Автоматизация прогноза денежной наличности

Определенные шаги по разработке прогноза денежной наличности могут быть весьма трудновыполнимыми, особенно если имеется множество подразделений или дочерних компаний, расположенных в разных местах.
Когда денежный прогноз делается регулярно, объем необходимой работы может быть чрезвычайно большим. Чтобы избежать некоторых наиболее трудоемких шагов, можно использовать автоматизацию.

Многие бухгалтерские компьютерные программы содержат стандартные отчеты, указывающие дни или недели, на которые запланированы платежи, исходя из каждого полученного счета и числа дней до его обязательной оплаты, включая возможные условия ранней оплаты с целью получения скидки.
Данные о денежном потоке, представленные в этом отчете, являются надежными, но обычно бывают менее точными для периодов, отстающих на несколько недель вперед, вследствие задержек с вводом информации о счетах поставщиков в систему учета. Такая задержка обычно вызнана отправкой приходящих счетов на одобрение менеджерам.
Этой задержка можно избежать, если сначала вводить информацию о счетах, а затем посылать счета на одобрение, что позволит повысить точность автоматизированных отчетов о предстоящих сроках оплаты счетов дебиторской задолженности.

Если имеется хорошо управляемая система закупочных ордеров, которые хранятся в базе данных о закупках, тогда формат отчета о дебиторской задолженности можно растянуть еще дальше в будущее с достаточной точностью. Поскольку закупочные ордера могут выписываться на какие-то месяцы в будущем и содержать конкретные ваты поставки, эта информация может копироваться в отчет, который показывает, когда будут производиться платежи поставщикам, исходя из этих закупочных ордеров.
Это касается и покупки основных средств, поскольку соответствующие ордера настолько велики, что поставщики, как правило, не приступят к выполнению заказа без подписанного закупочного ордера. Однако крупная покупка актива может потребовать авансового платежа, который не проявится, пока закупочный ордер не введен в бухгалтерскую систему, что приведет к внезапному появлению в отчете крупной потребности и денежной наличности в ближайшем будущем.

Существует несколько случаев, когда платежи по счетам могут быть спрогнозированы далеко в будущее даже при отсутствии закупочного ордера. Обычно это повторяющиеся платежи на одну и ту же сумму, типа арендной платы за помещение или сервисных платежей, предусмотренных по долгосрочному контракту.
Если эти платежи указаны в системе дебиторской задолженности как повторяющиеся счета, тогда они тоже будут включены в отчет о предстоящих платежах.

Аналогичный отчет имеется во многих бухгалтерских компьютерных программах для счетов кредиторской задолженности. В нем указаны дни или недели, на которые запланировано получение оплаты по счетам, исходя из их дат выставления и числа дней до их обязательной оплаты покупателями.
Однако эти отчеты, как правило, гораздо менее точны, поскольку любые просроченные платежи по счетам планируются к немедленной оплате в текущем периоде, тогда как на деле могут возникнут проблемы с взысканием задолженности, которые на какое-то время отсрочат получение денег. Кроме того, отчет не показывает среднюю задержку платежей, которая варьируется от покупателя к покупателю в соответствии со своевременным производством платежей каждым из них.
Следовательно, этот отчет нужно исправлять вручную, особенно по крупным неоплаченным счетам, чтобы учесть оценки бухгалтерии относительно реальных сроков получения денег.

В некоторых случаях компьютерные программы позволяют также показывать будущие выплаты заработной платы, предполагая сохранение нынешних ставок и персонала, а также оплату почасовиков за полные недели работы во все будущие отчетные периоды.
Этот вариант не подходит для тех компаний, которые привлекают внешних бухгалтеров для расчета зарплат своих служащих («аутсорсинг»), поскольку внутрифирменное программное обеспечение не имеет возможности предсказать денежные потоки, если оно не содержит никакой информации о заработной плате.

Предыдущее обсуждение показывает, что имеется ряд способов автоматизации элементов денежного прогноза. Однако существует так много переменных, например, неясные даты получения дебиторской задолженности, изменения в уровне оплаты труда и внезапная покупка основных средств, что любой автоматически подготовленный отчет следует корректировать, опираясь на знание бухгалтерами конкретных ситуации, что порой будет перечеркивать результаты отчетов.
Кроме того, основой автоматизированных отчетов являются данные по очень краткосрочной дебиторской и кредиторской задолженностям, которые быстро становятся неточными для периодов, превышающих один месяц.
Поэтому для более отдаленных периодов ручная корректировка прогноза денежной наличности становится все более необходимой.