基于集团公司最优的H集团应收账款管理研究

赖宇岚

摘 要 本文结合国资委1号文中对于中央企业应收账款管理要求及H集团的管理现状，基于集团公司层面的最优化考虑，研究了应收账款的管理方法。通过清理对同一企业的应收、应付账款，降低集团公司内各企业应收账款水平，基于有向图理论提出了应收应付清收模型，并初步规划了应收账款管理系统架构和主要功能流程，对应收账款管理过程中的内部风险管控要求进行了初步探讨，以提升中央企业集团公司的应收账款管理水平。

关键词 集团公司；应收账款；有向图；清收模型

DOI： 10.19840/j.cnki.FA.2024.01.003

一、研究背景

（一）国内外研究现状

应收账款是企业在销售过程中，因赊销产品或材料、提供劳务而形成的债权性资产。随着市场经济的发展和竞争日趋激烈化，赊销作为一种使购买者可以利用商业信用来暂缓支付采购款项，从而成为销售方增加销售额及提升经济效益的常用手段，但同时应收账款规模不断扩大影响到销售方的经营效率，加大了销售方的资金风险。

应收账款管理作为企业经营管理的一个重要组成部分，一直是管理学的重要研究方向。近年来应收账款管理研究的主要方向集中于应收账款融资方面。Lazich Yulia V.和 Popova Irina N.结合一家大型电信公司的具体情况，使用了标准的财务分析方法，寻找提高债务质量和加速其周转的主要机会，提出了旨在加快其周转率和减少坏账可能性的建议，释放应收账款投资资金从而为公司的发展项目提供资金[1]。王昕宇、杨爱军结合应收账款融资、融资风险等理论，对上市公司应收账款融资风险进行探析，并通过中石化的应收账款现状、应收账款融资现状和应收账款融资成效进行了具体分析，提出加大对客户信用档案管理的力度、建立并完善投融资的评估体系、引进和培养应收账款融资相关人才的对策建议[2]。占济舟、闫晗研究了基于区块链技术的应收账款融资决策模型，通过对比分析应用区块链技术前后企业的最优运营决策和融资收益，得出区块链技术可以增加企业交易信息的共享程度，提高产品的市场销量。同时核心企业的应收账单可以进行拆分和转移，降低了中小企业的融资成本，实现供应链上各企业的多方共赢[3]。

当前应收账款管理的研究主要集中在单一企业实体的维度，更多关注应收账款对于流动性的影响，较少站在集团公司的层面上考虑各子企业的应收账款水平对于集团公司整体的影响，对集团内各子企业之间的应收、应付双高和集团内不同子企业对同一集团外企业的应收、应付清理问题研究不足。

（二）国资委管理要求

2022年国资委发布《关于推动中央企业加快司库体系建设进一步加强资金管理的意见》（国资发财评规〔2022〕1号），明确提出中央企业加强应收账款清收管理要求：要进一步加强集团子企业债权债务的核对和处理，重点做好对同一企业应收、应付款项的清理。要建立应收款项清收责任制和配套激励约束机制，对逾期应收款项要及时采取必要法律保全措施，依法处置抵债资产，尽快回笼资金，减少损失。

（三）H集团应收账款管理现状

H集团的各子企业各自开展应收账款清收工作，部分子企业通过本企业供应商协同等系统开展线上供应商债权债务核对，使用客户提供的对账系统进行核对，其他子企业主要通过线下完成债权债务核对。H集团在集团层面通过合并报表关联交易系统实现集团内企业之间应收应付余额对账，对账结果主要应用于合并报表抵消。

H集团对各子企业的应收账款管理提出了顶层要求，由各子企业承接集团要求制定相关制度并开展应收账款的具体管理工作，未对供应商和客户债权债务等关键信息进行统一管理，子企业间债权债务的核对和处理主要依靠各企业自行开展。由于各子企业之间的财务信息详细程度差异，导致债权债务双方账务数据不一致，互相之间对账难度大，对于可清理的债权债务不能及时处理，效率较低，对集团外同一企业应收、应付账款清理更是无法进行。

因此，需要针对H集团应收账款管理方面存在的不足，以集团层面最优为出发点，研究H集团的应收账款管理方法，提升H集团的应收账款管理效率，控制相关风险，实现更好的经营效率和更高的企业价值增长。

二、应收账款管理思路

为实现更为有效的应收账款管理，可以充分利用信息化管理系统提升管理效率，从债权债务信息的集中管理、债权债务信息核对与确认、应收账款匹配清理等方面进行研究，在实现债权债务关键信息集中管理的基础上，开展债权债务核对、分析、处理，与其他业务系统相互关联，完成债权债务管理中的合同记录、债权债务确认、到期提醒、收付核销、抵消清理、多维度分析等全周期管理功能，同时开展应收账款的风险动态监控。

（一）债权债务信息集中管理

1. 债权债务关键信息管理

债权债务关键信息包括单位名称、挂账日期、凭证号、摘要、金额、对方单位、到期日、合同号、项目或业务类型、内部责任部门等关键字段，相关信息的来源包括核算、合同等业务管理系统。为保证数据来源的唯一性，可以考虑在集中核算系统中完善细化核算要素。集中核算系统可以和合同、ERP等系統做好对接，从业务数据中获取相关信息并在核算过程中记录相应关键信息，应收账款管理系统实现与集中核算系统的数据接口，定期自动获取集中核算系统中的相关信息。

由于各企业管理实现情况不同，其使用的客商信息、合同信息等均存在不同程度的差异。为做好债权债务信息管理，需要做好数据的标准化和统一，其中最重要的是客商主数据的管理。要统一客商的标识，对于国内的企业可以以统一社会信用代码来作为客商的标识字段，国外企业可以在集团层面统一编码，从而保证各企业登记的债权债务方不会因为名称之类的差异而被系统识别为不同的客商。其次是合同号，由于各企业的编号方式差异，造成各方核对债权债务过程中经常出错，一个较好的解决办法是在系统中同时记录本企业和对方的合同号，从而保证双方在同一事项上不会出现认识偏差。

基于债权债务的关键信息实现应收应付账款的账龄分析功能，根据应收应付账款的记账日期自动计算账龄，并可考虑将账龄分析结果同步至集中核算系统，用于坏账计提等后续业务。

进一步，可以在债权债务信息中存储相关的核算凭证、业务系统等信息，能够直接下传到集中核算、业务系统查询债权债务相关的核算凭证、业务处理流程、业务单据等过程信息，实现债权债务的溯源管理。

2. 债权债务信息提醒

债权债务信息提醒主要是在对债权债务信息进行分析处理的基础上，定期分析应收应付账款条目的账龄变化，设计应收应付账款临期、逾期提醒模型，识别已到期及逾期的应收应付账款。可针对民营企业、特殊用户等款项设置专门的提醒类型，在业务人员登录系统、操作业务时进行提示，提醒业务人员关注并及时处理。应收应付款项的逾期金额、逾期时间等相关信息可以进一步分析后推送到司库风险监控、客商信用评价等系统。同时，可以设计同一企业债权债务识别模型，筛选互为债权债务方的往来交易信息，从而自动识别子企业对同一企业同时存在债权债务的情形，提示子企业及时核销处理，对同一企业同时存在应收、预付账款的事项进行融资性贸易风险提示。

（二）债权债务核对与确认

1. 集团内子企业之间债权债务核对

在集团债权债务关键信息中选定核对字段（或字段组合），包括但不限于单位名稱、记账日期、凭证号、摘要、金额、对方单位、合同号等字段，作为债权债务核对的标识，供子企业在系统中对债权债务进行核对及确认。对于同一事项，在债务方确认记账并同步到债权债务关键信息后，债权方可以在系统中查询对方登记的相关信息，并加以核对和确认。

2. 子企业与集团外单位债权债务核对

可以允许集团外单位登录系统，查询本单位与集团内各子企业之间登记过的债权债务信息，实现债权债务的线上确认，同时提供数据导入模板，支持集团外单位导入本企业债权债务数据，通过系统自动识别匹配与手工调整，完成与集团外企业的数据核对。对于部分无法或不愿登录系统进行线上确认的客户或供应商，可由相应的业务人员与客户或供应商进行线下的债权债务确认，并将确认结果在系统中登记或整理上传。

双方企业完成对账后，根据债权债务余额和差异项目生成债权债务往来余额调节表，根据债权债务已对符项目生成债权债务确权单。管理系统支持发起到期收款事项催收及到期付款事项到期提醒，可推送电子询征函。

3. 基于业务的债权债务核对

在做好账务对账的基础上，可以考虑将对账向业务端延伸，与ERP、合同、财务共享等业务系统进行数据接口与联通，从双方的合同签署、履约确认、发票开具接收、合同标的验收等环节进行双方确认，保证双方对于债权债务的认识一致，减少双方分歧，提升对账效率。

（三）应收账款清理

债权债务信息的集中管理和双方确权是执行应收账款清理的基础，有了完整准确的债权债务信息后，才能基于相关信息对相应的应收应付账款进行清理，从而降低集团公司的应收应付账款规模，降低运营风险。

1. 单方清理

在债权债务到期后，信息系统自动提醒子企业相关人员进行债权债务清理，属于传统的应收应付业务管理流程。

针对应收账款，由业务人员和客户进行沟通，对应收账款进行催收，可以采取电话、邮件等方式催促客户按合同约定及时付款。如果出现客户逾期，应详细记录相关的沟通记录及客户逾期付款的原因，同时登记后续的催收计划，做好风险防范，便于后期出现纠纷后有充分证据表明催收过程。

针对供应商的应付款项，由业务人员发起支付请求，履行完内部的适当审批程序后提交出纳支付相应的款项。若债务方资金紧张，可以与供应商协商利用银行承兑汇票等票据推迟资金的支付时间，给企业赢得缓冲周期。另外可以利用H集团建立的司库供应链金融服务管理系统，将供应商金融业务需求提交，由相应的供应商金融服务提供方对接后续服务。

从系统集成的角度考虑，可以自动生成与应处理的债权债务相关的资金预算推送至资金预算管理系统以生成资金收支计划，将支付资金的请求推送至资金结算系统进行资金支付结算，收到款项的信息也可通过资金结算系统获取，与债权信息核对清理，将收付结果推送至集中核算系统核销相应的应收应付账款。

2. 抵消清理

单方清理是从债权债务方自身出发的自发性清理行为，但在应收账款无法及时收回的情况下，如果债权方和债务方之间存在多个合同关系并且互为债权债务方，将双方的应收应付账款进行抵消是一个很好的降低双方应收应付账款规模的办法。从集团公司层面最优的角度考虑，将集团内多个子企业之间或者数个子企业和集团外企业之间的债权债务匹配后进行多方抵消，能够更有效地降低集团整体及子企业的债权债务规模，并且减少资金的来回流转，提高效率，降低企业资金压力。

（1）债权债务匹配

为实现债权债务的抵消清理，最重要的是要在集中管理的债权债务信息中，找出能够实现债权债务相互抵消的相关方。为实现这一目的，可以使用图论中的有向图理论，将匹配过程简化为数学问题，从而可以在信息化管理系统中加以实现。

有向图是图的一种，即由顶点和顶点间的有向边构成，图1是一个简单的有向图示例。

具体到债权债务关系上来，可以用有向图中的顶点代表债权方或债务方，用边表示双方的债权债务关系，箭头是债权方，箭尾是债务方，同时可以将债权债务金额赋予边的权重，在评估所找出的清理方案的优先度时用作评估指标。

匹配债权债务时，最简单的情况是寻找双方匹配的情形，即双方互为债权债务人，从有向图角度来看，即寻找双节点的有向完全图，仅包含2个顶点，并且顶点间存在双向的边。以图2为例，其中的1与5、4与8之间即组成有向完全图。

为扩大匹配的范围，将更多的债权债务方纳入考虑，可以找出更多能够清理的债权债务，即进行三方或多方匹配，也就是通常所说的三角债、多角债情形。在有向图中，就是寻找其中的简单环，即首末顶点相同的由数个顶点和边组成的环，这个环中的每个顶点代表的实体既是下游实体的债务方又是上游实体的债权方。以图3为例，2、5、7三方构成一个3顶点的简单环，6、7、8、9四方构成一个4顶点的简单环。通过将各方之间的债权债务进行循环匹配，从而扩大匹配范围、提高匹配成功率，使得各方的债权债务可以逐步抵消，以使各方均能清理自身的应收应付账款。

这种情形下，环中的各个实体可以都是集团内的子企业，也可以有一家是集团外的企业，但由于集团不太可能掌握集团外企业之间的债权债务关系，也只能有一家是集团外的企业。

（2）债权债务清理

基于上一步的匹配结果，可以结合匹配结果中的债权债务金额，即有向图中边的权重，优先推荐清理效果显著、涉及债权债务方较少的匹配方案，生成备选抵消方案，供管理人员进行选择使用。经方案涉及的各方同意并签署相关的抵账协议，将相应的应收应付账款互相抵消，从而降低各自的应收应付账款规模。

若涉及的债权债务人均为集团内子企业，系统提供标准抵账协议模板供双方参考，抵账协议签字盖章生效后，在系统中更改状态，将应收应付账款的相关信息推送到集中核算系统，对相应子企业的应收应付账款进行核销。

3. 扩展清理

上文所述的多方匹配過程中由于不掌握集团外企业之间的债权债务关系，只能在多方匹配时包含一家集团外企业。但如果掌握了集团外企业之间的股权、所有权关系，基于股权关系可以生成集团外客户和供应商的家族树，在匹配时可以将同一家族（集团）的客户和供应商视为一方参与有向图的匹配过程，从而扩大参与匹配的客商范围，提供更多可能的匹配方案，对于匹配出来的同一家族（集团）的客户和供应商可以与对方进一步沟通确认其是否有意愿参与清理。

（四）应收账款信息监控

应收账款信息监控主要是在对债权债务信息汇总分析的基础上，实现分析看板、风险预警等智能监控功能，掌握应收账款规模、账期逾期幅度等情况，准确地监测黑名单企业付款信息，及时提示债权债务风险。对已形成债权债务关系的客商，若发生客商信用评级下降或进入黑名单池等情况的，对存续的债权信息进行预警提示。

结合大数据、BI等手段，综合债权债务、客商数据、舆情信息等进行多维度相关性分析。基于管理需求实现自定义、灵活的分析图表及展示方式，支持多变的监控逻辑，根据客商的股权关系生成客商的家族地图，进行重要舆情展示及影响分析，提示相关企业关注风险并及时采取应对措施。

三、应收账款管理系统初步规划

为实现以上应收账款管理工作，需要在集团范围内开发部署应收账款管理系统，规划的应收账款管理系统主要包含下列主要功能：债权债务信息集中管理、债权债务核对与确认、应收账款清理、信息监控。从系统角度来看，可以划分为数据层、系统功能层、监控层，同时需要与集中核算、资金等外部系统交联，实现各类数据交换接口及外部数据接口。具体架构如图4所示。

系统通过与集中核算系统、业务系统对接或数据导入、录入等方式采集集团内各企业的债权债务信息并进行集中存储，计算账龄并供会计核算时计提坏账准备使用。可对到期逾期的债权债务事项进行提示，要求业务人员及时完成相关事项的收付款核销，定期生成询证函。由业务人员进行债权债务确认与核对后，通过对确认的债权债务信息进行分析，对于自行清理的应收应付业务完成收付款、供应链金融服务支持。同时可以基于债权债务信息生成抵消清理方案，与相关方确认后抵消相关的债权债务，并与司库、核算系统对接，推送清理结果以完成记账和资金收付，在管理过程中对相关的关键风险进行监控和提醒，实现应收账款的有效管理。规划的系统功能流程如图5所示。

四、总结及展望

本文通过对国资委要求和H集团应收账款管理现状的分析，明确了管理需求，研究了提升应收账款管理业务水平的方法和思路，并且针对应收账款管理业务中最重要的应收账款清理工作，突破了传统上只在企业与客商双方之间抵消债权债务的局限性，提出了在集团层面最优考虑的前提下，在集团范围内进行循环匹配抵消的思路，研究了在债权债务匹配时有向图理论的应用，使用搜索有向图的有向完全图、简单环算法进行全集团范围匹配，为应收账款清理工作提供建议方案，提升了清理效果。同时规划了系统的初步方案及系统间集成关系，未来需要详细设计开发基于有向图理论的债权债务匹配模型，并且随着数据处理理论的进一步发展，结合大数据、人工智能、商业智能等理论和工具的发展，债权债务匹配模型可以进一步丰富及完善。

AFA

参考文献

[1] Lazich Yulia V.， Popova Irina N. Develop‐ment of a Telecommunication Companys Ac‐ counts Receivable Management System[C].// Proceedings of the International Scientific and Practical Conference Strategy of Development of Regional Ecosystems “Education-Science-Indus‐try”， Veliky Novgorod， 2022.

[2] 王昕宇，杨爱军.应收账款融资风险分析及对策——以中石化为例[J].经济研究导刊，2022（34）：99-101.

[3] 占济舟，闫晗.基于区块链技术的三级供应链应收账款融资决策研究[J].供应链管理，2022，3（12）：49-62.

（编辑：张春红）