Ефективне управління заборгованістю та системи стягнення платежів — це, без перебільшення, пріоритет №1 для компаній, що зіткнулись із серйозною кризою неплатежів. За роки роботи в MaxBill ми неодноразово спостерігали, як навіть поодинокі дефолти з боку B2B-клієнтів можуть завдати комунальним підприємствам відчутних фінансових збитків, а прострочені платежі у B2C-сегменті швидко накопичуються, що призводить до зростання безповоротних втрат.
Як постачальник сучасних систем управління доходами, ми впроваджуємо рішення, що допомагають енергетичним і комунальним компаніям працювати з борговими зобов’язаннями в різних ситуаціях. У цьому матеріалі ви дізнаєтесь:
— Чому управління заборгованістю — це необхідність
— Які чинники призводять до проблем з оплатами
— Якими є шляхи повернення заборгованості та механізми стягнення
— Який наступний крок допоможе вам ефективно боротися з проблемними боргами.
Розглянемо детальніше.
Чому ми приділяємо увагу управлінню заборгованістю та сприяємо поверненню боргів?
Ситуація із заборгованістю за комунальні послуги в Україні є складною та багато в чому унікальною через сукупність воєнного стану, економічної нестабільності та обмежених можливостей державного бюджету. Ось кілька ключових аспектів:
1. Зростання заборгованості:
Станом на 2024 рік, заборгованість населення за житлово-комунальні послуги в Україні сягала понад 100 мільярдів гривень. Найбільша частка припадає на опалення, постачання газу та електроенергію. Зокрема, у зимовий період вона традиційно зростає через високі суми в платіжках і низьку платоспроможність населення.
2. Неспроможність платити:
Повномасштабна війна значно вплинула на доходи громадян, особливо у прифронтових та окупованих регіонах. У багатьох людей немає змоги оплачувати послуги вчасно або повністю, навіть якщо вони не втратили джерела доходу — інфляція, зміна тарифів і зростання вартості життя дають про себе знати.
3. Мораторій на нарахування пені:
На період дії воєнного стану в Україні діє мораторій на нарахування пені та штрафів за несвоєчасну оплату комунальних послуг. Тобто, технічно споживачі не караються за прострочення, що, з одного боку, соціально справедливо, а з іншого — послаблює позиції постачальників у питаннях стягнення.
4. Важкий фінансовий стан постачальників:
Комунальні підприємства часто самі мають борги перед енергопостачальниками, банками чи державними фондами. Через нестабільну оплату з боку населення й неповну компенсацію пільг і субсидій з бюджету, вони змушені шукати альтернативні джерела фінансування або оптимізувати витрати.
5. Відсутність системного підходу до роботи з боргами:
У багатьох компаніях досі застосовуються ручні або фрагментовані підходи до обліку та стягнення боргів. Автоматизовані платформи управління заборгованістю, як-от ті, що використовуються в країнах ЄС, лише поступово впроваджуються.
Маючи досвід співпраці із європейськими енергетичними і комунальним компаніями, MaxBill на разі пропонує свої рішення з управління заборгованістю українському ринку.
Ми розуміємо, що добре вибудувані стратегії управління заборгованістю та стягнення платежів можуть пом’якшити наслідки неплатежів і створити ситуацію, вигідну як для постачальників, так і для споживачів. До таких стратегій традиційно входять гнучкі підходи до стягнення, ефективна комунікація та використання технологій для автоматизації процесів повернення боргів.
Пропонуємо розглянути практичні рішення для оптимізації управління заборгованістю, що допомагають мінімізувати її негативний вплив на ефективність бізнесу.
Стягнення заборгованості завдяки автоматизації, гнучким налаштуванням і якісній комунікації
Система управління заборгованістю та стягненням є частиною програмного забезпечення MaxBill для білінгу (виставлення рахунків) комунальних послуг. Вона пропонує сучасне, гнучке рішення, яке дозволяє створювати клієнтоорієнтовані підходи до стягнення зростаючих рахунків за енергоносії та інші послуги.
Завдяки цій системі комунальні підприємства можуть налаштовувати різні сценарії роботи з боргами — залежно від типу клієнтів, схем обслуговування або заздалегідь визначених інтервалів відповідно до бізнес-правил.
Така гнучкість створює умови, за яких виграють обидві сторони: постачальники ефективно управляють та повертають заборгованість, а споживачі отримують чітку інформацію та проходять шлях погашення боргу без стресу.
Автоматизація може стати рушієм ефективної роботи вашої організації та процесу стягнення заборгованості в комунальній та енерго сфері
Автоматизація є ключовим чинником, що суттєво покращує процеси управління заборгованістю, сприяючи більш ефективній комунікації, стягненню коштів і звітності.
Рішення MaxBill із модулем управління заборгованістю та стягненням платежів надає постачальникам низку вагомих переваг, зокрема:
1. Оптимізовані дії зі стягнення боргів:
Постачальники отримують можливість спростити процес переведення споживачів на тарифні плани з передоплатою, що дозволяє поступово погашати наявну заборгованість. Компанії також можуть впроваджувати тарифні плани з різними схемами знижок, включаючи ті, що надаються державою.
Окрім цього, стратегії стягнення заборгованості в комунальній сфері передбачають налаштування індивідуальних сценаріїв для клієнтів, які оформили договір реструктуризації боргу.
Такі сценарії включають чітко визначені етапи та бізнес-правила, що дозволяють оперативно реагувати на можливі випадки повторного порушення платіжної дисципліни.
(На скріні демонстрація, як влаштована система стягнення боргів для одного з європейських клієнтів – англ. мовою)
Крім того, ці сценарії враховують ситуації, коли клієнти одночасно здійснюють оплату поточних рахунків і поступово погашають наявну заборгованість відповідно до узгодженого графіка.
2. Індивідуалізовані підходи до повернення боргів:
Система дозволяє налаштовувати окремі цикли стягнення для різних сегментів клієнтів, забезпечуючи персоналізований підхід відповідно до конкретних обставин. Сценарії можуть відрізнятися залежно від того, йдеться про побутових чи комерційних споживачів.
3. Стратегічний контроль на основі даних:
Інтеграція клієнтських даних, зокрема перевірок платоспроможності через сторонні API, покращує прийняття рішень щодо управління боргами. Клієнтські сценарії можуть включати етапи верифікації, що дозволяє використовувати аналітику для ухвалення виважених дій.
4. Потужна система нагадувань і сповіщень:
Рішення включає гнучкий механізм нагадувань і сповіщень для різних цілей. У рамках процесу стягнення можуть надсилатися повідомлення з актуальною інформацією про борг і датами платежів. Система також автоматично надсилає копії рахунків відповідно до сценарію управління заборгованістю. Крім того, разові сповіщення інформують команду кредитного контролю у випадках, коли потрібне ручне втручання.
5. Аналітична звітність для ухвалення рішень:
Рішення MaxBill надає звіти в реальному часі, які дозволяють комунальним підприємствам оцінювати ефективність дій, аналізувати результати стратегій і своєчасно вносити корективи. Звіти також містять важливі дані про фінансовий стан клієнтів, що допомагає виявити тренди та реагувати на них більш емпатійно в процесі стягнення.
Комплексне рішення MaxBill для управління заборгованістю надає комунальним підприємствам усі необхідні інструменти для побудови ефективних стратегій стягнення й роботи з боргами загалом.
Завдяки поєднанню автоматизації, гнучких налаштувань і потужної системи комунікації, підприємства можуть підвищити результативність процесу повернення боргів, оптимізувати операції зі стягнення і водночас зберегти довіру та позитивні відносини з клієнтами.
Використання штучного інтелекту (AI) та машинного навчання (ML) для випередження проблемної заборгованості
Прогнозна аналітика на основі ШІ та МН в управлінні заборгованістю дає змогу енергетичним і комунальним компаніям заздалегідь виявляти ризики неплатежів і завчасно готуватися до потенційних фінансових втрат.
Напередодні холодного сезону 2025 року постачальники послуг мають особливо загострити свою клієнтську стратегію. У цьому процесі моделі машинного навчання стають основою нових підходів, дозволяючи:
- Точно визначати контракти з високим ризиком утворення заборгованості у майбутньому
- Аналізувати ключові чинники, що сприяють накопиченню боргів серед клієнтів
- Застосовувати “What-If” (“Що буде, якщо?”) моделювання для стратегічного прогнозування та прийняття рішень
Машинне навчання допомагає зрозуміти, які дії мають найбільший вплив на повернення споживчого боргу. Система також прогнозує ймовірність успіху кожної дії.
Імітація кількох можливих сценаріїв дозволяє знайти оптимальну послідовність дій, що забезпечить максимальний рівень повернення боргів і сприятиме швидшому врегулюванню прострочених платежів.оптимальну послідовність дій, що забезпечить максимальний рівень повернення боргів і сприятиме швидшому врегулюванню прострочених платежів.
Ключові етапи побудови моделі:
- Визначення проблеми та бізнес-цілей: Формулювання базових запитань, які допомагають окреслити обсяг проєкту, його пріоритети, потреби та бюджет.
- Збір даних: Агрегація даних із релевантних джерел у структурованому або неструктурованому вигляді для подальшого аналізу.
- Обробка даних: Критично важливий етап очищення, уніфікації та підготовки даних, що забезпечує якість аналітики.
- Аналіз даних: Глибоке дослідження набору даних з метою отримання інсайтів і розуміння ключових змінних.
- Моделювання: Побудова аналітичної моделі, яка відповідає цілям проєкту та демонструє потрібний рівень точності.
- Впровадження моделі: Реалізація моделі через відповідні платформи, інтеграція з реальними процесами та перевірка її ефективності на практиці.
Модель прогнозування заборгованості MaxBill базується на 70 параметрах, визначених згідно з індивідуальними вимогами клієнта. Водночас рішення є адаптивним — перелік параметрів можна розширювати, щоб точно відповідати особливостям бізнес-моделі та операційним потребам кожної конкретної компанії.
Зацікавив підхід MaxBill? Зв’яжіться з нашою командою зараз, і ми знайдемо рішення саме для вашої компанії.
