ИИ поможет превратить длинный реестр дебиторской задолженности в понятный рабочий список: сгруппировать долги по сроку, сумме и наличию обещанной даты оплаты, а затем подготовить черновики напоминаний. Однако нейросеть не знает реального состояния спора и не должна самостоятельно оценивать вероятность взыскания.
Подготовьте таблицу
Для анализа достаточно указать:
условное название контрагента;
сумму долга;
дату возникновения;
срок оплаты;
количество дней просрочки;
дату последнего контакта;
обещанную дату платежа;
наличие спора или акта сверки.
Перед загрузкой удалите банковские реквизиты, контакты физических лиц и другие ненужные сведения.
Готовый промпт
Проанализируй реестр дебиторской задолженности.
Используй только сведения из таблицы. Не оценивай платежеспособность контрагентов и не делай юридических выводов.
Раздели задолженность на группы:
срок оплаты еще не наступил;
просрочка до 30 дней;
просрочка от 31 до 90 дней;
просрочка свыше 90 дней;
срок или статус требуют уточнения.
Внутри каждой группы поставь выше долги с большей суммой и более длительной просрочкой.
Для каждой строки предложи следующее действие: проверить оплату, запросить акт сверки, направить напоминание, уточнить обещанную дату или передать ответственному специалисту.
ИИ не должен сам отправлять претензии или менять резерв. Его задача — подготовить список, с которого бухгалтер или финансовая служба начнет работу.
Больше примеров применения ИИ в финансовых процессах публикую в Telegram.
Роман Ткачев — эксперт по автоматизации корпоративных процессов и практическому применению ИИ в работе корпоративных служб.
Начать дискуссию