個人應收賬款控制系統

徐多++趙澤敏

[摘 要] 近期個人信用關注度不斷提升，信用體系日趨完善，但是對于互聯網金融、小貸公司、汽車金融、易購分期等新興行業和新式業務，個人應收賬款壞賬比率高居不下，不良規模持續攀升，如何有效化解不良，對應收賬款的控制提出了更高的要求。文章即建立事前控制，事中監管，事后分析的完整應收賬款控制與預警體系，并基于Excel VBA 程序建立完備的系統，簡潔高效的對個人應收賬款進行控制，同時根據掌握的大數據進行分析預警，從而對事前控制進行有效反饋，提升應收賬款的管理能力。

[關鍵詞] 應收賬款；控制預警；Excel VBA

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

[中圖分類號] F232 [文獻標識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2017）15- 0046- 04

1 研究背景

應收賬款原本是企業迫于競爭壓力下信用交易的產物，但合理應用應收賬款，甚至是主動為客戶授予一定額度，或在一定范圍內向客戶賒銷，都能為企業帶來高額利潤。但是壞賬比例已成為應收賬款，乃至危害整個企業生存的重要風險，為了有效降低壞賬風險，對應收賬款的控制顯得尤為重要。而目前大多數財務人員無法接觸到事前的調研，也很少參與事中的管控，只能對應收賬款的賬面壞賬進行處理，簡單的采用賬齡分析，使用備抵法按經驗數據提取壞賬準備，根本無法實現有效的應收賬款管理，更不可能實現預警和改善的效果。而且大多數管理措施只是針對公司法人客戶，幾乎沒有對個人客戶的應收賬款進行管控，而實際上個人業務的管控已經到了刻不容緩的地步。

隨著經濟開放的政策力度逐漸加強，小額貸款、汽車金融、租車平臺遍地開花。以螞蟻小貸為代表的互聯網企業，都廣泛介入金融市場，私人信貸業蓬勃發展；蘇寧銀行近期宣布籌資設立，民營銀行如雨后春筍般崛起；信用卡分期等傳統銀行的新興業務也廣泛擴張。但就在企業經營快速擴張，業務規模井噴式增長，宏觀經濟速度卻不斷下行，P2P網絡金融、線下實體的小額貸款公司不斷傳出一夜崩塌，老板跑路的新聞，而銀行業個貸、分期業務不良持續攀升，所以對于個人信貸業務，或者說對于個人應收賬款的控制與預警已然是迫在眉睫。近期央行也已聯合八部委下發《關于印發對失信被執行人實施聯合懲戒的合作備忘錄的通知》，明確提出對失信人員加大懲戒力度。本文就是利用Excel VBA建立客戶資料收集、評分系統評級、信用額度授予、擔保措施保證、放款條件評估，還款情況跟蹤、催收措施實施、數據分析反饋的一整套個人應收賬款控制與預警系統。從而有效提升應收賬款的控制預警能力，壓降壞賬比例，提高企業營運資金管控的能力。

2 系統理論模型

2.1 系統流程概述

該系統包括事前控制、事中監管、事后分析三部分功能，事前控制包括資料收集與授信管理；事中控制包括放款評估以及跟蹤還款；事后分析包括對逾期客戶的欠繳催收，對評分系統的持續修正。

系統按照提前設定的不同類型客戶進行資料收集，將資料輸入評分系統進行評分，同時根據客戶提供的收入與負債情況計算出可給予的每期最高授信額度，并與客戶評分相乘，確定可給予的授信額度；再參考客戶的申請額度范圍及擔保措施，確定是否為客戶放款或賒銷；若符合放款條件，即可按照系統額度授信，然后跟蹤客戶還款情況，同時對于發生逾期的客戶進行欠繳催收，按照五級分類標準對客戶采取相應措施，根據客戶還款情況修正評分系統的分值，從而有效對企業應收賬款進行管控，并對集中性的逾期進行預警。系統流程圖詳見圖1。2.2 系統各個功能模塊

2.2.1 資料錄入

收集的客戶資料主要包括身份信息（已婚提供夫妻雙方資料）、收入信息、信用狀況、負債情況、資產情況、申請額度范圍等，可根據提前設定好的客戶類型，系統自動提示需要采集的客戶資料，保證資料收集的完整性。經辦人員需根據客戶走訪、電話回訪、關聯信息查詢、邏輯性判斷等方式確保資料的真實性，才能保證整個系統的有效性。客戶可以分為五類：重點行業、重點客戶、個體工商戶、普通客戶、拒絕客戶；對應不同類型客戶所需要收集的資料不同，對于重點類型客戶，征信評級較高、收入核算較便利，可適當降低其提供資料的復雜性，增強客戶體驗感；對于普通客戶或有信用污點的客戶需要補充資料，從而有效控制風險性。

2.2.2 評分系統

資料收集齊全后，利用評分系統對客戶打分，每位客戶基本分為100分，通過個人征信、逾期情況、交易情況、數據分析反饋等內容，在基礎分上進行加減分操作；如客戶已被列為黑名單成為拒絕類客戶，或逾期較多，評分直接為0 ，即我公司拒絕為客戶授信或提供賒銷金額。以下為本系統設置的主要評分項。

央行征信：逾期次數有連續4期，累計7期以上，直接評分為0；具有大額擔保、大額一次性還款，可按照金額范圍進行扣分；

行業類型：公務員、事業編上調30分，對電力、煙草等壟斷行業上調20分，對銀行、證券等金融行業上調10分；

執業資格證：對具有高級職稱、高級職務、社會公認的執業資格證，如注冊會計師、建造師、律師等可上調10分；

老客戶：對正常還款的老客戶可上調10分；

拒絕類：對高逾期率的行業、部分拒絕客戶（前期逾期的老客戶）等直接評分為0，拒絕為其授信。

2.2.3 授信管理

授信管理主要核實客戶的收入情況、負債情況和擔保情況，從而計算出客戶每期最高授信額度，以下為主要收入、負債的核算方法。

（1）收入核算

住房公積金：月繳存金額/2/0.12=月收入；（住房公積金繳存比例可按當地實際情況修正）

個人所得稅：按照累進稅率表進行核算當月收入，每月納稅額不同，可以核算半年數值進行平均，有年終獎的按一次性年終獎所得稅率法計算；

勞務所得：可去稅務局開立納稅證明，同時利用銀行流水匹配驗證；

個體戶經營所得：驗證原料采購單、與銷售單是否匹配，按行業毛利率進行核實，同時可以核查電費、水費，判斷企業是否經營平穩；

資本利得：存單、理財、保本基金、國債金額按月平均，股票和偏股基金本金×0.7按月平均；按月平均指在授信期間內可贖回，若資本利得在授信期間內無法贖回，將不計算在內。

房屋出租：房本或購房合同、付款證明、租房合同、銀行流水。

（2）負債

重點核實負債金額、還款方式，主要包括銀行借款、大額分期，同時可參考房本、車本是否有抵押字樣，說明是否存在抵押貸款。在授信期間內需要償還的負債，按授信期數進行平均；還款期未在授信期間內可不計算在內，如果授信時有需要償還的借款，需要提供還款證明或銀行流水，無法提供的拒絕授信。

（3）擔保

在授信期間內需要償還的擔保，按照擔保金額的10%計入負債；

最后通過以下公式計算出授信額度：

每月收入-負債=每期授信額度；

系統評分/100×每期授信額度=客戶最高授信額度。

2.2.4 放款評估

系統設置的放款條件為授信額度大于客戶最低申請額度，放款額度以客戶最高申請額度與授信額度孰低為準。若授信額度小于客戶最低申請額度，并且評分不為0，可要求客戶提供擔保措施，從而提高授信額度，達到放款條件。

共同還款：可引入父母、成年子女等親屬作為共同還款人，需要按照貸款人的流程進行核實，計算出每期授信額度，用兩次額度之和進行放款評估；

他人擔保：由他人承諾償還客戶申請的款項，可要求他人提供抵押，或相關資產證明；

還款保險：可以與大型保險公司合作，要求客戶購買履約還款保證保險，客戶出現逾期由保險公司賠款；

資產抵押：可使用自己名下資產進行抵押；

經過擔保措施修正的授信額度，如果滿足放款條件，即可放款；如客戶對于放款額度不滿意，也可提供擔保措施，提升授信額度后予以放款。

2.2.5 欠繳催收

放款后，系統自動跟蹤客戶還款情況，出現逾期客戶系統將自動提示，同時根據逾期的賬齡，提示應該采取的措施。本系統按照央行貸款五級分類方式采取欠繳催收措施。

2.2.6 分析反饋

最后通過客戶還款情況進行分析反饋，對正常還款客戶以及長期逾期客戶的類型、地域、行業、性別、消費情況進行提取統計，通過分值加成或調減，對評分系統進行動態調整，從而對授信額度進行管控。對于具有集中性、高頻性逾期的地域、行業進行預警，并大幅調低評分值，若逾期值大于臨界值，可直接評分為0，從而實現有效控制應收賬款的風險性。

3 Excel VBA編程實現

本文利用Excel VBA編程，按照以上功能模塊建立個人應收賬款控制系統，以跟蹤還款情況進行舉例說明。由于個人客戶逾期數量巨大，大部分系統只能抓取當日逾期情況，不能跟蹤新增還款、新增逾期等數據信息，本文通過比對客戶前后期逾期金額，來跟蹤客戶還款和逾期情況。由于有些逾期客戶每月還款金額較小，所以有效還款要滿足：本期逾期金額<上期金額，且還款額>新增滯納金，滿足以上條件的客戶生成還款清單。并且系統還能篩選出每期新增逾期客戶，同時系統自動根據逾期期數向管理人員提示應采取的措施。圖2為跟蹤客戶還款情況清單。

4 結 語

利用Excel VBA編制的個人應收賬款控制系統，可以有效從事前控制上增強排查、篩選客戶的能力，可以使財務人員同步掌握第一手資料，從而利用持續修正的評分系統對授信管理進行控制。加強了事中監管，對放款進行有效評估，補充擔保措施，能夠有效降低風險性，同時密切關注客戶還款情況，一旦發現逾期客戶，就采用標準化、程序化的催收措施，有效化解不良，降低應收賬款的壞賬率。事后以其掌握的大量消費數據、基礎信息進行有效分析和反饋，進一步提升評分、授信的合理性和控制性，對客戶群進行區分，對信用良好的客戶簡化流程，提升授信額度，對信用不足的客戶，補充擔保措施，有效防止不良的發生，深化個人應收賬款的控制和預警能力。

主要參考文獻

[1]楊利.應收賬款管理存在的問題及對策[J].管理觀察，2016（9）.

[2]龍珍.常冶衡.久期在應收賬款風險計量中的應用[J].財會月刊，2016（19）.