个人应收账款控制系统

徐多++赵泽敏

[摘 要] 近期个人信用关注度不断提升，信用体系日趋完善，但是对于互联网金融、小贷公司、汽车金融、易购分期等新兴行业和新式业务，个人应收账款坏账比率高居不下，不良规模持续攀升，如何有效化解不良，对应收账款的控制提出了更高的要求。文章即建立事前控制，事中监管，事后分析的完整应收账款控制与预警体系，并基于Excel VBA 程序建立完备的系统，简洁高效的对个人应收账款进行控制，同时根据掌握的大数据进行分析预警，从而对事前控制进行有效反馈，提升应收账款的管理能力。

[关键词] 应收账款；控制预警；Excel VBA

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 15. 022

[中图分类号] F232 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）15- 0046- 04

1 研究背景

应收账款原本是企业迫于竞争压力下信用交易的产物，但合理应用应收账款，甚至是主动为客户授予一定额度，或在一定范围内向客户赊销，都能为企业带来高额利润。但是坏账比例已成为应收账款，乃至危害整个企业生存的重要风险，为了有效降低坏账风险，对应收账款的控制显得尤为重要。而目前大多数财务人员无法接触到事前的调研，也很少参与事中的管控，只能对应收账款的账面坏账进行处理，简单的采用账龄分析，使用备抵法按经验数据提取坏账准备，根本无法实现有效的应收账款管理，更不可能实现预警和改善的效果。而且大多数管理措施只是针对公司法人客户，几乎没有对个人客户的应收账款进行管控，而实际上个人业务的管控已经到了刻不容缓的地步。

随着经济开放的政策力度逐渐加强，小额贷款、汽车金融、租车平台遍地开花。以蚂蚁小贷为代表的互联网企业，都广泛介入金融市场，私人信贷业蓬勃发展；苏宁银行近期宣布筹资设立，民营银行如雨后春笋般崛起；信用卡分期等传统银行的新兴业务也广泛扩张。但就在企業经营快速扩张，业务规模井喷式增长，宏观经济速度却不断下行，P2P网络金融、线下实体的小额贷款公司不断传出一夜崩塌，老板跑路的新闻，而银行业个贷、分期业务不良持续攀升，所以对于个人信贷业务，或者说对于个人应收账款的控制与预警已然是迫在眉睫。近期央行也已联合八部委下发《关于印发对失信被执行人实施联合惩戒的合作备忘录的通知》，明确提出对失信人员加大惩戒力度。本文就是利用Excel VBA建立客户资料收集、评分系统评级、信用额度授予、担保措施保证、放款条件评估，还款情况跟踪、催收措施实施、数据分析反馈的一整套个人应收账款控制与预警系统。从而有效提升应收账款的控制预警能力，压降坏账比例，提高企业营运资金管控的能力。

2 系统理论模型

2.1 系统流程概述

该系统包括事前控制、事中监管、事后分析三部分功能，事前控制包括资料收集与授信管理；事中控制包括放款评估以及跟踪还款；事后分析包括对逾期客户的欠缴催收，对评分系统的持续修正。

系统按照提前设定的不同类型客户进行资料收集，将资料输入评分系统进行评分，同时根据客户提供的收入与负债情况计算出可给予的每期最高授信额度，并与客户评分相乘，确定可给予的授信额度；再参考客户的申请额度范围及担保措施，确定是否为客户放款或赊销；若符合放款条件，即可按照系统额度授信，然后跟踪客户还款情况，同时对于发生逾期的客户进行欠缴催收，按照五级分类标准对客户采取相应措施，根据客户还款情况修正评分系统的分值，从而有效对企业应收账款进行管控，并对集中性的逾期进行预警。系统流程图详见图1。2.2 系统各个功能模块

2.2.1 资料录入

收集的客户资料主要包括身份信息（已婚提供夫妻双方资料）、收入信息、信用状况、负债情况、资产情况、申请额度范围等，可根据提前设定好的客户类型，系统自动提示需要采集的客户资料，保证资料收集的完整性。经办人员需根据客户走访、电话回访、关联信息查询、逻辑性判断等方式确保资料的真实性，才能保证整个系统的有效性。客户可以分为五类：重点行业、重点客户、个体工商户、普通客户、拒绝客户；对应不同类型客户所需要收集的资料不同，对于重点类型客户，征信评级较高、收入核算较便利，可适当降低其提供资料的复杂性，增强客户体验感；对于普通客户或有信用污点的客户需要补充资料，从而有效控制风险性。

2.2.2 评分系统

资料收集齐全后，利用评分系统对客户打分，每位客户基本分为100分，通过个人征信、逾期情况、交易情况、数据分析反馈等内容，在基础分上进行加减分操作；如客户已被列为黑名单成为拒绝类客户，或逾期较多，评分直接为0 ，即我公司拒绝为客户授信或提供赊销金额。以下为本系统设置的主要评分项。

央行征信：逾期次数有连续4期，累计7期以上，直接评分为0；具有大额担保、大额一次性还款，可按照金额范围进行扣分；

行业类型：公务员、事业编上调30分，对电力、烟草等垄断行业上调20分，对银行、证券等金融行业上调10分；

执业资格证：对具有高级职称、高级职务、社会公认的执业资格证，如注册会计师、建造师、律师等可上调10分；

老客户：对正常还款的老客户可上调10分；

拒绝类：对高逾期率的行业、部分拒绝客户（前期逾期的老客户）等直接评分为0，拒绝为其授信。

2.2.3 授信管理

授信管理主要核实客户的收入情况、负债情况和担保情况，从而计算出客户每期最高授信额度，以下为主要收入、负债的核算方法。

（1）收入核算

住房公积金：月缴存金额/2/0.12=月收入；（住房公积金缴存比例可按当地实际情况修正）

个人所得税：按照累进税率表进行核算当月收入，每月纳税额不同，可以核算半年数值进行平均，有年终奖的按一次性年终奖所得税率法计算；

劳务所得：可去税务局开立纳税证明，同时利用银行流水匹配验证；

个体户经营所得：验证原料采购单、与销售单是否匹配，按行业毛利率进行核实，同时可以核查电费、水费，判断企业是否经营平稳；

资本利得：存单、理财、保本基金、国债金额按月平均，股票和偏股基金本金×0.7按月平均；按月平均指在授信期间内可赎回，若资本利得在授信期间内无法赎回，将不计算在内。

房屋出租：房本或购房合同、付款证明、租房合同、银行流水。

（2）负债

重点核实负债金额、还款方式，主要包括银行借款、大额分期，同时可参考房本、车本是否有抵押字样，说明是否存在抵押贷款。在授信期间内需要偿还的负债，按授信期数进行平均；还款期未在授信期间内可不计算在内，如果授信时有需要偿还的借款，需要提供还款证明或银行流水，无法提供的拒绝授信。

（3）担保

在授信期间内需要偿还的担保，按照担保金额的10%计入负债；

最后通过以下公式计算出授信额度：

每月收入-负债=每期授信额度；

系统评分/100×每期授信额度=客户最高授信额度。

2.2.4 放款评估

系统设置的放款条件为授信额度大于客户最低申请额度，放款额度以客户最高申请额度与授信额度孰低为准。若授信额度小于客户最低申请额度，并且评分不为0，可要求客户提供担保措施，从而提高授信额度，达到放款条件。

共同还款：可引入父母、成年子女等亲属作为共同还款人，需要按照贷款人的流程进行核实，计算出每期授信额度，用两次额度之和进行放款评估；

他人担保：由他人承诺偿还客户申请的款项，可要求他人提供抵押，或相关资产证明；

还款保险：可以与大型保险公司合作，要求客户购买履约还款保证保险，客户出现逾期由保险公司赔款；

资产抵押：可使用自己名下资产进行抵押；

经过担保措施修正的授信额度，如果满足放款条件，即可放款；如客户对于放款额度不满意，也可提供担保措施，提升授信额度后予以放款。

2.2.5 欠缴催收

放款后，系统自动跟踪客户还款情况，出现逾期客户系统将自动提示，同时根据逾期的账龄，提示应该采取的措施。本系统按照央行贷款五级分类方式采取欠缴催收措施。

2.2.6 分析反馈

最后通过客户还款情况进行分析反馈，对正常还款客户以及长期逾期客户的类型、地域、行业、性别、消费情况进行提取统计，通过分值加成或调减，对评分系统进行动态调整，从而对授信额度进行管控。对于具有集中性、高频性逾期的地域、行业进行预警，并大幅调低评分值，若逾期值大于临界值，可直接评分为0，从而实现有效控制应收账款的风险性。

3 Excel VBA编程实现

本文利用Excel VBA编程，按照以上功能模块建立个人应收账款控制系统，以跟踪还款情况进行举例说明。由于个人客户逾期数量巨大，大部分系统只能抓取当日逾期情况，不能跟踪新增还款、新增逾期等数据信息，本文通过比对客户前后期逾期金额，来跟踪客户还款和逾期情况。由于有些逾期客户每月还款金额较小，所以有效还款要满足：本期逾期金额<上期金额，且还款额>新增滞纳金，满足以上条件的客户生成还款清单。并且系统还能筛选出每期新增逾期客户，同时系统自动根据逾期期数向管理人员提示应采取的措施。图2为跟踪客户还款情况清单。

4 结 语

利用Excel VBA编制的个人应收账款控制系统，可以有效从事前控制上增强排查、筛选客户的能力，可以使财务人员同步掌握第一手资料，从而利用持续修正的评分系统对授信管理进行控制。加强了事中监管，对放款进行有效评估，补充担保措施，能够有效降低风险性，同时密切关注客户还款情况，一旦发现逾期客户，就采用标准化、程序化的催收措施，有效化解不良，降低应收账款的坏账率。事后以其掌握的大量消费数据、基础信息进行有效分析和反馈，进一步提升评分、授信的合理性和控制性，对客户群进行区分，对信用良好的客户简化流程，提升授信额度，对信用不足的客户，补充担保措施，有效防止不良的发生，深化个人应收账款的控制和预警能力。

主要参考文献

[1]杨利.应收账款管理存在的问题及对策[J].管理观察，2016（9）.

[2]龙珍.常冶衡.久期在應收账款风险计量中的应用[J].财会月刊，2016（19）.