Презентация «Логика формирования данных для анализа дебиторской и кредиторской задолженности в рамках 44-ФЗ и ЕИС» — шаблон и оформление слайдов

Анализ задолженности в 44-ФЗ и ЕИС

Логика формирования данных для оценки дебиторской и кредиторской задолженности в рамках законодательства 44-ФЗ и Единой информационной системы (ЕИС).

Анализ задолженности в 44-ФЗ и ЕИС

Введение в 44-ФЗ и его значение

Федеральный закон №44-ФЗ регулирует закупки товаров, работ и услуг для государственных и муниципальных нужд, обеспечивая прозрачность и эффективность.

Управление задолженностью в рамках 44-ФЗ помогает минимизировать финансовые риски и поддерживать стабильность бюджетного процесса.

Введение в 44-ФЗ и его значение

Основы дебиторской и кредиторской задолженности

Дебиторская задолженность

Это сумма, которую контрагенты должны компании за товары или услуги.

Кредиторская задолженность

Обязательства компании перед поставщиками за полученные товары или услуги.

Влияние на ликвидность

Состояние задолженности отражает финансовую стабильность компании.

Основы дебиторской и кредиторской задолженности

Этапы формирования данных в ЕИС

Сбор и обработка данных

Начальный этап включает сбор и предобработку данных из различных источников.

Анализ и верификация

Проверка и анализ данных для обеспечения их точности и надежности.

Интеграция и хранение

Интеграция данных в систему ЕИС и их дальнейшее хранение.

Этапы формирования данных в ЕИС

Источники данных в ЕИС для анализа

Реестры контрактов ЕИС

Основной источник информации о задолженностях.

Отчёты об исполнении контрактов

Содержат данные о выполнении обязательств.

Информация от поставщиков

Данные о состоянии задолженностей от поставщиков.

Источники данных в ЕИС для анализа

Методы сбора и обработки данных в 44-ФЗ

Организация тендерных процедур

Процесс начинается с объявления тендера и сбора заявок от участников.

Анализ предложений участников

Каждое предложение оценивается на соответствие заявленным требованиям.

Заключение государственных контрактов

Выбор победителя и подписание контракта на оказание услуг или поставку товаров.

Методы сбора и обработки данных в 44-ФЗ

Анализ дебиторской и кредиторской задолженности

Определение задолженности

Идентификация и классификация задолженности по категориям.

Методы анализа

Использование коэффициентов для оценки эффективности управления.

Инструменты прогнозирования

Применение аналитических инструментов для прогнозирования потока средств.

Анализ дебиторской и кредиторской задолженности

Ключевые показатели эффективности

Анализ просроченной задолженности

Изучение сроков и объемов просроченных долгов критично для управления.

Коэффициент оборачиваемости

Показатель, отражающий скорость погашения задолженности.

Уровень взыскания долгов

Оценка эффективности механизмов возврата долговых обязательств.

Ключевые показатели эффективности

Практические примеры анализа задолженностей

Анализ платежеспособности клиентов

Оценка способности клиентов погашать долги с использованием финансовых индикаторов.

Оптимизация процессов взыскания

Применение стратегий для улучшения эффективности возврата задолженностей.

Использование прогнозной аналитики

Предсказание вероятности возникновения задолженностей на основе данных.

Практические примеры анализа задолженностей

Оптимизация работы с задолженностями

Эффективность процедур

Улучшение процессов взыскания задолженностей

Автоматизация процессов

Внедрение ИТ-решений для управления задолженностями

Снижение рисков

Уменьшение вероятности финансовых потерь

Оптимизация работы с задолженностями

Описание

Готовая презентация, где 'Логика формирования данных для анализа дебиторской и кредиторской задолженности в рамках 44-ФЗ и ЕИС' - отличный выбор для бизнес-аналитиков и финансовых директоров, которые ценят стиль и функциональность, подходит для бизнес-презентации. Категория: Аналитика и данные, подкатегория: Презентация-дэшборд/инфографика. Работает онлайн, возможна загрузка в форматах PowerPoint, Keynote, PDF. В шаблоне есть инфографика и видеоматериалы и продуманный текст, оформление - современное и практичное. Быстро скачивайте, генерируйте новые слайды с помощью нейросети или редактируйте на любом устройстве. Slidy AI - это интеграция с нейросетью для автоматизации создания слайдов, позволяет делиться результатом через облако и прямая ссылка и вдохновлять аудиторию, будь то школьники, студенты, преподаватели, специалисты или топ-менеджеры. Бесплатно и на русском языке!

Содержание презентации

  1. Анализ задолженности в 44-ФЗ и ЕИС
  2. Введение в 44-ФЗ и его значение
  3. Основы дебиторской и кредиторской задолженности
  4. Этапы формирования данных в ЕИС
  5. Источники данных в ЕИС для анализа
  6. Методы сбора и обработки данных в 44-ФЗ
  7. Анализ дебиторской и кредиторской задолженности
  8. Ключевые показатели эффективности
  9. Практические примеры анализа задолженностей
  10. Оптимизация работы с задолженностями
Анализ задолженности в 44-ФЗ и ЕИС

Анализ задолженности в 44-ФЗ и ЕИС

Слайд 1

Логика формирования данных для оценки дебиторской и кредиторской задолженности в рамках законодательства 44-ФЗ и Единой информационной системы (ЕИС).

Введение в 44-ФЗ и его значение

Введение в 44-ФЗ и его значение

Слайд 2

Федеральный закон №44-ФЗ регулирует закупки товаров, работ и услуг для государственных и муниципальных нужд, обеспечивая прозрачность и эффективность.

Управление задолженностью в рамках 44-ФЗ помогает минимизировать финансовые риски и поддерживать стабильность бюджетного процесса.

Основы дебиторской и кредиторской задолженности

Основы дебиторской и кредиторской задолженности

Слайд 3

Дебиторская задолженность

Это сумма, которую контрагенты должны компании за товары или услуги.

Кредиторская задолженность

Обязательства компании перед поставщиками за полученные товары или услуги.

Влияние на ликвидность

Состояние задолженности отражает финансовую стабильность компании.

Этапы формирования данных в ЕИС

Этапы формирования данных в ЕИС

Слайд 4

Сбор и обработка данных

Начальный этап включает сбор и предобработку данных из различных источников.

Анализ и верификация

Проверка и анализ данных для обеспечения их точности и надежности.

Интеграция и хранение

Интеграция данных в систему ЕИС и их дальнейшее хранение.

Источники данных в ЕИС для анализа

Источники данных в ЕИС для анализа

Слайд 5

Реестры контрактов ЕИС

Основной источник информации о задолженностях.

Отчёты об исполнении контрактов

Содержат данные о выполнении обязательств.

Информация от поставщиков

Данные о состоянии задолженностей от поставщиков.

Методы сбора и обработки данных в 44-ФЗ

Методы сбора и обработки данных в 44-ФЗ

Слайд 6

Организация тендерных процедур

Процесс начинается с объявления тендера и сбора заявок от участников.

Анализ предложений участников

Каждое предложение оценивается на соответствие заявленным требованиям.

Заключение государственных контрактов

Выбор победителя и подписание контракта на оказание услуг или поставку товаров.

Анализ дебиторской и кредиторской задолженности

Анализ дебиторской и кредиторской задолженности

Слайд 7

Определение задолженности

Идентификация и классификация задолженности по категориям.

Методы анализа

Использование коэффициентов для оценки эффективности управления.

Инструменты прогнозирования

Применение аналитических инструментов для прогнозирования потока средств.

Ключевые показатели эффективности

Ключевые показатели эффективности

Слайд 8

Анализ просроченной задолженности

Изучение сроков и объемов просроченных долгов критично для управления.

Коэффициент оборачиваемости

Показатель, отражающий скорость погашения задолженности.

Уровень взыскания долгов

Оценка эффективности механизмов возврата долговых обязательств.

Практические примеры анализа задолженностей

Практические примеры анализа задолженностей

Слайд 9

Анализ платежеспособности клиентов

Оценка способности клиентов погашать долги с использованием финансовых индикаторов.

Оптимизация процессов взыскания

Применение стратегий для улучшения эффективности возврата задолженностей.

Использование прогнозной аналитики

Предсказание вероятности возникновения задолженностей на основе данных.

Оптимизация работы с задолженностями

Оптимизация работы с задолженностями

Слайд 10

Эффективность процедур

Улучшение процессов взыскания задолженностей

Автоматизация процессов

Внедрение ИТ-решений для управления задолженностями

Снижение рисков

Уменьшение вероятности финансовых потерь