УДК 336
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.02.15.034

Авторы

Елена Леонидовна Гринько,
Анна Павловна Слипокон,
Севастопольский государственный университет, Севастополь, Россия
Михаил Александрович Гарагуц,
Севастопольский филиал Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова, Севастополь, Россия

Аннотация

В статье рассмотрены вопросы управления дебиторской задолженностью при помощи современных цифровых технологий. Исследованы современные программные комплексы и их функционал по работе с дебиторами, отслеживанием расчетов с покупателями и заказчиками, цифровые возможности анализа дебиторской задолженности. Рассмотрены виды кредитной политики поставщиков как эффективного метода управления дебиторской задолженностью для обеспечения баланса между высокими финансовыми результатами деятельности и финансовой стабильностью предприятия, а также возможности применения инструментов предиктивной аналитики для прогнозирования величины дебиторской задолженности и способности покупателей своевременно погашать свои обязательства.

Ключевые слова

дебиторская задолженность, товарный кредит, кредитная политика, расчеты с покупателями, анализ дебиторской задолженности, предиктивная аналитика, инструменты предиктивной аналитики

Список литературы

  1. Васильева И.Н.,Степанова Т.А. Управление дебиторской задолженностью как способ повышения финансовой устойчивости коммерческого предприятия // Матрица научного познания. – 2021. – № 1-2. – С. 82–88.
  2. Гужавина Н.А.,Кибенко В.А. Характеристика ключевых подходов к управлению дебиторской и кредиторской задолженностью организации // Молодой ученый. – 2021. – № 13(147). – С. 268–270.
  3. Финансы организаций [Электронный ресурс] // Росстат. – URL: https://rosstat.gov.ru/statistics/ finance (дата обращения: 28.09.2025).
  4. Ермолаева А.К. Особенности управления дебиторской задолженностью // Международные стандарты учета и аудита: практика применения в условиях цифровой экономики: сборник статей Международной научно-практической конференции. – Нур-Султан; Москва: Евразийский национальный университет им. Л.Н. Гумилева, 2022. – С. 160–162.
  5. Бекишев В.А., Истомина Ю.В. Проблемы управления дебиторской задолженностью на предприятии и пути их решения [Электронный ресурс] // Весенние дни науки: сборник докладов Международной конференции студентов и молодых ученых (Екатеринбург, 20–22 апреля 2023 г.). – Екатеринбург: Издательский Дом «Ажур», 2023. – С. 1104–1108. – URL: https://elar.urfu.ru/bi tstream/10995/125602/1/978-5-91256-595-3_263. pdf
  6. CRM-система «БИТ. Управление задолженностью» [Электронный ресурс] // Первый БИТ. – URL: https://bit-fin.ru/proekty/upravleniezadolzhennostyu/ (дата обращения: 30.09.2025).
  7. Возможности Битрикс24 для управления дебиторской задолженностью [Электронный ресурс] // МБС. – URL: https://mbsgroup.ru/ blog/kak-avtomatizirovat-upravlenie-debitorskojzadolzhennostyu/ (дата обращения: 30.09.2025).
  8. АКАМ: Управление задолженностью [Электронный ресурс] // АКАМ. – URL: https:// akam.ru/products/akam-rabota-s-debitorskoyzadolzhennostyu/#desc (дата обращения: 30.09.2025).
  9. Информационное сообщество [Электронный ресурс] // Росстат. – URL: https://rosstat.gov. ru/statistics/infocommunity (дата обращения: 30.09.2025).
  10. Таймазова З.Т.Дебиторская задолженность // Вестник магистратуры. – 2021. – № 1 (112). – С. 78–80.
  11. 1С-Рарус: Управление дебиторской задолженностью [Электронный ресурс] // 1С-Рарус. – URL: https://rarus.ru/news/71627/ (дата обращения: 02.10.2025).
  12. Алексеева Л.Д., Бомбин А.Ю. Анализ методов управления дебиторской задолженностью [Электронный ресурс] // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия: Экономика и экологический менеджмент. – 2020. – № 3. – URL: https://economics.ihbt.ifmo. ru/file/article/19896.pdf
  13. Прозрачный бизнес [Электронный ресурс] // Официальный сайт ФНС России. – URL: https:// pb.nalog.ru/ (дата обращения: 03.10.2025).
  14. Комплексная проверка контрагентов и клиентов [Электронный ресурс] // Контур Фокус. – URL: https://focus.kontur.ru/ (дата обращения: 04.10.2025).
  15. Зубарев И.С.,Селиванова Н.С. Анализ актуальных методов управления дебиторской задолженностью [Электронный ресурс] // Вестник Евразийской науки. – 2020. – № 2. – URL: https://esj.today/ PDF/86ECVN220.pdf
  16. Как использовать ИИ для прогнозирования денежных средств по дебиторской задолженности: полное руководство по прогнозированию денежных потоков [Электронный ресурс] // Emagia. – URL: https://www.emagia.com/ru/ resources/glossary/how-to-use-ai-to-forecastcash-for-account-receivables/ (дата обращения: 07.10.2025).