Ausbleibende Zahlungen können Unternehmen im Extremfall in eine echte Schieflage bringen. Deshalb betrachten wir in den kommenden Wochen dieses altbekannte Thema unter Revisoren. Das Jahr neigt sich langsam aber sicher dem Ende und damit für viele Unternehmen auch das Geschäftsjahr. Vereinzelt finden bereits die Planungen für das nächste Geschäftsjahr statt und da kommt wie jedes Jahr die Frage nach dem verfügbaren Budget auf. Damit wären wir auch schon beim Thema: Das Forderungsmanagement als zentrales Element der Liquiditätsplanung.
So kann eine Analyse des Zahlungsverhaltens Ihrer Kunden schnell an Bedeutung gewinnen. In diesem ersten Blog Post legen wir den Fokus auf die verschiedenen Belegarten und Forderungskonten. Das Ziel ist eine Übersicht der Belegarten und Forderungskonten mit einfachen statistischen Kennzahlen zur Einordnung und Interpretation der Ergebnisse. Nächste Woche werfen wir dann einen genaueren Blick auf die einzelnen Kunden und deren durchschnittliche Zahlungsmoral, bevor in der darauffolgenden Woche die Visualisierung mit verschiedenen Scatterplots in Excel im Blog zu lesen sein wird.
Starten wir in diesem Blog Post zunächst mit den Belegarten und Forderungskonten.
Warum sollten die Belegarten und Forderungskonten im SAP Forderungsmanagement betrachtet werden?
Als ersten Ansatzpunkt für die Analyse des Zahlungsverhaltens Ihrer Kunden in SAP liefern die Belegarten in Kombination mit den Forderungskonten einen sehr guten Anhaltspunkt, um ein erstes Gefühl für die Daten zu bekommen. Die Forderungskonten gruppieren verschiedene Konten des Nebenbuchs in SAP und zeigen erste Unterschiede, z.B. in Bezug auf Lieferungen und Leistungen inländischer, ausländischer oder gegen verbundene Unternehmen (intercompany) auf. Während intercompany Forderungen unter Umständen für die meisten unter Ihnen kein besonderes Augenmerk haben, lassen sich auf diese Art und Weise schnell und einfach Unterschiede aus internationalen und nationalen Forderungen schlussfolgern. Die Ergebnismenge ist außerdem aufgrund der Aggregation auf Forderungskonten noch „recht“ übersichtlich. Für diese Art der Analyse haben wir Ihnen wieder ein Whitepaper erstellt, dass alle notwendigen Schritte nochmal erklärt und die notwendigen SQL Statements beinhaltet. So gelingt die Auswertung von Belegarten und Forderungskonten für das Forderungsmanagement ganz schnell und einfach. Die Anleitung erhalten Sie kostenlos unter folgendem Link:
Nachdem das erste SQL Statement ausgeführt wurde zeigt sich bei Ihnen eine ähnliche Tabelle:
| BLART | BLART_NAME | HKONT | HKONT_NAME | DOCUMENTS | AVG(DATEDIFF(‚DAY‘, ZFBDT, AUGDT)) | MIN(DATEDIFF(‚DAY‘, ZFBDT, AUGDT)) | MAX(DATEDIFF(‚DAY‘, ZFBDT, AUGDT)) |
| RV | Faktura- übernahme | 140000 | Debitoren-Forderungen Inland | 403 | 1 | -19 | 126 |
| AB | Buchhaltungs- beleg | 140000 | Debitoren-Forderungen Inland | 108 | 36 | 0 | 246 |
| DR | Debitoren Rechnung | 140000 | Debitoren-Forderungen Inland | 10 | 20 | 0 | 134 |
| EU | Euro Umrechnungsdiff | 140000 | Debitoren-Forderungen Inland | 2 | 0 | 0 | 0 |
| RV | Faktura- übernahme | 141000 | Debitoren-Forderungen Ausland | 9 | 5 | 0 | 28 |
| RV | Faktura- übernahme | 144003 | Debitoren-Forderungen an Buchungskreis 3000 | 10 | 63 | 0 | 214 |
| AB | Buchhaltungs- beleg | 196900 | IS-RE Vorauszahlungsforderung Betriebskosten | 93 | 13 | 0 | 26 |
| AB | Buchhaltungs- beleg | 196910 | IS-RE Vorauszahlung Betriebskosten | 10 | 22 | -104 | 374 |
Wie ist die Tabelle zu lesen?
Es sei an dieser Stelle erwähnt, dass es sich bei den Daten um keinen echten Datensatz handelt, sondern um ein Testsystem, das zu Schulungszwecken verwendet wird. Aus dem Grund ist die Ergebnismenge sehr übersichtlich, ist für die Darstellung allerdings durchaus sehr gut geeignet.
Sollten Sie an einem Überblick, z.B. in Form eines Glossars, der relevanten SAP Begrifflichkeiten Interesse haben, so schreiben Sie uns gerne eine E-Mail an blog(at)zapliance.com und dann werden wir ebenfalls einen Blog Artikel zu diesem Thema verfassen.
In einem zap Audit Projekt wird immer ein Geschäftsjahr und ein Buchungskreis analysiert, weil so eine klare und gute Abgrenzung vorgenommen werden kann. In den ersten Spalten werden die erwähnten Belegarten dargestellt. Zum einen in der bekannten Kurzschreibweise (Spalte BLART), die nahezu überall im SAP FI zu finden ist und zum anderen die Bezeichnung der Belegart (Spalte BLART_NAME). Darauf folgen die Kontonummer des Sachkontos der Hauptbuchhaltung (Spalte HKONT) und der Sachkontenlangtext (Spalte HKONT_NAME). Wahlweise können mit zap Audit auch alle Geschäftsjahre geprüft werden.
In der 5. Spalte beginnen anschließend die ersten statistischen Auswertungen, die mittels SQL direkt umsetzbar sind. Neben der Zählung der einzelnen Forderungsbelege (Spalte DOCUMENTS), sind außerdem Spalten für die durchschnittliche Differenz (Spalte AVG) und sowohl die minimale (Spalte MIN), als auch die maximale Differenz (Spalte MAX) in Tagen zwischen dem Basisdatum der Fälligkeitsberechnung (Datum der Rechnungserstellung – ZFBDT) und dem Datum des Ausgleichs (AUGDT) angegeben. Bei dem Datum des Ausgleichs muss allerdings differenziert werden. In aller Regel findet das Ausgleichen einer offenen Rechnung automatisch mit dem Eingang der Zahlung statt. Es gibt allerdings Fälle, in denen Zahlungen nicht entsprechend zugeordnet werden können und zunächst auf einem Verrechnungskonto landen. Erst nach manueller Prüfung wird die Zahlung dann einer Rechnung zugeordnet, sodass sich das Datum der Zahlung und des Ausgleichs durchaus unterscheiden können. Bevor Sie also Ihren Kunden mit dieser Auffälligkeit konfrontieren sollte zunächst intern geprüft werden, wann eine Zahlung im Unternehmen eingegangen ist.
Was sagt uns die Tabelle im Detail und welche Prüfungsansätze liefert sie uns bereits?
Die Augen offenhalten ist angesagt. Nutzen Sie Ihren Prüferblick, um die Tabelle kritisch zu würdigen. Intuitiv sind in dem vorliegenden Beispiel erstmal die Hälfte der Zeilen (Zeilen 1, 2, 6 und 8) sehr auffällig. Besonders fallen die Minima von „-19“ und „-104“ Tagen zwischen dem Basisdatum der Fälligkeitsberechnung und dem Datum des Ausgleichs auf. Der Umstand würde bedeuten, dass ein Kunde 19 Tage bevor er theoretisch eine Rechnung erhalten haben kann, bereits gezahlt hat. Hinzu kommt in allen anderen auffälligen Zeilen eine sehr große Schwankung zwischen den beiden Datumsangaben. In unserem Fall kann es den zugrundeliegenden Daten geschuldet sein. Sie sollte ein solches Bild jedoch stutzig machen und eine Hinterfragung der Vorfälle in Erwägung ziehen. Eine Differenz von mehr als 90-120 Tagen ist in der Regel schon auffällig und sollte geprüft werden. Das ist selbstverständlich auch von Ihrem Unternehmen und Geschäft abhängig.
Können Forderungen auch über einer bestimmten Grenze angezeigt werden?
Angenommen in Ihrem Unternehmen sind feste Richtlinien für den Ausgleich von Forderungen definiert (=Zahlungsziele), wie es in einer Vielzahl von Unternehmen der Fall ist. Zum Beispiel soll ein Kunde nach spätestens 30 Tagen gezahlt haben, ansonsten wird die Forderung ans Mahnwesen übergeben und der Kunde entsprechend gemahnt. Für diesen Fall haben wir ein zweites SQL Statement in der Anleitung angegeben, das alle Forderungen in Cluster sortiert und damit die Verteilung veranschaulicht.
Diese können selbstverständlich individuell an den entsprechenden Stellen des SQL Statements geändert werden. Die definierten Cluster verdeutlicht die Ergebnistabelle des Statements nochmal:
| DOCUMENTS | CLEARED_LESS_ THAN_0 | CLEARED_BETWEEN_ 0_30 | CLEARED_BETWEEN_ 31_60 | CLEARED_BETWEEN_ 61_90 | CLEARED_BETWEEN_ 91_180 | CLEARED_MORE_ THAN_180 |
| 403 | 49 | 195 | 2 | 151 | 6 | 0 |
| 108 | 0 | 28 | 13 | 12 | 42 | 82 |
| 10 | 0 | 5 | 0 | 0 | 5 | 0 |
| 2 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 9 | 0 | 9 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 10 | 0 | 7 | 0 | 0 | 0 | 3 |
| 93 | 0 | 93 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 10 | 5 | 3 | 0 | 0 | 0 | 2 |
Neben einer bekannten Spalten aus der letzten Tabelle (Spalte Documents) sind die Cluster hinzugekommen. Diese sind wie folgt gegliedert:
Ausgleich vor Basisdatum für die Fälligkeit (Spalte LESS_THAN_0)
Ausgleich innerhalb 30 Tagen nach Basisdatum der Fälligkeit (Spalte BETWEEN_0_30)
Ausgleich zwischen 31 und 60 Tagen nach Basisdatum der Fälligkeit (Spalte BETWEEN_31_60)
Ausgleich zwischen 61 und 90 Tagen nach Basisdatum der Fälligkeit (Spalte BETWEEN_61_90)
Ausgleich zwischen 91 und 180 Tagen nach Basisdatum der Fälligkeit (Spalte BETWEEN_91_180)
Ausgleich nach mindestens 181 Tagen nach Basisdatum der Fälligkeit (Spalte MORE_THAN_180)
Angenommen die definierte Richtlinie in Ihrem Unternehmen liegt bei den erwähnten 30 Tagen, dann stellt sich die Frage, ob der definierte Mahnprozess in den Fällen auch eingehalten wurde, oder warum es eventuelle Ausnahmen im Mahnverfahren gab.
Jetzt liegt es an Ihnen und wir wünschen viel Spaß mit der Anleitung:
