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法学什么是收款矩阵？
传统应收账款监控方法的一个显著缺点是它们依赖于汇总数据。此外，诸如 *平均收款期* (ACP) 和账龄分析等方法未能将特定期间的应收账款与该特定期间的信用销售额联系起来。
因此，当两个专业人员以不同的方式汇总销售和应收账款数据时，可能会得出两个不同的结果。如何解决这种异常情况？解决此类问题的最佳方法是使用非汇总数据来分析收款情况。关键在于将应收账款与同一时期的销售数据关联起来。
当一段时间内的销售额水平排列，相关的应收账款数据垂直排列在一个矩阵中时，它被称为收款经验矩阵。这是迄今为止监控应收账款的最新和最先进的方法。
如何构建收款经验矩阵？
要开始构建收款经验矩阵，分析师必须首先确定需要监控应收账款的期间。
该期间的信用销售应以每月的方式收集。
现在，分析师必须从销售账簿中收集未收账款数据。
**例如，**如果分析师正在监控六个月（从七月到十二月）的应收账款，他必须收集七月的销售额以及七月、八月和九月的未收账款。类似地，必须确定其他月份的销售额。所有销售数据都可以以表格形式显示。
通过将每一列中的未收账款除以该列中的销售额，可以将以这种方式获得的表格转换为收款经验矩阵。
然后，矩阵将包含从应收账款中发现的应收账款占信用销售额的百分比。
**例如，**对于七月份的特定销售额，将会有未收账款的百分比。可以获得八月底和九月底类似的未收账款百分比。
然后，这将显示在七月、八月和九月收回了多少百分比的信用。这些信用销售额可以通过简单地从下个月底减去上个月底的未收账款来获得。也就是说，七月的信用销售额可以通过从九月的未收账款中减去七月的未收账款来获得。
应继续此方法，直到账簿中的债务变为零。假设在本例中，未收账款金额在十月变为零。这也可以继续用于剩余月份。
收款经验矩阵的见解
当我们自上而下阅读矩阵时，它可以了解公司收取当月销售额的过程。当对角线阅读矩阵时，它显示了当月的收款情况以及公司如何收取到期款项。
因此，如果在给定月份未收回 80% 的销售额，则贷方已从借款人处收回 20% 的信用销售额。如果对角线判断数据时百分比增加，则公司面临未收回款项过多的风险，应立即采取补救措施。
结论
收款矩阵在描绘应收账款的整体监控方面优于其他传统方法。唯一的要求是收集可靠的数据，以便从矩阵获得的结果能够正确反映公司的未收账款和当前应收账款。
鉴于组织规模较大，收集构建矩阵所需的数据不成问题。但是，对于那些没有正确记录销售额且数据收集繁琐的小型公司来说，在构建收款经验矩阵方面可能会遇到一些问题。
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