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法學應收賬款監控的技術有哪些？
為了在給予信貸的情況下繼續經營，企業必須持續監控應收賬款，以確保收款流程沒有鬆懈。有兩種傳統的應收賬款監控方法：
平均收款期
賬齡分析表。
由於這些方法有一些侷限性，分析師現在使用收款經驗矩陣法來評估企業的應收賬款效率。
平均收款期 (ACP)
平均收款期公式 (ACP) 為：
$$\mathrm{ACP \:= \:\frac{應收賬款 \:\times \:360}{信用銷售額}}$$
將用此公式計算出的平均收款期與企業的實際收款期進行比較，以判斷企業收款效率。
例如，如果用公式計算出的ACP為30天，而企業實際上在45天內收回了款項，那麼就會出現不匹配，從而導致企業信用收款方法效率低下。
延長信用期限會消耗現金流入，損害企業的流動性，並增加壞賬的可能性。這就是為什麼鬆懈的系統在從借款企業收回款項方面效率低下的原因。
侷限性
該方法的第一個侷限性在於它僅提供了收款經驗的平均情況，並且它基於彙總資料。為了進行控制，需要了解未清變數的賬齡。
第二個缺點是它容易受到銷售變數和這些變數彙總期間的影響。因此，ACP無法提供對有效收回應收賬款的有意義的說明。
賬齡分析表
賬齡分析表根據應收賬款未清的期間將其資料分解。這有助於更有效地瞭解與特定企業相關的實際應收賬款資訊。
例如，如果企業的規定信用期限為30天，而賬目顯示50%的應收賬款超過此期限仍未清，則大量信用款項在實際信用期限之後仍未收回。
因此，賬齡分析表有助於更深入地瞭解收款經驗，並且更能確定企業在從借款人收回款項方面是否鬆懈。
然而，賬齡分析表也面臨與ACP方法相同的彙總問題。
收款經驗矩陣
如上所述，應收賬款監控方法的主要兩個缺點是它們基於彙總資料，並且未能將未清應收賬款的期間與實際未清信用期間聯絡起來。因此，可以使用相同的變數和銷售資料以不同的方式確定兩種型別的結果。
使用分解資料分析收款經驗可以解決上述問題。這裡的關鍵應該是將變數與同一時期的銷售資料聯絡起來。當銷售資料水平顯示，相關應收賬款垂直顯示在表格中時，就會得到一個特定的矩陣。這被稱為收款經驗矩陣，它可以很大程度上用於監控應收賬款。
結論
這三種應收賬款監控方法可以幫助貸方確定他們的收款工作是否有效，或者他們是否走錯了方向。
在這三種方法中，收款經驗矩陣是評估應收賬款的最佳方法。它消除了ACP和賬齡分析表方法中發現的缺點，從而對應收賬款監控過程提供了完整且更有意義的見解。因此，構建收款經驗矩陣應該是評估應收賬款監控的目標。
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