Михаил Кириленко, Puzzle RPA: Как роботы помогают бизнесу управлять дебиторкой

Михаил Кириленко, руководитель направления проектной деятельности, Puzzle RPA, и спикер Четырнадцатой конференции «Управление дебиторской задолженностью», рассказал CFO Russia, какие проблемы в управлении дебиторской задолженностью можно решить с помощью роботов, и как сократить объем просроченной задолженности более чем в два раза.

С какими основными проблемами в управлении дебиторской задолженностью чаще всего приходят ваши клиенты, и как вы с помощью RPA помогаете их решить?

Компании сталкиваются с типичными трудностями: просрочки теряются в почте и чатах, человеческий фактор в отчетах приводит к ошибкам, а кассовые разрывы становятся неожиданностью.

RPA решает эти проблемы за счет:

Во-первых, проактивного контроля сроков с автоматическими напоминаниями и эскалацией (своевременное взыскание до 95% случаев).

Во-вторых, автоматизации документооборота – сверки, акты, претензии готовятся и рассылаются роботами, что снижает ошибки до нуля

В-третьих, мониторинга рисков 24/7 – робот мгновенно сигнализирует о проблемах, позволяя предотвратить более 90% потенциальных просрочек.

Что в ваших решениях по автоматизации позволяет действительно снизить финансовые риски в 2 раза – за счёт чего достигается такой эффект?

Эффект достигается не одной функцией, а комбинацией:

• исключение человеческого фактора – ошибки сокращаются на 100%;
• ускорение операций – процессы выполняются на 50% быстрее, отчеты формируются за часы вместо дней;
• непрерывный контроль – робот работает круглосуточно, фиксирует каждое действие и автоматически эскалирует проблему.

За счет этого компания видит актуальную картину, успевает реагировать вовремя и сокращает объем просроченной задолженности более чем в два раза.

Расскажите о кейсе, где ваша RPA-автоматизация помогла клиенту сократить кассовые разрывы – какие процессы вы автоматизировали и какого результата удалось достичь?

В логистической компании роботы были внедрены в процесс взыскания задолженности.

Раньше менеджеры вручную искали данные и часто забывали отправить письмо должнику. Теперь RPA автоматически анализирует данные, формирует претензию и уведомляет менеджера, а при отсутствии реакции запускается эскалация по регламенту.

Результат: сумма просроченной задолженности снизилась в 2,1 раза, а кассовые разрывы удалось предотвратить. Робот ведет процесс до результата, а сотрудники подключаются только в сложных случаях.

Задать свои вопросы Михаилу и узнать больше об опыте Puzzle RPA вы сможете на Четырнадцатой конференции «Управление дебиторской задолженностью», которая состоится 9 октября 2025 года.

Алиса Попова