Сучасні моделі управління дебіторською заборгованістю підприємства
Анотація
В умовах ринкової конкуренції та нестабільного економічного середовища ефективне управління дебіторською заборгованістю є важливим чинником фінансової стійкості суб'єктів господарювання. За мінливих умов бізнес-середовища певних трансформацій та удосконалень зазнають підходи до розуміння специфіки управління дебіторською заборгованістю.
Постановка проблеми. Попри значний науковий доробок, українські підприємства стикаються з надмірним накопиченням дебіторської заборгованості – до частки у 40-60% оборотних активів. При цьому застосування традиційних методів управління не завжди дозволяє врахувати специфіку тривалих строків постачання та валютних коливань, що характерні для вітчизняного бізнес-середовища. Тому проблематика управління дебіторською заборгованістю потребує постійної уваги в частині перегляду усталених управлінських моделей, їх удосконалення та імплементування зарубіжного досвіду.
Нерозв'язані аспекти. Відсутній систематизований порівняльний аналіз сучасних моделей управління дебіторською заборгованістю з урахуванням їх застосовності за галузевою специфікою та типом бізнесу. Недостатньо обґрунтовано роль поетапних схем оплати як превентивного інструменту мінімізації кредитного і валютного ризиків.
Мета статті. Систематизувати та порівняти п'ять ключових моделей управління дебіторською заборгованістю, дослідити їх реальне застосування в різних ринкових умовах і розробити галузево-диференційовані рекомендації щодо оптимального поєднання окремих моделей.
Основний матеріал. Проведено порівняльний аналіз традиційної кредитної моделі, АВС/XYZ-аналізу, факторингу, моделі на основі штучного інтелекту та машинного навчання, а також моделі поетапних платежів. Для кожної моделі описано механізм дії, переваги, обмеження та реальну практику застосування. Сформовано матрицю оптимальних поєднань моделей залежно від типу підприємства.
Висновки. Жодна модель окремо не забезпечує всебічного управління дебіторською заборгованістю. Найефективнішою є гібридна стратегія, що поєднує кредитну модель як основу, АВС/XYZ-аналіз для визначення пріоритетів та ситуативне застосування поетапних платежів, факторингу або інструментів штучного інтелекту залежно від галузі та масштабу бізнесу.
Завантаження
Посилання
Yurchenko, S. V., Machak, T. O., & Ovdin, V. S. (2024). Accounts receivable management to improve the level of financial and economic security of an enterprise. Problems of Modern Transformations. Series: Economics and Management, 16. https://doi.org/10.54929/2786-5738-2024-16-04-02 [in Ukrainian]
Bardadym, M., & Svichkar, N. (2023). Accounting and management of accounts receivable to strengthen the financial security of an enterprise. Economy and Society, 50. https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-50-11 [in Ukrainian]
Tkachuk, L., & Venda, Ch. (2023). Theoretical and methodological aspects of enterprise accounts receivable management. Innovation and Sustainability, 1, 84–90. https://doi.org/10.31649/ins.2023.1.84.90 [in Ukrainian]
Fedorenko, O. S., & Kolotusha, M. O. (2023). Analysis of modern approaches to managing enterprise accounts receivable under conditions of intensifying economic crisis. Academic Visions, 26. Retrieved from: https://academy-vision.org/index.php/av/article/view/804 [in Ukrainian]
Zeng, Y. (2022). Neural network technology-based optimization framework of financial and management accounting model. Computational Intelligence and Neuroscience, 2022, Article 4991244. https://doi.org/10.1155/2022/4991244
Artificial intelligence (AI) in working capital management. (2024). World Journal of Advanced Research and Reviews, 23(1), 1436–1451. https://doi.org/10.30574/wjarr.2024.23.1.2141
Pinchuk, T., Stefanovych, N., & Kumeiko, A. (2023). Economic characteristics of the definition “accounts receivable” and methodological approaches to its classification. Economy and Society, 47. https://doi.org/10.32782/2524-0072/2023-47-66 [in Ukrainian]
Moore, W. R., & van Vuuren, J. H. (2024). A framework for modelling customer invoice payment predictions. Machine Learning with Applications, 17, Article 100578. https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2024.100578
Berliana, F., Reviandani, W., & Vilantika, E. (2024). Analysis of accounts receivable turnover at PT. XXY, a manufacturing company in Gresik. Jurnal Ilmiah Manajemen, 5(1), 1–14. https://doi.org/10.15575/jim.v5i1.32973
Shurpenkova, R., & Lutsenko, K. (2022). Theoretical aspects and methodological approaches to accounting for settlements with debtors. Economy and Society, 43. https://doi.org/10.32782/2524-0072/2022-43-24 [in Ukrainian]
Shyhun, M., & Mukhomor, H. (2025). A new approach to the analysis of accounts receivable turnover. Sustainable Development of Economy, 2(53), 310–317. https://doi.org/10.32782/2308-1988/2025-53-42 [in Ukrainian]
Kononenko, L. V., Sysolina, N. P., & Yurchenko, O. V. (2021). Accounts receivable management: Current state, problems, and prospects. Economic Space, 166, 104–109. https://doi.org/10.32782/2224-6282/166-18 [in Ukrainian]
Martínez-Sola, C., García-Teruel, P. J., & Martínez-Solano, P. (2014). Trade credit and SME profitability. Small Business Economics, 42(3), 561–577. https://doi.org/10.1007/s11187-013-9491-y
Bahrami, M., Bozkaya, B., & Balcisoy, S. (2020). Using behavioral analytics to predict customer invoice payment. Big Data, 8(1), 25–37. https://doi.org/10.1089/big.2018.0116
Agarwal, P., & Gupta, A. (2024). Harnessing the power of ERP and CRM systems for sustainable business practices. International Journal of Computer Trends and Technology, 72(4), 102–110. https://doi.org/10.14445/22312803/IJCTT-V72I4P113
Gunasekaran, V. (2024). Reinforcement learning for automated payment reconciliation. International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), 11. Retrieved from: https://www.irjet.net/archives/V11/i6/IRJET-V11I604.pdf
Stepanenko, O. I., & Dubovyk, M. F. (2022). Analysis of accounts receivable, its impact on the financial condition and business activity of an enterprise. Problems of Systemic Approach in the Economy, 2(88), 116–125. https://doi.org/10.32782/2520-2200/2022-2-17 [in Ukrainian]
Yaremenko, L. M. (2021). Accounting and analytical support for accounts receivable management. Efficient Economy, 12. https://doi.org/10.32702/2307-2105-2021.12.78 [in Ukrainian]
Bielozertsev, V., & Yelisieieva, O. (2021). Accounts receivable management and factors affecting its quality. European Journal of Management Issues, 29(1), 3–11. https://doi.org/10.15421/192101 [in Ukrainian]
Prokhorova, V. V., Abernikhina, I. H., Mushnykova, S. A., Bozhenova, O. V., & Toporkova, O. L. (2024). Risk management based on hedging instruments in an export-oriented economy. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(13(128)), 26–34. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.299651 [in Ukrainian]
Demchenko, T. (2023). Assessing the impact of accounts receivable on enterprise value. Sustainable Socio-Economic Development Journal, 1(1–2), 52–58. https://doi.org/10.31499/2786-7838.ssedj.2023.1(1-2).52-58 [in Ukrainian]
Pyvovarova, H. B. (2019). Hedging currency risks of the loan portfolio of JSC Ukrzaliznytsia. Efficient Economy, 3. https://doi.org/10.32702/2307-2105-2019.12.155 [in Ukrainian]
Verkhovna Rada of Ukraine. (2025, June 3). On factoring: Law of Ukraine No. 4466-IX. Retrieved from: https://rada.gov.ua [in Ukrainian]
Авторське право (c) 2026 ФІНАНСОВО-КРЕДИТНІ СИСТЕМИ: ПЕРСПЕКТИВИ РОЗВИТКУ

Цю роботу ліцензовано за Міжнародня ліцензія Creative Commons Attribution 4.0.