Опыт использования: оптимизация задолженностей в "Дока Рус"

Как было

Наша компания продает строительную опалубку иностранного производства. Ассортимент продукции исчисляется тысячами единиц. Количество клиентов исчисляется сотнями. Снижение курса рубля в 2014-2015 годах вызвало проблемы с платежами за нашу продукцию. Покупатели стали платить хуже, а иностранные поставщики по-прежнему требовали оплату за сырье в жесткие сроки. Возник дефицит оборотных средств.  Мы изучили все программы по финансовому анализу, которые были на рынке, но не нашли для себя оптимального решения. 

Ни одна из этих программ не могла спрогнозировать дебиторскую задолженность или сформировать рекомендации о том, как можно сократить потребность в кредитовании для покрытия дефицита оборотных средств. Решить эту задачу можно было, только внедрив комплексную программу управления предприятием, такую как 1С:ERP или 1С: УПП.  Однако внедрять такие программы для нас долго и дорого, т.к. нужна их прикладная настройка под нашу специфику бизнеса. А готовое решение по оптимизации оборотного капитала требовалось уже сегодня.

Что сделали

Мы стали использовать комплекс программ «Анализ продаж и дебиторов»,   «Управление складом», «Оборотный капитал».  В результате мы практически сразу выявили клиентов с переменной интенсивностью оплат и стимулировали их быстрее погашать задолженность путем предоставления скидок за быструю оплату. Кроме того, при помощи этих программ мы повысили эффективность сбора сомнительной задолженности за счет еженедельного мониторинга образования и взыскания сомнительных долгов в разрезе каждого договора. Мы стали видеть, как меняется наш финансовый цикл на ежедневной основе – растет или сокращается и за счет каких факторов. Таким образом, мы смогли оценить эффективность наших действий по изменению структуры оборотного капитала. В итоге мы смогли перераспределить продажи в пользу более эффективных покупателей и оптимизировать схему закупок у поставщиков. Отдельно хотелось бы отметить решение по управлению складом – разгрузка складов существенно сократила потребность в оборотном капитале. Используя Excel программу по управлению складом, мы стали видеть как долго каждая партия запасов находится на складе, каков объем этой партии по сравнению со среднестатистическим объемом, на сколько дней хватит остатка запасов на складе. За счет интерактивной цветной диаграммы, наглядно показывающей складские запасы, мы смогли расчистить склады от неликвидных запасов. Нормирование остатка запасов при помощи этой программы привело к сокращению потребности в оборотном капитале на 10-15%. 

Похожие статьи
Опыт использования: финансовый анализ в "Reanda"

Как было

У нас достаточно часто заказывают услуги проверки финансово-хозяйственной деятельности компаний перед их покупкой (due-diligence). Инвесторами часто выступают китайские компании, и они предъявляют более строгие требования к проведению due-diligence по сравнению с российскими компаниями. Например, китайские инвесторы требуют проверить хозяйственные операции минимум за 5-7 лет до даты сделки, в то время как российские компании обычно ограничиваются горизонтом в 3 года. Большинство компаний наших клиентов относятся к категории малого и среднего бизнеса и ведут учет в программах 1С. 

Как работает экспертная система бизнес анализа в Excel и в чем ее отличие от обычных систем бизнес-анализа

Все существующие программы по финансовому анализу рассчитывают различные коэффициенты на основе финансовой отчетности. Среди них есть программы, которые выдают готовое аналитическое заключение. Они используются в основном для проверки надежности внешних контрагентов или для проверки соответствия финансовой устойчивости предприятия нормативам банков.

10
Опыт использования: отчетность по МСФО в "НГК ИТЕРА"

Как было

При подготовке отчетности по МСФО использовалась система SAP. Учет по РСБУ велся в 1С:Предприятие 8.2 на базе единой корпоративной платформы. Большинство трансформационных поправок рассчитывалось вручную в Excel и вводилось в систему SAP. На это уходило много времени. Основные поправки были связаны с пересчетом резерва по сомнительным долгам, а также пересчетом величины капитализированных процентов по кредитам общего назначения. Резерв по сомнительным долгам надо было рассчитать по более чем 10 тыс. договорам поставки газа потребителям Свердловской области, а капитализированные проценты распределить более чем на 150 строящихся объектов.  На расчет этих поправок уходило более 2 дней на этапе подготовки консолидированной отчетности.