Gecikmiş Ödəniş Proqnozu
DSO
42 gün
Sahə və risk profili seç — gecikmə proqnozu canlı yenilənir
Hər sənayənin öz baseline DSO-su və risk profili var. Aşağıdakı seçimlər real model parametrlərini əks etdirir — risk multiplikatoru və mövsümi swing.
Borclar üzrə aging bucket-ləri
Bucket-ə klikləyin, gəzin — məbləğ, hesab-faktura sayı və risk səviyyəsi canlı dəyişir
Gec ödənmiş %
19%
Baseline DSO
45d
DSO yaxşılaşma
−13d
Cəmi hesab-faktura
200
Bu səhifəni süni intellekt ilə oxu
Hansı müştəri gecikdirəcək — əvvəlcədən bilin
Hər şirkətin debitor borcları siyahısında gecikmə riski daşıyan müştərilər var. Ənənəvi yanaşmada bu yalnız gecikdikdən sonra aşkar olur — artıq pul axını pozulub, yığım prosesi başlayıb. Süni intellekt əsaslı proqnozlaşdırma isə bu problemi kökündən dəyişir — gecikmə baş verməzdən əvvəl risk müəyyən edilir.
Pul axını artımı
27%
süni intellektlə işləyən AR sistemlərində orta artım
Lucid Financials (2025)
Süni intellekt AR
94%+
Manual yığım
65%
Fazeshift: 200+ data nöqtəsi / müştəri · Lucid Financials & PYMNTS (2026)
Pul axınında 27%, debitor borcunda 30%
Süni intellektlə işləyən AR sistemləri pul axınında ortalama 27% artım və ödənilməmiş debitor borclarında 30% azalma təmin edir (Lucid Financials, 2025). Fazeshift platforması hər müştəri üçün 200-dən çox data nöqtəsini analiz edərək proqnoz dəqiqliyini maksimuma çatdırır. PYMNTS-in 2026 hesabatına görə, B2B sektorda reaktiv yığım modeli artıq proqnozlaşdırıcı sistemlərə yol verir.
Proqnoz necə işləyir?
Model müştərinin ödəniş tarixçəsini, əvvəlki gecikmələrini, faktura məbləğini, sektoru və mövsümi faktorları analiz edərək hər faktura üçün gecikdirmə ehtimalını hesablayır. Nəticə faiz (%) və risk kateqoriyası (yüksək/orta/aşağı) olaraq təqdim olunur. Quadient-in 2026 hesabatına görə, maliyyə komandaları artıq proqnozlaşdırıcı analitikadan istifadə edərək gecikmələri əvvəlcədən görür və toplama strategiyasını buna uyğun qurur.
Risk modeli girişləri
- Ödəniş tarixçəsi
- Əvvəlki gecikmələr
- Faktura məbləği
- Sektor və ölçü
- Mövsümi faktorlar
Proqnozlaşdırıcı yığım
200+data nöqtəsi / müştəriPYMNTS-in 2026 B2B Payments Report-una görə, reaktiv yığım modeli proqnozlaşdırıcı sistemlərə yol verir. Süni intellekt risk skorlaşdırması yalnız hansı müştəriyə zəng etməyi deyil, nə vaxt və hansı tonda əlaqə qurmağı təklif edir. MRF yanaşması Data Foundation-dan başlayır — risk modeli təmiz müştəri tarixçəsi üzərində qurulur, nəticələr CRM-də səs-küy çıxarmadan görünür.
Mənbələr
- Quadient (2026) — Predictive Analytics in AR
- Lucid Financials (2025) — AI-Powered Collections
- Fazeshift (2026) — Intelligent AR Platform
- PYMNTS (2026) — B2B Payments Report
Manual və Süni intellekt — eyni debitor, fərqli nəticə
Keçidlə yanaşmanı dəyiş — eyni debitor borcları, iki fərqli yığım strategiyası ilə.
Aşkarlama
Faktura çıxan andan risk skoru
Prioritetləşdirmə
Risk × məbləğ × DSO təsiri
Əlaqə
Avtomatik bildiriş + tonal təklif
DSO
Baseline − 13 gün
Pul axını
+27% (Lucid Financials)
Vaxt
AR komandası üçün 0 saat
DSO yaxşılaşması ilə azad olan dövriyyə kapitalı
İllik debitor borclarınızı daxil edin — model sənayeyə görə DSO yaxşılaşmasının azad etdiyi dövriyyə kapitalını hesablayır.
Xidmət sənayesi seçilib · DSO yaxşılaşma: 13 gün.
Azad olan dövriyyə kapitalı
₼ 28,493
Düstur: debitor × DSO yaxşılaşma / 365
Rəqəm illüstrativdir — real fayda biznes strukturuna görə fərqlənir. MRF audit ilə dəqiq qiymətləndirmə apara bilər.
Öz debitor portfeliniz üzərində görmək istəyirsiniz?
Demo data ilə deyil — sizin müştəri ödəniş tarixçəniz üzərində 2-3 günə risk modeli quraq.
MRF Works AI Assistant
Online · Powered by AI