Per 1–2 savaites automatizuokite Finvaldos skolų ataskaitas

Taip, Finvalda teikia išsamias skolų ataskaitas ir leidžia jas automatizuoti. Sistema apima skolas datai, debitorinius atsiskaitymus, skolų apyvartą ir mokėjimų kreditoriams planą, o suderinimo aktus ir priminimus galima generuoti bei siųsti automatiškai. Tai reiškia mažiau rankinio darbo buhalterijoje ir mažesnę klaidų tikimybę atsiskaitymuose su klientais. Įmonėms, kurioms reikia gilesnės analizės, duomenis galima papildomai perkelti į Power BI su Analitika360 pagalba.

Trumpai:

• Be duomenų patikros, klaidingas klientų kortelių formatas gali sukelti klaidas automatinėje skolų ataskaitoje.
• Automatiniai priminimai ir suderinimo aktai leidžia sumažinti rankinio darbo ir klaidų skaičių, sutaupant apie 90 procentų skiriamo laiko.
• Eksportuojant duomenis į Power BI, būtina naudoti unikalias identifikacines reikšmes, kad išvengti klaidingų duomenų sujungimų.
• Pirmieji žingsniai automatizavimui apima duomenų kokybės patikrinimą, testinio siuntimo atlikimą ir rezultatų įvertinimą prieš platesnį paleidimą.
• Kai skolų analizė reikalauja kelių periodų palyginimo ar kelis padalinius, verta apsvarstyti Power BI sprendimų gilesnę integraciją.

Turinys

• Finvaldos skolų ataskaitų apžvalga: kokie rodikliai prieinami
• Automatizuotos skolos valdymo funkcijos Finvaldoje
• Kaip paruošti duomenis, kad automatizavimas veiktų teisingai
• Eksportas ir integracijos: nuo Finvaldos iki Power BI
• Veiksmų planas: nuo nustatymo iki pilno automatizavimo
• Konfigūravimo ir duomenų kokybės reikalavimai automatizavimui
• Paskutinio laikotarpio duomenų analizė ir palyginimas su ankstesniais periodais
• Dažniausios klaidos skolų ataskaitose ir kaip jų išvengti
• Analitika360 perspektyva: kada verta žengti žingsnį toliau
• Power BI ataskaitų paketai Finvalda duomenims
• Šaltiniai

Finvaldos skolų ataskaitų apžvalga: kokie rodikliai prieinami

Finvalda finansų vadovui pateikia kelis skolų pjūvius, kuriuos galima peržiūrėti atskirai arba sujungti į vieną vaizdą. Standartinis funkcionalumas MINI, MIDI, MAXI ir WEB versijose apima šias skolų ataskaitas:

• skolos datai – parodo, kiek konkretus klientas ar tiekėjas skolingas pasirinktu momentu;
• atsiskaitymai su kreditoriais – rodo įmonės įsipareigojimus tiekėjams ir partneriams;
• mokėjimų kreditoriams planas – padeda numatyti artėjančius mokėjimus ir išvengti vėlavimų;
• skolų apyvarta – atspindi, kaip greitai skolos apmokamos per pasirinktą laikotarpį;
• debitoriniai atsiskaitymai ir einamosios skolos – detalizuoja, kas ir kiek liko neapmokėta.

Šias ataskaitas galima peržiūrėti per ataskaitų medį, kuriame jos suskirstytos į grupes su dinaminiais filtro langais. Vartotojas pasirenka laukus filtravimui (pvz., klientą, laikotarpį, valiutą) ir sistema suformuoja suminę ataskaitą pagal WEB versijos dokumentaciją. Eksportuoti duomenis verta tada, kai reikia jais dalintis su vadovybe, banku ar audito partneriais, arba kai ataskaitą planuojate jungti su kitais analitikos šaltiniais.

Automatizuotos skolos valdymo funkcijos Finvaldoje

Automatizavimas Finvaldoje nėra vien atskirų mygtukų rinkinys. Tai visas darbo procesas, kuris pakeičia rankinį suderinimo aktų rašymą ir priminimų siuntimą sistemingu, be perstojo veikiančiu mechanizmu. Štai kaip tai atrodo praktiškai:

1. Skolų suderinimo aktų generavimas – sistema automatiškai sudaro suderinimo aktus pagal pasirinktus klientus ar laikotarpį, be poreikio rankiniu būdu perkelti duomenis iš vienos ataskaitos į kitą.
2. Priminimų paruošimas ir siuntimas – Finvalda pagal jūsų nustatytus filtrus automatiškai generuoja priminimus ir išsiunčia juos klientams el. paštu, atsižvelgdama į vėlavimo terminą ar skolos dydį.
3. Mokėjimų planų stebėsena – sistema leidžia kurti mokėjimų kreditoriams planus ir sekti, ar sutartas grafikas vykdomas, taip pat automatiškai parengti ataskaitas apie nuokrypius.
4. Integracija su Teisininkas.pro – įmonėms, kurioms priminimai neduoda rezultato, Finvalda siūlo automatizuotą rizikos vertinimą ir stebėseną realiu laiku, kuri, teigiama, gali sutaupyti iki 90 % laiko, skiriamo skolų administravimui.

Praktinis rezultatas – buhalteris, kuris anksčiau kas savaitę rankiniu būdu ruošė priminimų laiškus, dabar tą laiką skiria analizei, o ne dokumentų perrašymui. Klaidų sumažėja ne tik dėl automatizacijos, bet ir dėl to, kad sistema visada naudoja tuos pačius, iš anksto patikrintus šablonus ir sąlygas.

Kaip paruošti duomenis, kad automatizavimas veiktų teisingai

Automatizavimas atlieka tiksliai tai, ką jam nurodote, todėl silpna vieta dažniausiai yra ne pati Finvaldos sistema, o duomenys, kuriuos jai pateikiate. Prieš paleisdami priminimų siuntimą, patikrinkite kelis dalykus:

• Klientų kortelių tvarka – įsitikinkite, kad el. pašto adresai, mokėjimo terminai ir sutarčių sąlygos visose kortelėse įvestos vienodu formatu.
• Filtrų logika – aiškiai apibrėžkite, kurie terminai, klientų grupės ar valiutos patenka į automatinį siuntimą, o kurios sutartys turi būti išimtis (pvz., atidėjimai ar individualūs mokėjimo grafikai).
• Testinis laikotarpis – pirmiausia paleiskite automatizaciją su nedidele klientų grupe ir tik po sėkmingo testo plėskite ją visai klientų bazei.
• Laiškų žurnalų tikrinimas – po kiekvieno testinio siuntimo patikrinkite automatinių laiškų logus, kad įsitikintumėte, jog priminimai pasiekė tinkamus adresatus.

Dažniausia klaida, su kuria susiduria įmonės, yra neįtrauktos sutartinės išimtys. Jei klientas turi individualų mokėjimo grafiką, o sistema to nežino, jis gali gauti priminimą dėl skolos, kurios faktiškai dar nėra. Tai griauna pasitikėjimą automatizavimu greičiau nei bet kokia techninė kliūtis.

Profesionalus patarimas: Prieš aktyvuodami masinį priminimų siuntimą, sukurkite bent tris testinius scenarijus su skirtingomis sutartinėmis išimtimis (atidėjimu, dalinio mokėjimo grafiku, ginčytina suma) ir patikrinkite, ar sistema kiekvienu atveju reaguoja teisingai, o ne pagal bendrą taisyklę.

Eksportas ir integracijos: nuo Finvaldos iki Power BI

Finvaldos ataskaitas galima eksportuoti į XLS, CSV ir PDF formatus, o tai atveria galimybę duomenis perkelti į platesnę analitikos sistemą. Buhalterinei apskaitai standartinės ataskaitos dažniausiai pakanka, tačiau strateginiams sprendimams, kur reikia matyti ryšius tarp skolų, likvidumo ir pardavimų, naudingesnė vizualizacija atsiranda su Power BI tipo sprendimais.

Norint, kad eksportuoti duomenys tinkamai integruotųsi į analitikos sistemą, verta iš anksto apsibrėžti pagrindinius laukus:

• kliento arba sąskaitos unikalus identifikatorius;
• skolos data ir mokėjimo terminas;
• suma bei valiuta;
• sąskaitos faktūros numeris.

Šie identifikatoriai leidžia Finvaldos įrašus tiksliai sujungti su banko pavedimų ar CRM duomenimis analitinėje ataskaitoje, o ne remtis vien pavadinimų atitikimu, kuris dažnai duoda klaidingų sutapimų. Analitika360 šiuo etapu pasiūlo du sprendimo lygius: Basic paketą, skirtą pagrindiniams skolų ir pajamų rodikliams vienoje ataskaitoje, ir PRO paketą su platesne segmentacija bei automatiniu atnaujinimu be papildomo įsikišimo.

Veiksmų planas: nuo nustatymo iki pilno automatizavimo

Perėjimas nuo rankinio skolų administravimo prie automatizuoto proceso paprastai užima nuo savaitės iki dviejų, jei duomenys jau sutvarkyti. Žingsniai atrodo taip:

1. Patikrinkite duomenų kokybę klientų kortelėse: el. paštai, terminai, sutarčių sąlygos.
2. Sukurkite testinę grupę iš 10–20 klientų su skirtingais mokėjimo profiliais.
3. Sukonfigūruokite filtrus priminimams ir suderinimo aktams, atskirdami standartinius atvejus nuo išimčių.
4. Paleiskite bandomąjį siuntimą ir peržiūrėkite laiškų logus bei klientų reakcijas.
5. Įvertinkite rezultatus po savaitės ir tik tada įjunkite automatizaciją visai klientų bazei.

Jei per šį etapą pastebite, kad reikia ne tik priminimų, bet ir platesnės skolų analizės su kitais finansiniais rodikliais, tai signalas kviesti Analitika360 konsultacijai dėl integracijos su Power BI.

Konfigūravimo ir duomenų kokybės reikalavimai automatizavimui

Automatizavimas Finvaldoje remiasi struktūrizuotais duomenimis, todėl bet kokia neatitiktis klientų kortelėse tiesiogiai paveikia siunčiamų priminimų tikslumą. Pirmas reikalavimas – vienodas datos formatas visose kortelėse, nes filtrai skolos terminą skaičiuoja pagal sistemoje įrašytą reikšmę, ne pagal tai, ką buhalteris „turėjo omenyje“.

Antras reikalavimas – aiškiai priskirtos kliento grupės. Jei skirtingiems klientų segmentams taikomi skirtingi priminimų dažniai (pvz., didmenininkams kas savaitę, mažmenininkams kas mėnesį), grupės turi būti pažymėtos sistemoje iš anksto, o ne nustatomos „ad hoc“ siuntimo metu. Trečias reikalavimas susijęs su vartotojų teisėmis: rekomenduojama, kad filtrus ir siuntimo taisykles galėtų keisti tik ribotas darbuotojų skaičius, nes kiekvienas neapgalvotas pakeitimas gali paveikti šimtus jau paruoštų laiškų.

Ketvirtas, dažnai pamirštamas reikalavimas – reguliarus duomenų atnaujinimo dažnumas. Jei skolų likučiai sistemoje atnaujinami tik kartą per savaitę, o priminimai siunčiami kasdien, automatizavimas pradės kartoti tuos pačius priminimus už jau apmokėtas sąskaitas. Optimaliausia, kai duomenų atnaujinimas ir priminimų siuntimo dažnis sutampa arba atnaujinimas vyksta dažniau nei siuntimas.

Paskutinio laikotarpio duomenų analizė ir palyginimas su ankstesniais periodais

Skolų ataskaita tampa vertinga tik tada, kai ji matoma laiko kontekste, ne kaip pavienis skaičius. Vieną mėnesį didelė debitorinė skola gali reikšti sezoninį šuolį, kitą, jei ta pati suma kartojasi tris mėnesius iš eilės, tai jau signalas apie sisteminę problemą su konkrečiu klientu ar visa segmento grupe.

Finvaldos ataskaitų medyje galima pasirinkti kelis laikotarpius vienu metu ir palyginti einamąsias skolas su praėjusio ketvirčio ar praėjusių metų analogišku periodu. Tai leidžia atskirti atsitiktinį vėlavimą nuo pasikartojančio elgesio modelio. Finansų vadovui verta kas mėnesį fiksuoti skolų apyvartos rodiklį ir žiūrėti, ar jis auga, mažėja, ar stovi vietoje, nes šis rodiklis geriau atspindi realią situaciją nei vienkartinė skolos suma.

Kai tokį palyginimą reikia atlikti keliems periodams vienu metu ir keliems padaliniams, standartinė Finvaldos ataskaita tampa nepatogi, nes reikia atskirai eksportuoti kiekvieną periodą ir sujungti rankiniu būdu. Čia atsiranda pagrindas galvoti apie platesnę analitikos sistemą, kuri periodų palyginimą rodo automatiškai, be papildomo Excel darbo.

Dažniausios klaidos skolų ataskaitose ir kaip jų išvengti

Didžioji dalis skolų ataskaitų problemų kyla ne iš sistemos ribotumo, o iš to, kaip ji naudojama. Pirma dažna klaida – dubliuoti kliento įrašai, kai tas pats klientas sistemoje figūruoja su dviem skirtingais pavadinimais ar kodais. Tokiu atveju skolos suma paskirstoma per du įrašus, ir ataskaita rodo mažesnę bendrą skolą, nei yra iš tikrųjų.

Antra klaida – pasenusios sutartinės sąlygos, kurios sistemoje nebuvo atnaujintos po derybų su klientu. Jei klientui buvo suteiktas ilgesnis mokėjimo terminas, o sistemoje tai neatvaizduota, automatinis priminimas išsiunčiamas nepagrįstai anksti, o tai kenkia santykiams su klientu.

Trečia klaida – neatsargus valiutų maišymas, kai tarptautiniai klientai apmoka sąskaitas skirtingomis valiutomis, o ataskaita jas sumuoja tarsi jos būtų vienarūšės. Tokiais atvejais verta atsigręžti į specializuotus valiutos konvertavimo apskaitos vadovus, kurie paaiškina, kaip teisingai fiksuoti kurso pokyčius sąskaitose faktūrose.

Sprendimas visais trimis atvejais panašus: reguliarus duomenų auditas kas ketvirtį, aiškūs kliento identifikavimo standartai ir bent vienas žmogus, atsakingas už sutarčių sąlygų atnaujinimą sistemoje tuoj po derybų, ne po mėnesio.

Analitika360 perspektyva: kada verta žengti žingsnį toliau

Finvaldos automatizavimo dažniausiai pakanka įmonei su vienu padaliniu ir stabiliu klientų skaičiumi. Bet kai skolų duomenis reikia matyti kartu su pardavimų, sandėlio ar likvidumo rodikliais, arba kai valdote kelis padalinius vienu metu, standartinės ataskaitos tampa per siauros. Tada Power BI vizualizacija parodo priežastinius ryšius, kurių lentelėje tiesiog nesimato, pavyzdžiui, kaip konkretaus kliento skolos vėlavimas koreliuoja su jo užsakymų dažniu. Jei atpažįstate savo situaciją, verta pasikalbėti apie tai, ką duomenys gali parodyti daugiau.

— Analitika360

Power BI ataskaitų paketai Finvalda duomenims

Įmonėms, kurioms Finvaldos standartinių ataskaitų neužtenka, Analitika360 parengia Power BI sprendimą, veikiantį tiesiai su jūsų Finvaldos duomenų baze.

Power BI analitikos Finvalda Basic pakete rasite skolų, pajamų ir sąnaudų rodiklius vienoje automatiškai atsinaujinančioje ataskaitoje, be poreikio kas mėnesį eksportuoti duomenis rankiniu būdu. Sudėtingesnėms įmonių struktūroms, kurioms reikia periodų palyginimo, segmentavimo pagal klientų grupes ar padalinius, tinka PRO paketas su Finvalda integracija, kur skolų analitika sujungta su likvidumo ir pardavimų duomenimis. Jei norite pamatyti, kaip tokia ataskaita atrodo prieš priimdami sprendimą, Power BI ataskaitų pavyzdžiai parodo tikrą struktūrą, ne tik koncepciją. Susisiekite ir sutarkite trumpą demonstraciją, kurios metu pamatysite, kaip jūsų Finvaldos duomenys atrodytų automatizuotoje analitikos sistemoje.

Šaltiniai

Finvaldos skolų ataskaitų funkcijas ir automatizavimo galimybes patvirtina Finvalda MAXI dokumentacija bei naujienos apie suderinimo aktų ir priminimų siuntimo automatizavimą. Kaip Finvaldos duomenys atrodo Power BI aplinkoje, galite pasižiūrėti Analitika360 sprendimų puslapyje.

• Verslo valdymo sistema Finvalda MAXI | FINVALDA
• Skolų suderinimo aktų ir skolų priminimų siuntimų automatizavimas | Finvalda
• Finvalda integracija su Teisininkas.pro | Finvalda

Rekomendacijos

• Finvalda ir Power BI: automatinės ataskaitos
• Skolų analitika su Power BI
• Power BI verslo analitika naudojantiems Finvaldą