 |
Оборотный капитал без банков: как грамотное управление дебиторской и кредиторской задолженностью дает предприятию бесплатные деньги
Около 70% предприятий в АПК и пищевой отрасли привлекают заемные средства, хотя миллионы уже лежат внутри компании — в дебиторке, запасах и неэффективных расчетах с поставщиками. В агробизнесе это особенно заметно, так как сезонность создает давление на ликвидность и цикл оборота длиннее, чем в других отраслях.
Об этом 2 июля поговорят на бесплатной онлайн-встрече, которую проводит комьюнити Digital4food. Эксперты разберут, как агропредприятию перестать кредитоваться извне и начать использовать по максимуму «свои» деньги — за счёт системной работы с дебиторской и кредиторской задолженностью.
1. Основные причины кассовых разрывов и методы их предотвращения
2. Как превратить дебиторку из вечной головной боли в конкурентное преимущество? На чём теряются деньги и какие корректировки необходимы в текущей экономической ситуации?
3. Как держать «хорошую» кредиторку: грамотное управление расчётами с поставщиками
4. Как автоматизация помогает управлять дебиторской и кредиторской задолженностью — конкретные функции и доработки систем
Спикеры:
1. Евгений Соловьёв — независимый эксперт в области управления дебиторской задолженностью и финансами предприятий. 15 лет в сфере экономической безопасности. Входит в Учёный совет Высшей школы финансового директора.
2. Марина Гусева — эксперт по корпоративным финансам, компания «Константа». 20 лет опыта внедрения систем бюджетирования и управленческого учета на производственных предприятиях.
Онлайн-встреча · 2 июля · 10:00 МСК · Бесплатно
Встреча будет полезна финансовым директорам, руководителям и казначеям агропредприятий, которые хотят снизить зависимость от заемных денег и навести порядок в расчетах.
Участие бесплатное, по предварительной регистрации: https://my.mts-link.ru/j/126091476/digital4food-02-07?utm_source=partner&utm_medium=inthepress&utm_campaign=anons
Контактное лицо: Исакова Христина Андреевна
Компания: Digital4food
Добавлен: 07:19, 29.06.2026
Количество просмотров: 297
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия606 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия598 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия676 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия791 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
