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回収業務の基礎知識・動向

債権管理における回収業務の重要性と回収方法の種類、サービスの機能について紹介しています。

債権の回収は債権管理における重要業務

債権管理において、売上債権の回収は重要性の高い業務です。

企業間取引において、商品の販売・サービスの提供の際に発生する代金は、後払いになることが多くなるので、債権の未回収リスクが発生する確率も高くなります。債権の未回収の増加は、企業にとっては大きなダメージを受けることになります。

また、未回収の債権に対し、督促をする必要もあるので、業務にも支障が出てきます。

企業間の取引は、商品を販売したりサービスを提供することが目的ではありません。代金を回収することまでできて、その取引は終了するのです。

未回収のリスクを避けるためには、債権管理システムを導入することが有効です。

それでは、システムを使わずに入金回収をする手順を紹介した後に、サービスの機能を使った場合どこまで効率化されるのかを解説していきます。

入金回収の手順

期日までに入金が確認できれば問題ないのですが、中には、期日までに入金してくれない企業もあります。

そのような場合の回収方法として、一般的にはまず、電話などで相手先へ、担当者から督促の連絡を入れます。

まだ支払いが行われない場合、請求書や督促状などの書面で送付します。

それでも応じない場合は、新規の取引や商品の引き渡しを停止します。

それでもまだ、代金が支払われないようであれば、弁護士や裁判所を通じて、調停や訴訟、強制執行などの手続きをとり、債権回収を行うことになります。

督促状などの内容証明を送る段階で弁護士を立てることもあります。電話などで督促の連絡をしても入金が見られない企業の場合、督促状を送っても、それほどの効果が見られないことがあるからです。

内容証明の名義を弁護士にすることで、「このままいくと裁判を起こされてしまう」という心理的な強制力が働きます。そして、債務者自身も弁護士に相談することになります。

その際、相手方の弁護士は、「理由のある請求ならば支払う義務がある」というアドバイスを送ることが一般的です。すると、債務者が入金してくれる可能性が高くなります。

AI導入サービスではここまでできる

企業にとって回収業務は重要かつ、負担の大きな業務です。最近では、こうした企業の負担を減らすために、債権回収にAIを導入したサービスが提供されています。

AIやITを駆使し、データ主導型で債権を回収しようとするもので、ターゲット、回収行動、オペレーターを分析することで、確実な回収を目指していきます。

まずは、顧客単位でデータを集計して、個別の収益や費用、損益を可視化していきます。

そして、支払約束内容やその約束の履行状況、文書送付日、交渉履歴などをデータベース化して、いつ、何を行ったのか、その結果について網羅的に把握できるようにします。

オペレーターに対しては、スキルチェックを行い、個人のスキルを評価して可視化。個人の特性に応じて能力開発や業務割り当てを行うことで、より効率よく、最大限の効果を得られるようになります。