TSCWORLD AI AI-Powered Enterprise OS

ใบแจ้งหนี้และการชำระเงิน

227

อัตราชำระตรงเวลา 76.7% นับจากวันที่เอกสารเข้าระบบ — นับจากวันที่คู่ค้าออกใบได้ 58.2%

โมดูล 28ช่องทางคู่ค้า 6
Live
ชำระตรงเวลา นับจากวันที่คู่ค้าออกใบ
0%
ต่างกัน 18.5 จุด
ที่แสดงอยู่ 76.7% นับจากวันเข้าระบบ
เวลาที่เอกสารใช้ก่อนเข้าระบบ
0วัน
710 ใบที่ต่างกัน
ช่วงที่ไม่มีใครรับผิดชอบ
ใบแจ้งหนี้จากคู่ค้า
0ใบ
ชำระช้า 896 ใบ
จากคู่ค้า 132 รายที่ใช้งานอยู่
อัตราชำระช้าของคู่ค้ารายเล็ก
0%
รายใหญ่ 9.6%
479 จาก 1,248 ใบ
อัตราชำระช้าของคู่ค้ารายใหญ่
0%
ต่างกัน 4.0 เท่า
142 จาก 1,486 ใบ
ยอดจัดซื้อทั้งปี
0ล้านบาท
เจ้าหนี้การค้าอยู่โมดูล 13
ตรงกับหน้า 224

อัตราชำระตรงเวลาสองค่าที่ต่างกันที่จุดเริ่มนับ ตัวหารเดียวกัน ตัวเศษต่างกัน

ต่างกัน 18.5 จุด
จุดเริ่มนับใบที่ตรงกำหนดจากทั้งหมดอัตราใครใช้ตัวเลขนี้
วันที่ใบแจ้งหนี้เข้าระบบ (ที่แสดงอยู่)2,9463,84276.7%ฝ่ายบัญชีใช้วัดงานตัวเอง
วันที่คู่ค้าออกใบแจ้งหนี้2,2363,84258.2%คู่ค้าใช้นับว่าได้เงินช้าหรือไม่
ส่วนต่าง710 ใบ18.5 จุด8.4 วันที่ไม่มีใครนับ

2,946 ÷ 3,842 = 76.7% · 2,236 ÷ 3,842 = 58.2% · ส่วนต่าง 2,946 − 2,236 = 710 ใบ คิดเป็น 18.5 จุด · เวลาเฉลี่ยจากวันที่คู่ค้าออกใบถึงวันที่เข้าระบบ 8.4 วัน

ทั้งสองตัวเลขถูกต้องตามนิยามของมัน และตอบคนละคำถาม — 76.7% ตอบว่าฝ่ายบัญชีจ่ายทันหลังได้รับเอกสารหรือไม่ ส่วน 58.2% ตอบว่าคู่ค้าได้เงินตามเครดิตที่ตกลงไว้หรือไม่ · ปัญหาคือตัวเลขที่แสดงต่อคู่ค้าและที่ใช้รายงานผู้บริหารคือตัวแรก ซึ่งเป็นตัวที่ตอบคำถามของเราเอง ไม่ใช่ของคู่ค้า · รูปแบบนี้เหมือนกับที่โมดูล 18 พบเรื่อง OTD ทุกประการ แต่กลับด้าน — ครั้งนั้นเราวัดถึงประตูโรงงานแทนที่จะวัดถึงมือลูกค้า ครั้งนี้เราเริ่มนับหลังจากที่คู่ค้าเริ่มนับไปแล้ว 8.4 วัน · 8.4 วันนั้นเป็นช่วงที่ไม่มีใครรับผิดชอบ เพราะฝ่ายจัดซื้อถือว่างานจบเมื่อส่งเอกสารต่อ และฝ่ายบัญชีเริ่มนับเมื่อได้รับ · ซึ่งเป็นช่องว่างแบบเดียวกับที่โมดูล 18 พบในช่วงรอรถมารับ 0.4 วันที่ไม่อยู่ในตัวชี้วัดของใครเลย · ทางแก้คือเริ่มนับจากวันที่คู่ค้าออกใบและวัด 8.4 วันนั้นเป็นตัวชี้วัดของตัวเอง เพราะเมื่อไม่มีใครวัด ก็ไม่มีใครลด · ผลที่ต้องบอกล่วงหน้าคืออัตราชำระตรงเวลาจะตกจาก 76.7% เป็น 58.2% ทันที ทั้งที่ไม่มีใครจ่ายช้าลงเลย

อัตราชำระช้าแยกตามขนาดคู่ค้า กลุ่มที่ทนได้น้อยที่สุดถูกชำระช้าที่สุด

กลุ่มจำนวนรายใบแจ้งหนี้ชำระช้าอัตราช้า
รายใหญ่ (เกิน ฿20M ต่อปี)121,4861429.6%
รายกลาง (฿1M–฿20M ต่อปี)341,10827524.8%
รายเล็ก (ต่ำกว่า ฿1M ต่อปี)861,24847938.4%
รวม1323,84289623.3%

12 + 34 + 86 = 132 ราย ✓ ตรงกับคู่ค้าที่ใช้งานอยู่ในหน้า 224 · 1,486 + 1,108 + 1,248 = 3,842 ใบ ✓ · 142 + 275 + 479 = 896 ใบ ✓ = 3,842 − 2,946 · 38.4% ÷ 9.6% = 4.0 เท่า

คู่ค้ารายเล็กถูกชำระช้า 4.0 เท่าของรายใหญ่ ซึ่งเป็นทิศทางที่ตรงข้ามกับที่ควรเป็น — รายเล็กคือกลุ่มที่สภาพคล่องบางที่สุดและทนการรอเงินได้น้อยที่สุด · สาเหตุไม่ใช่นโยบาย แต่เป็นผลของการจัดลำดับงานตามมูลค่า ใบแจ้งหนี้ ฿30M ได้รับการตรวจก่อนใบ ฿30,000 เสมอ เพราะผลของการจ่ายผิดต่างกันมาก · ผลที่ตามมาคือคู่ค้ารายเล็กบางรายบวกความเสี่ยงเรื่องเงินเข้าไปในราคา ซึ่งบริษัทจ่ายอยู่แล้วโดยไม่รู้ตัว · ทางแก้ที่ไม่ต้องเพิ่มคนคือกำหนดวงเงินที่ตรวจแบบง่ายได้ เช่นใบต่ำกว่า ฿100,000 ที่ตรงกับใบสั่งซื้อและใบรับของครบให้อนุมัติอัตโนมัติ · ซึ่งครอบคลุมใบแจ้งหนี้ของรายเล็กเกือบทั้งหมดและลดงานตรวจของฝ่ายบัญชีลงด้วย · ระบบไม่เสนอให้ชำระรายเล็กก่อนรายใหญ่ เพราะนั่นเป็นการตัดสินใจเรื่องเงินสดที่เป็นของฝ่ายการเงิน แต่เสนอให้แยกอัตราชำระช้าตามขนาดไว้ในรายงาน ซึ่งปัจจุบันรายงานรวมเป็นตัวเดียวที่ 23.3%

สิ่งที่ช่องทางนี้แสดงต่อคู่ค้า และสิ่งที่ยังไม่แสดง

สถานะใบแจ้งหนี้ของตนเองรับแล้ว · กำลังตรวจ · อนุมัติแล้ว · จ่ายแล้ว แสดงแล้ว
วันที่คาดว่าจะได้รับเงินคำนวณจากเงื่อนไขเครดิตในสัญญา แสดงแล้ว
เหตุผลเมื่อใบแจ้งหนี้ถูกตีกลับพร้อมสิ่งที่ต้องแก้ แสดงแล้ว
วันที่ระบบเริ่มนับเครดิตปัจจุบันเริ่มนับจากวันที่เข้าระบบ ไม่ได้บอกคู่ค้า ยังไม่แสดง
อัตราชำระตรงเวลาของบริษัทเองคู่ค้าเห็นเฉพาะของตนเอง ไม่เห็นภาพรวม ยังไม่ตัดสิน

สามข้อแรกทำแล้วและเป็นสิ่งที่ลดสายโทรถามได้มากที่สุด — คู่ค้าที่รู้ว่าใบแจ้งหนี้อยู่ขั้นไหนไม่ต้องโทรถาม · ข้อที่สี่เป็นเรื่องที่ต้องแก้ทันที เพราะปัจจุบันคู่ค้าเห็นวันที่คาดว่าจะได้รับเงินซึ่งคำนวณจากวันที่เอกสารเข้าระบบ โดยไม่มีใครบอกว่านับจากวันนั้น · คู่ค้าย่อมเข้าใจว่านับจากวันที่ตนออกใบ ซึ่งเป็นวันที่ระบุในเงื่อนไขเครดิต จึงเกิดความเข้าใจต่างกัน 8.4 วันโดยไม่มีใครรู้จนกว่าจะทวง · ทางแก้คือแสดงทั้งวันที่คู่ค้าออกใบและวันที่ระบบได้รับ พร้อมระบุว่าเครดิตเริ่มนับจากวันไหน ซึ่งเป็นการเพิ่มสองบรรทัดในหน้าจอที่มีอยู่แล้ว · ข้อสุดท้ายยังไม่ตัดสิน เพราะการแสดงอัตราชำระตรงเวลาของบริษัทเองต่อคู่ค้าทุกรายเป็นเรื่องที่มีทั้งข้อดีและข้อเสีย ข้อดีคือทำให้บริษัทมีแรงกดดันให้จ่ายตรง ข้อเสียคือคู่ค้าอาจใช้ตัวเลขนั้นต่อรองเงื่อนไขในการต่อสัญญา · เรื่องนี้เป็นการตัดสินใจของฝ่ายจัดซื้อและฝ่ายการเงินร่วมกัน ไม่ใช่ของระบบ

Data Security: AES-256 Encryption AI Model: TSC Supplier Payment AI v1.0 (ต้นแบบ — ยังไม่ผูกผู้ให้บริการโมเดลจริง) Last Update: 31 พ.ค. 2569 10:24:36 ตัวเลขที่แสดง: ตามที่คู่ค้าได้รับจริง System Status: ปกติ

ต้นแบบ — ข้อมูลตัวอย่าง · ทุกตัวเลขบนหน้านี้กระทบยอดกับหน้า 224 · โมดูล 13 บัญชี · 14 การเงินได้ · อัตราชำระเงินตรงเวลา 76.7% นับจากวันที่ใบแจ้งหนี้เข้าระบบของบริษัท ไม่ใช่วันที่คู่ค้าออกใบ ซึ่งห่างกันเฉลี่ย 8.4 วัน · เมื่อนับจากวันที่คู่ค้าออกใบซึ่งเป็นวันที่คู่ค้าเริ่มนับเครดิต อัตราที่ได้คือ 58.2% ต่างกัน 18.5 จุดหรือ 710 ใบ · คู่ค้ารายเล็ก 86 รายถูกชำระช้า 38.4% ของใบ เทียบกับรายใหญ่ 12 รายที่ 9.6% ซึ่งสูงกว่า 4.0 เท่า และรายเล็กคือกลุ่มที่ทนการชำระช้าได้น้อยที่สุด · 8.4 วันที่หายไปเป็นช่วงที่ไม่มีใครรับผิดชอบ เพราะฝ่ายจัดซื้อถือว่าจบเมื่อส่งเอกสารต่อ และฝ่ายบัญชีเริ่มนับเมื่อได้รับเอกสาร