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随着全球经济发展放缓,资金短缺成为一个普遍现象,对许多企业来说,最主要地影响表现在营业利润的下降。重视营运资金管理已经日益成为财资管理者的共识。仅仅把现金为王作为一句口号是不够的,资金管理者应该调查它们的现金是从哪里来的、又到哪里去。获知现金赤字或者盈余的时间轴对于企业制定未来的计划至关重要。
对现金为王的深刻理解 凡事预则立,不预则废。在将资金管理提高到核心目标后管理者首先需要破除常见的误区和迷思。例如,认为只有首席财务官才有能力解决营运资金管理中出现的问题。事实上,企业资金的高效管理源于各个部门的贡献。 现金循环周期是企业在经营中从付出现金到收到现金所需的平均时间,它被用来衡量企业的资金使用效率,数值较低的企业资金使用效率较高。 现金循环周期=存货周转天数+账款周转天数-应付账款周转天数 而这几项指标很大程度上决定于工厂准确的生产预测、销售的快速回款和采购获得更长的赊销账期。因此资金管理的效果就取决于财务部门和业务部门的理解和通力协作。
那么,既然应付账款周转天数越长越好,拖欠供应商货款有助于改善现金流吗?
铂略认为拖欠供应商的账款并不可取,虽然资金循环周期表面上有所改善,但这种行为损失了企业信誉,会导致供应商在后续的订单和合同中提高价格,从长期来看无助于节省资金成本。那么,是否采购所获取的账期越长越好呢?我们认为这要根据产业链的实际情况进行分析。信用销售本质上是客户占用供应商资金的行为。如果把供应商和客户作为一个整体来看,如果供应商的融资成本相对客户较低,那么增加账期和略微提高价格是理性的行为。但如果供应商的融资成本较高,那么客户的策略就应当是迅速付款以换取价格的降低,此时虽然看似现金循环周期增加了,但所需的营运资金却降低了。
现在金融业基于订单也推出了各类供应链融资产品。如果能够利用,也可达到适当转移风险、稳定供销关系的良好效果,提高产业链的整体竞争力。
现金流预测的重大意义 不准确的预测就像多米诺骨牌一样带来恶性循环。很多企业由于客户晚付货款,所以被迫对自己的供应商也只能拖欠货款,例如在约定支付现金的时点支付银行承兑汇票。对于一个企业,预测错误的后果可能是灾难性的,以贷款为例,融资的规划是按照预测制定的。贷款从规划到谈妥放款往往是六个月,这就造成预测必须满足六个月的提前量否则就无法维系正常的经营。
既然现金流预测的工作如此重要,财务部门应如何提高预测精度呢?第一步就是切实控制好财务部直接可控的资金。以支票为例,开具支票的限额宜低不宜高,因为支票无法确定托收时间。如果集团公司的子公司支付了一千万的支
票,在客户托收时可能导致整个集团的额度都爆仓而无法进行支付。有的数据虽然不是财务部可控的,但是财务部较容易预测的,比较典型的是日常经费,这个预测方法很多,比较现实的是基于历史数据的实际。铂略建议不要简单的把每个月利润表上销售、管理费用就作为经费的预测,因为会计是权责发生制有很多预提待摊的情况,但是资金预测表还是收付实现制来进行的。第二步就是要与业务部门取得资金管理的共识。以销售部门为例,财资管理者一定要清楚的知道销售部门预测收款的逻辑,然后才能根据这个逻辑的每一步去核实,并不断选择能提高精度的方法。
引入现金流预测的精细化管理方法 业务部门预测收款的逻辑千变万化,其中最坏的结果是预测人员“拍脑袋”来填数字。财务人员往往会认为自己不是一线人员因此无法管理,但其实仍然有许多可用的方法,例如精细化管理。首先是对历史数据的梳理,找出差异的主要来源。
在短期预测中,许多公司都是以合同或订单来进行现金流预测,这种预测的逻辑是认为客户是能够尊重合同的,将合同或订单中约定付款的时间作为参照。这时就要研究客户的付款长期习惯,哪些客户的付款非常准时,哪些付款每次都会利用银行承兑汇票或各种借口拖延。
对于习惯拖延的客户, 一方面要提高合作的价格减少客户占用公司资金造成的损失 另一方面要根据其付款习惯来调整收款时间的预测。 在进行预测时未必要面面俱到,根据80/20原则将公司主要的客户付款习惯摸清就可以有效提高预测的准确程度,这是效率和质量的平衡。
在长期预测中,由于缺乏订单或合同进行参照,就依赖于对业务部门提供的最新预测数据进行利用,财务部门需要根据业务部门提供数据的习惯鼓励业务部门提供更精确的预测。 有的财务部门习惯直接在业务部门提供的数据上打折或者自己建立模型来推导,但铂略认为更好的做法是让业务部门认识到其提供的数据精度不符合要求,进而自行修改。
财务总监可以提供往年数据、预算与实际的比较来提醒业务部门其数据的精度不足。即便销售往往给出乐观的回款预估,这时财务总监不应采取不信任的态度,而应提醒销售该数据是基于最可能的情况而非最乐观的情况,财务需要做的是通过信息交叉比对和对同事性格的了解去确定业务部门是否是深思熟虑后的提供这些数据。
如果不是,那么让业务部门去根据业务逻辑去重新调整是更好的做法,因为只有在业务部门掌握的信息是最充分的,对预测是最有价值的。如果财务部门自行在业务部门提供的数据上打折或者自己建立模型来推导,实际上只是用一种不准确的预测去替代另一种不准确的预测。因为数据源不准确的问题不是财务部能解决的,财务部能提供的帮助是为业务部门梳理逻辑,进行精细化管控。
有的企业适合按市场(地区)进行精细化预测,有的则适合按照客户进行精细化预测,有的则适合按照产品进行精细化预测。财务部如果遇阻代庖,就难以使用最适合的预测方式和获得第一手的信息。 例:单体资金预测表
行业特性对预测的影响 行业特性对现金流预测同样影响巨大。 例如工程机械销售行业,销售额比起普通行业会更大,赊销的情况非常严重,比较典型的是采取分期收款的模式,还有很多客户是通过融资租赁的渠道操作,最终会导致主营业务项下的现金流量非常大,与此对应在流出方面相对比较简单,这就是行业特点。
再如服务性行业,员工的工资占到成本的绝大部分,重点就需要对工资支出的节点进行严格分析,例如每月25日发放工资,可能对这个时点单独要进行分析,这个时点账面的资金是否够用要进行统筹。有些装备制造行业的特点是除了经销商的销售以外还有大宗销售,对象是一些国有大中型企业,路桥公司等,这些公司可能习惯性拖延付款,且单笔金额达到数千万。客户企业没有良好的付款习惯,甚至把拖欠供应商账款作为资金管理的一种手段。
对于这种企业就需要对收款的精度做一个很好的预测。财务部门完全有责任对销售提供的数据进行复核,如果销售提供的数据总是出现问题,财务甚至可以做多个版本的资金预测表,有乐观的,也就是所有客户都按照合同要求来付款,有悲观的,可能50%的大客户应付的时点未付,这个时候公司的资金流会变成怎样。如果销售部门每次给的数字都不准,财务部的工作一定是没有到位的。
事后总结和改进 预测做到每次预测和现实情况都100%匹配的现在几乎没有,但事后的差异分析是预测人员可以做的,案例公司每个月有对过去三个月的资金预测和实际的情况做比较。特别是对于重要的项目5%或者10%以上的偏差,这些差异要逐一进
行原因说明,同时拿出日后怎么来进行修改的方案。资金预测做完之后还有很多资金实际的报告工作,至少要有一个资金实际流入流出情况的汇报表。这个报表一定要与之前所做的资金预测表做比较。这项工作做一次见效不大,但每个月持续操作到了一年之后会发现有非常多提高的空间。比如每个财务人员都不一样,有的比较保守谨慎,喜欢给自己有很多余地,收款可以收一千万但按照八百万来预测。但一年后将预测数和实际数化成图表会发现每次都有20%的结余。为此让企业付出很大资金成本,当筹资按照借了不必要二百万。作为财务人员有相对保守的,也有相对激进,但是通过一个长期的比较之后总结可以发现很多隐藏的问题,达到逐渐改善。
资金预测不是目的而是手段,资金预测精度再高,如果在筹资环节或者投资环节没有匹配上那预测工作都是浪费。例如预测人员预测到资金缺口一千万,但没跟银行谈判贷款。或者资金有盈余,根据公司政策可以去做一些理财产品但没有做。这都是对资金预测工作的极大浪费。资金部门是一个对公司的财务成本负责的部门。
联想集团的案例 联想的现金流预测是为供应链金融服务的。在此方面联想面临三大挑战:如何支持公司业务高速增长(How to support company growth);如何解决30多万客户资金问题(How to solve capital of customers);如何管理客户信用风险(How to manage credit risk)。
作为一个大型集团公司,联想认为,以交易为中心引入金融机构提供低成本的资金供应链上下游企业使用,是最大化自身优势的策略。资金管理工作围绕四个大点展开:降低风险(Decrease risk);增进合作(Strength cooperation);优化财务(Optimize financial state);扩大市场(Expand market share)。
在具体方针上,联想采取了四个策略:以间接授信替代直接授信,适当转移或降低信用风险;稳定与上下游购、销关系,增进合作,提升供应链整体竞争力;配合银行为上下游授信,优化报表,节约财务成本,改善自身资金流;改善单一的产品销售,扩大产销量及客户群体,提升企业整体竞争力和品牌地位。
经过对供应链交易的信息、业务流程、融资方式进行整合后,联想绘制出了自身的供应链融资体系,并充分利用体系中的各项优势资源引入金融机构来提供低成本的营运资金。
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