Читайте в сентябрьском номере 
Тема номера: "Работа с контрагентами" 

«Красные флаги» проблемных контрагентов: с кем лучше не работать?

Ежегодно тысячи хозяйствующих субъектов сталкиваются с последствиями неосмотрительного выбора делового партнера: от непоставки оплаченного товара и срыва сроков выполнения работ до доначисления налогов, пеней и штрафов по итогам налоговых проверок. А.Н. Дубоносова систематизирует признаки («красные флаги»), указывающие на потенциальную недобросовестность или финансовую несостоятельность контрагента, и предлагает практические рекомендации по минимизации соответствующих рисков. Материал структурирован по группам признаков, каждая из которых сопровождается подробными пояснениями, примерами из практики и таблицами.

Дебиторская и кредиторская задолженность: учитываем, анализируем, оптимизируем

Наличие дебиторских и кредиторских долгов — вполне нормальная ситуация для хозяйственного процесса. Поэтому в ходе анализа «дебиторки» и «кредиторки» должно беспокоить не само наличие долгов, а их объемы, сроки возникновения и погашения, соразмерность долгов другим активам и обязательствам организации. Из статьи Д.В. Кислова вы узнаете об организационно-методологических аспектах контроля задолженности контрагентов и задолженности компании перед контрагентами.

Как искусственный интеллект сокращает дебиторскую задолженность и повышает эффективность планово-экономического отдела

Дебиторская задолженность для большинства российских компаний остается хронической болезнью. Планово-экономические отделы ежемесячно формируют отчеты, рассчитывают DSO, готовят реестры старения долгов, но ситуация меняется медленно. Причина в том, что классический инструментарий экономиста (претензии, звонки, начисление пеней) работает на следствие, а не на причину. Должники адаптируются быстрее, чем методики взыскания. Новый подход, который начал активно формироваться в 2025–2026 годах, заключается в интеграции технологий искусственного интеллекта непосредственно в процессы управления дебиторской задолженностью. М.В. Алтухова разбирает, как именно нейросети и машинное обучение трансформируют работу планово-экономического отдела, какие конкретные шаги дают максимальную отдачу, как экономисту начать применять эти инструменты уже сегодня.