YEA Business授课底稿 v2数据截至 2026-08-19全部实测
看得见的现金流
用 Agent 之前，我们只是「感觉」现金流在变差。用了之后，我们知道差了多少、从哪个月开始差、以及哪些数字根本是错的。这份底稿里的每一个数字都来自 AutoCount 生产库与银行流水，可现场复核。
核心主张：Agent 不会替你把钱要回来，它让你看见你在哪里流血。
我们不是靠这套系统收得更快了——三个月太短，也确实还没有。我们靠它第一次把问题量化出来：老账催收能力掉了 86%、接近一半的应收集中在 20 个客户身上、而合作超过两年的老客户欠款时间是新客户的 4 倍。
这些问题不是新发生的，它们已经在那里几个月甚至几年。我们只是以前看不见。
老账催收成功率−86%45.4% → 6.5%
应收集中度45.1%20 个客户 · RM 260,118
老客户欠款挂多久150 天新客户 36 天 · 4 倍
老客户 30 天清账率−9.3pt74.2% → 64.9%，同一批客户
第一部分
这是什么类型的工作
不是「AI 帮忙催款」。这是一次财务体检——原本要交给 finance admin 当专案做的那种活。
工作 1对账把银行流水和会计账本逐笔对起来，找出两边对不上的地方。这一步找出了 RM 558,662。
工作 2诊断把应收拆开算：账龄、逾期分布、老账追回率、同客户前后对比。这一步找出了 −63% 和 −9.3pt。
工作 3排序算出该先催谁。268 个客户里，前 20 名造成 49.1% 的拖欠——这一步把力气用对地方。
这三件事以前不是没人做，是没人做得起——每一件都要翻资料、拉数据、算比率、写结论。所以它们通常一年做一次，或者出事了才做。数据打通之后，问一句就出结果。
不要这样讲
「我们把付款周期从 300 多天降到 117 天」
318.7 天和 116.9 天不是「之前」和「之后」——是同一天、同一批账、两种算法。报表说 318.7 天，是因为 RM 558,662 收到了没入账；扣掉之后真实是 116.9 天。没有任何东西降下来。
只要有人问一句「你们做了什么让它降的」，就答不出来。这一句会毁掉整场的可信度。
要这样讲
「我们的报表说客户平均欠了 318 天。真实数字是 117 天。差 202 天，是因为账本错了——有 RM 558,662 收到了没入账。」
标题选项，三个强度
稳三本账打通之后，我们看见了什么适合对财务背景的听众，或客户高层
有张力一个 Finance Admin 查三天的事，Agent 问一句就出来适合老板、创业者。痛点直接
耸动银行收了 55 万，我们的账上是零最强开场。全场安静那种
耸动你的财务报表，正在骗你适合当整场主标题
耸动七个月，我们追债的能力掉了三分之二——没有人发现适合讲「看不见」这个主题
第二部分
三个数据源，缺一不可
系统本身不新——这三块我们本来就有。真正的改变是让 Agent 同时读得到这三块。
来源 01AutoCountSQL 直接开放给 Agent谁欠我钱、欠了多久、哪张单还没清。
来源 02银行月结单PDF 丢进本机文件夹钱实际进来了没有。不碰银行 API——下载下来放着就行。
来源 03专案管理系统既有系统接上这个月该开的单开了没、到几号该发 payment reminder。
银行那一块的做法值得单独讲。大部分人以为要做系统对接、申请 API、走合规流程——不用。把月结单 PDF 下载下来丢进文件夹，Agent 自己会读。这是整套系统里最低成本、也最容易被低估的一步。
为什么必须三个都通
只有 AutoCount你只知道「应该收多少」，不知道「实际收到没有」。那 RM 558,662 永远找不出来。
只有银行你知道钱进来了，但不知道是谁付的、对应哪一张发票、还欠多少。
只有专案系统你知道该催谁，但不知道催了到底有没有用——没有回款数据就没有反馈。
这是最强的技术论证
RM 558,662 那个发现，是 AutoCount 和银行两边一对才跳出来的。少任何一边都看不见。这不是理论推演，是已经发生过的事——所以「必须打通」这句话不需要额外说服。
⚠️ 讲课提醒：不要讲「省了 X 小时」。我们没有实测过耗时。讲「这原本是 finance admin 的专案」是安全的，讲具体节省时数需要先记一次实际数据。
第三部分
三种盲区
财务数字骗你的方式不止一种。我们在四周内撞上了全部三种。
盲区 A · 感觉得到，但量不出来
用 Agent 之前「好像变差了」现金流吃紧，催款越来越费劲，但说不出差多少、从什么时候开始。开会只能凭印象吵。
→
用 Agent 之后−86%老账 60 天催收成功率从 2025 年 11 月的 45.4% 掉到 2026 年 5 月的 6.5%。精确到月，可以拿去开会。
盲区 B · 完全看不见
用 Agent 之前不知道存在没有人对过银行与账本的差额，也没有人拆过应收的结构。这些问题连「怀疑」都谈不上。
→
用 Agent 之后RM 558,662银行 4–7 月收到 关联公司 汇款 RM 558,662，AutoCount 里 ARPayment 记录为 0 笔、RM 0。已经错了四个月。
盲区 C · 看到了，但看错了
用 Agent 之前318.7 天系统报表上的平均账龄。看到这个数字，任何人都会得出「客户烂账严重」的结论，然后去催错的人。
→
用 Agent 之后116.9 天剔除关联方后的真实客户账龄。账面数字虚高 202 天（173%）——不是算错，是账本本身错了。
第四部分
那条曲线
这是整堂课最该投影出来的一张图：老账催收成功率。意思是——某一天账上超过 90 天没收的钱，接下来 60 天你追回了多少。
2025 年平均 31.2%，2026 年平均 11.5%——掉了 63%。峰谷之间（2025-11 的 45.4% 到 2026-05 的 6.5%）是 −86%。最后一个点回升到 12.7%，是唯一朝上的信号，但只有一个点，还不能叫趋势。
| 时点 | 超 90 天的钱 | 之后 60 天追回 | 成功率 |
|---|
| 2025-03-31 | 116,577 | 24,655 | 21.1% |
| 2025-05-31 | 114,612 | 34,376 | 30.0% |
| 2025-07-31 | 99,310 | 29,062 | 29.3% |
| 2025-09-30 | 121,199 | 36,355 | 30.0% |
| 2025-11-30 | 132,781 | 60,341 | 45.4% |
| 2026-01-31 | 92,823 | 16,930 | 18.2% |
| 2026-03-31 | 111,302 | 13,356 | 12.0% |
| 2026-04-30 | 108,459 | 8,708 | 8.0% |
| 2026-05-31 | 114,826 | 7,436 | 6.5% |
| 2026-06-19 | 119,459 | 15,224 | 12.7% |
金额单位 RM。已剔除关联方 关联方账户 与取消单据。冲销来源含 ARPayment 与 ARCN。
第五部分
完整的恶化清单
以前全部只能靠感觉，现在每一项都有数。这张表就是「团队开会的起点」。
| 指标 | 之前 | 现在 | 变化 |
|---|
| 老账 60 天催收成功率（年均） | 31.2% | 11.5% | −63% |
| 同上，峰值 → 谷底 | 45.4% | 6.5% | −86% |
| 老客户 30 天清账率（同一批 81 客户） | 74.2% | 64.9% | −9.3pt |
| 同上，按客户平均 | 73.9% | 58.4% | −21% |
| 逾期 61 天以上占回款比 | 5.4% | 8.9% | +65% |
| 其中逾期 90 天以上 | 1.7% | 3.1% | +82% |
| 加权平均回款天数 | 22.3 天 | 27.2 天 | +22% |
| 逾期天数 | 12.8 天 | 16.0 天 | +25% |
| 准时付款率 | 39.4% | 35.9% | −8.9% |
| 超 90 天老账池 | 99,310 | 119,459 | +20% |
| 30 天清账率 · 四年趋势 | 82.5% (2023) | 66.0% (2026) | −20% |
「之前 / 现在」为 2025 与 2026 的同期同口径（5/1–8/18 或 1–7 月，视指标而定）。四年趋势为每年 1–7 月、每月 1–19 日开票的同口径世代。全部已剔除关联方。
第六部分
上台怎么讲
开场 · 90 秒
「过去半年，我一直觉得公司现金流不太对。但我说不出哪里不对——我只有一个感觉。
装了这套系统之后，一个星期内看见三件事。
第一，老账拖过 90 天就基本收不回来了——以前接下来两个月还能收回 45%，现在只剩 6.5%。掉了 86%。
第二，接近一半的应收压在 20 个客户身上——146 个客户欠我们钱，其中 20 个就占了 45%。我们一直在平均地追 146 个人。
第三，最会拖的不是新客户，是老客户——新客户的欠款平均挂 36 天，合作超过两年的老客户挂 150 天，四倍。
这三件事都不是新发生的，已经在那里几个月甚至几年。我们只是以前看不见。」
「所以你们改善了多少？」
还没有。我们 7 月才把流程跑起来，应收指标的反应期是 30–90 天。我今天讲的不是结果，是怎么让你看见——看不见的东西你永远改不了。
「那这套东西的价值在哪？」
在于我的团队现在开会不吵了。以前是「我觉得客户最近付款慢」对上「我觉得还好」。现在是这张表，上面写着 −63%、−86%、RM 558,662。有数字才有讨论，有讨论才有策略。
「我们公司会不会也这样？」
你现在能马上说出你的老账催收成功率吗？说不出，就是有可能。这个数字算起来不难，难的是从来没有人去算。
第七部分
学员回去做什么
交付物不是我们的结论，是让他们量自己的能力。这五步任何有应收的生意都能照做。
- 01先剔除「不是应收的应收」关联公司往来、内部转拨、早该核销的坏账。我们的例子：不剔除是 318.7 天，剔除后 116.9 天——同一天、同一家公司，差 202 天。
- 02把银行流水和账本对一次就这一次，我们找到 RM 558,662 已收未入。绝大多数公司从来没做过这件事。
- 03算你的老账催收成功率某一天超过 90 天的应收，之后 60 天收回多少 %。每两个月一个点，连成一条线。这是最能预警的单一指标。
- 04用同一批客户比，不要用全部客户比只挑两年都有下单的客户。否则新客户会把结论稀释掉——我们全部客户看只掉 2.4pt，同一批客户看掉 9.3pt。
- 05把快照存起来，每周一次没有历史快照就没有曲线，没有曲线就只剩感觉。这是唯一一件必须从今天开始做的事。
第八部分
我们自己接下来做什么
目标：下一期开课时，那条 12.7% 的曲线能画出一个完整的 V 形。
- A把 RM 558,662 入账银行已收、账上未入，挂着不动本身就是风险。入账后应收会从 113 万降到约 57 万，账龄回到真实的 117 天。
- B盯住老账催收成功率目标是把它拉回 2025 年的 30% 水平。这是唯一一个能同时代表「催收有没有用」和「现金流会不会好转」的指标。
- C火力集中在 20 个客户268 个客户里，延迟贡献前 20 名（7.5%）造成了 49.1% 的全部延迟。平均用力是浪费。
- D每周自动快照逾期分布、延迟贡献度排名、老账催收成功率。数据自己长，不用三个月后回头凑。