一套完整的逾期应收账款分析方法，帮助财务从数据里找原因、定责任、做预警 | 帆软九数云

九数云BI小编 | 发表于：2026-01-09 10:54:22

财务人心里都清楚：利润是纸面的，现金才是真的。账上躺着一堆应收账款，看着利润很好，钱却迟迟收不回来，这才是最让人心慌的事。

尤其是逾期应收账款，越拖越危险，不只是现金流压力增大，还可能潜藏坏账风险、虚增收入、业务质量下滑等一系列问题。

不绕弯子，今天我就来盘一盘逾期应收账款到底怎么分析、怎么定位风险、怎么推动业务改善。

本文讲到的所有【逾期应收账款分析报表】都是我用九数云BI自己搭建的，有需要的朋友可以访问九数云BI模板中心搜“逾期”免费领取：https://www.jiushuyun.com/templates

第一步：先判断这个逾期，到底算不算异常？

逾期应收账款不能只看数额大不大，而是要判断“这笔逾期应收账款是否在合理区间”。

如果你连“正常”是什么都没有定义，那任何逾期账款都无法下结论。具体可以从这三方面入手：

1.看行业基准

不同行业的正常账期差别较大。比如工程类行业的收款通常非常慢，快消和零售的企业则会追求高周转。

企业能力允许的话，尽量每年做一次行业基准对比，用来辅助判断自家的逾期账款是否异常。比如：

行业平均DSO（应收账款回款天数）
行业逾期应收账款比例
行业应收账款账龄结构

一套完整的逾期应收账款分析方法，帮助财务从数据里找原因、定责任、做预警插图

2.看公司历史趋势

把企业近三年的应收账款相关指标拉出来，观察这种现象是常态，还是今年突然恶化的。至少要看三条线：

DSO（平均收款天数）
逾期率（逾期应收占应收总额）
90 天以上占比

这三条线有没有突然上升，是判断经营风向最直接的办法。如果出现突发性跳升，多半跟业务策略变化有关，比如放宽授信、为了冲销量随意给账期。

一套完整的逾期应收账款分析方法，帮助财务从数据里找原因、定责任、做预警插图1

3.看客户结构变化

出现逾期变化时，一定要拆客户结构。

有些时候逾期应收账款看着变多，背后是因为公司出于某一原因（如推广新品、拓新市场）主动切换客户，导致短期内账期变长。

这类情况财务需要和业务沟通，不要只看科目余额上的数字。

一套完整的逾期应收账款分析方法，帮助财务从数据里找原因、定责任、做预警插图2

第二部：拆账龄，看钱到底卡在哪个阶段

逾期的应收账款问题最终都会体现在账龄上。很多人只会看一个“90天以上占比”，但这远远不够，需要拆得更细。

1.看账龄结构

建议账龄至少拆成：

1-30 天
31-60 天
61-90 天
90 天以上

有些企业甚至拆到120天以上、180天以上。拆得越细，越能看出问题来自流程还是来自客户。

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2.看结构变化

账龄结构不要只看当期，要看长期的变化。比如：

90 天以上占比从21%上升到32%
61-90天占比在连续三个月升高
31-60天占比下降，但90天以上占比飙升

这些趋势比当期数字更有参考价值。一般来说，如果90天以上账款的占比突然上升，很可能是客户资质恶化，收款跟不上企业经营节奏。

3.看新增逾期 vs 累积逾期

很多公司逾期总数看着没变，但其实新增逾期很高，只是老逾期被收回或冲减了。所以说，新增逾期才是公司业务质量的真实信号，要特别关注“当月新增逾期占当月应收的比例”。

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第三步：从业务逻辑切入，找到真正让客户不愿意付款的原因

所有逾期有一个共性：它不是财务制造的，是业务制造的。想真正搞清楚问题，必须把逾期放到业务场景里去分析。常见的四类原因，每类都对应不同的数据信号：

1. 信用政策执行不到位

出现下面这些信号，通常是公司内部制度没有真正落地，包括：

信用额度长期超限
授信通过率异常高
新客户短期内大量出货
应收账期普遍被延长

2. 交付流程问题

交付质量或服务不到位，会直接导致客户“拖一下再说”。具体信号包括：

对账滞后（日对账率低）
发票出具周期长
客户经常提异议（业务反馈记录频繁）
库存周转慢导致发货延迟

3. 客户现金流收紧

一些大客户压款，信号包括：

行业生态变差
客户自身库存积压
已有逾期持续滚动
补货频率下降

4. 销售冲业绩

有些销售为了冲业绩，把不该放宽的账期放宽了，把不该给的折扣给出去了，最后导致回款困难。信号包括：

月底几天出货暴涨
大订单对应应收增速异常
某业务员的逾期占比明显偏高

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换句话说，财务分析逾期的应收账款，要会问：这批逾期是因为我们自己流程慢 vs 还是客户自身问题 vs 还是业务在冲业绩？

第四步：给业务一套可落地的改善路径，而不是“快去催款”这种废话

财务不是催款部门，但财务的分析必须推动业务把钱收回来。你要给出的不是情绪，是方案。一套可落地、可量化、可闭环的方案，让业务无法回避问题。

我总结了一套常用的“业务能听进去”的方案逻辑，搭配数据分析工具（九数云BI），供你参考。

1.建立逾期分层管理机制

低风险逾期：账期略晚，对收款影响不大。建议优化对账、开票、流程。
中风险逾期：超过60天但客户信用稳定，需要和业务讨论回款节点，设置预警。
高风险逾期：90天以上，多半需要业务、财务、法务联动，可能要限额、冻结发货。

九数云BI可以设置自动预警，比如客户逾期连续三个月攀升就自动推送给业务负责人，这样不需要财务反复提醒。

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2.做月度新增逾期分析

老逾期有些可能是历史遗留问题，但新增逾期如果控制不住，风险只会越滚越大。建议固定每月做新增逾期分析报表，分析报表中可以把新增逾期拆到客户、业务员，让业务自己写预计回款时间节点。写下来，就意味着负责，这比财务催有效得多。

下面这个【逾期应收账款分析报表】就是我按照上面的逻辑用九数云BI自己搭建的，需要同款模板或工具的可以自行领取：https://www.jiushuyun.com/templates

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3.计算回款兑现率

很多业务嘴上说能收回来，但兑现率常常很低。可以把这个指标也放进业务的绩效评估里：

回款兑现率 = 实际收回金额 / 承诺收回金额

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4.把改善结果量化

业务配合做出改变后，需要给出结果反馈。你不能说“逾期减少了”这种模糊的词，要量化成以下内容：

本月逾期金额下降多少
新增逾期控制在多少范围
高风险客户减少了几个
回款兑现率是多少

用九数云BI连接公司各系统的数据源后，所有数据可以自动更新，这些指标和可视化报表也会相应实时更新。这样就能形成及时的 逾期应收账款的催收闭环，而不是月底到期清一次。

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总结

逾期应收账款分析做得好的财务，是公司业务风险管理的一环。关于财务逾期分析这项工作，我一直坚持的观点是：

财务不要把逾期分析停在报表层面
指标要敢算、趋势要敢看、问题要敢问
巧用数据分析工具可以帮你节省70%的时间，但判断必须自己做
逾期不是坏事，不能发现原因、不能推动改善才是坏事

虽然九数云BI这类数据分析工具能帮财务减少大量重复工作，但最终做出决策和推动改善的，是财务自己的专业判断和对企业经营的理解。

九数云财务分析工具：https://www.jiushuyun.com/finance

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