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法学应收账款监控的技术有哪些？
为了在给予信贷的情况下继续经营，企业必须持续监控应收账款，以确保收款流程没有松懈。有两种传统的应收账款监控方法：
平均收款期
账龄分析表。
由于这些方法有一些局限性，分析师现在使用收款经验矩阵法来评估企业的应收账款效率。
平均收款期 (ACP)
平均收款期公式 (ACP) 为：
$$\mathrm{ACP \:= \:\frac{应收账款 \:\times \:360}{信用销售额}}$$
将用此公式计算出的平均收款期与企业的实际收款期进行比较，以判断企业收款效率。
例如，如果用公式计算出的ACP为30天，而企业实际上在45天内收回了款项，那么就会出现不匹配，从而导致企业信用收款方法效率低下。
延长信用期限会消耗现金流入，损害企业的流动性，并增加坏账的可能性。这就是为什么松懈的系统在从借款企业收回款项方面效率低下的原因。
局限性
该方法的第一个局限性在于它仅提供了收款经验的平均情况，并且它基于汇总数据。为了进行控制，需要了解未清变量的账龄。
第二个缺点是它容易受到销售变量和这些变量汇总期间的影响。因此，ACP无法提供对有效收回应收账款的有意义的说明。
账龄分析表
账龄分析表根据应收账款未清的期间将其数据分解。这有助于更有效地了解与特定企业相关的实际应收账款信息。
例如，如果企业的规定信用期限为30天，而账目显示50%的应收账款超过此期限仍未清，则大量信用款项在实际信用期限之后仍未收回。
因此，账龄分析表有助于更深入地了解收款经验，并且更能确定企业在从借款人收回款项方面是否松懈。
然而，账龄分析表也面临与ACP方法相同的汇总问题。
收款经验矩阵
如上所述，应收账款监控方法的主要两个缺点是它们基于汇总数据，并且未能将未清应收账款的期间与实际未清信用期间联系起来。因此，可以使用相同的变量和销售数据以不同的方式确定两种类型的结果。
使用分解数据分析收款经验可以解决上述问题。这里的关键应该是将变量与同一时期的销售数据联系起来。当销售数据水平显示，相关应收账款垂直显示在表格中时，就会得到一个特定的矩阵。这被称为收款经验矩阵，它可以很大程度上用于监控应收账款。
结论
这三种应收账款监控方法可以帮助贷方确定他们的收款工作是否有效，或者他们是否走错了方向。
在这三种方法中，收款经验矩阵是评估应收账款的最佳方法。它消除了ACP和账龄分析表方法中发现的缺点，从而对应收账款监控过程提供了完整且更有意义的见解。因此，构建收款经验矩阵应该是评估应收账款监控的目标。
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