114.png
  数据方法之所以采用决策树算法,是因为这种方式容易理解,适合将结果显性化、可视化。参数可由用户自选设定。其中,客户初始信用模型:可根据客户提交的基本信息材料建立;当前信用分析:信用的评定是一个动态的过程,这种模型以客户的业务交易数据和特征作为基准,来预测下一阶段的数据,对信用额度和期限较小的客户会进行提示;恶意欺诈判别:这个模型对于分析客户的历史数据非常重要,通过分析异常的波动来分析判断是否存在着单向或者与业务员联手进行恶意欺诈的行为,并进行及时的提醒,报主管进行审批。
  转自田茹:《环保企业应收账款和信用管理浅析》
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