Контроль дебиторки и напоминания должникам
Гермес ведёт дебиторку: следит за сроками оплат, мягко напоминает должникам и эскалирует, ускоряя возврат денег. Замороженные в долгах оборотные средства возвращаются в дело.
Как это происходит — процесс по шагам
Схема запускается сама и идёт по кругу. Нажмите на любой шаг — чтобы остановиться и прочитать его подробнее.
Сколько это приносит — формула Q × P
Q — напоминание/мес (атомарных единиц процесса). P — деньги на одной единице (высвобождение кэша). Эффект = Q × P за месяц.
Малая · до ~50 человек
80 × 250 ₽
20 тыс ₽/мес
Средняя · ~50–500 человек
700 × 350 ₽
245 тыс ₽/мес
Крупная · 500+ человек
5 000 × 450 ₽
2.3 млн ₽/мес
Спецификация сценария (по Вигерсу)
- ID сценария
- HERMES-UC-043
- Название
- Контроль дебиторки и напоминания должникам
- Действующее лицо
- Финансист / менеджер по расчётам
- Заинтересованные стороны
- Финансист — возврат оборотки
- Клиент — корректные напоминания
- Продажи — сохранение отношений
- Предусловия
- Доступ к реестру дебиторки и контактам
- Заданы регламент и тон напоминаний
- Триггер
- Приближение/наступление срока оплаты по счёту
- Основной сценарий
- 1.Гермес отслеживает открытую дебиторку и сроки.
- 2.Ранжирует долги по сумме и просрочке.
- 3.Отправляет уместные напоминания должникам.
- 4.Глухие случаи эскалирует менеджеру/юристу.
- 5.Замеряет сокращение срока возврата ДЗ.
- Расширения и исключения
- 3aКлиент оспаривает долг — кейс уходит ответственному без давления.
- 4aКритическая просрочка — приоритетная эскалация и стоп-отгрузка по правилам.
- Постусловия
- Дебиторка под контролем, сроки возврата сокращаются
- Сложные долги переданы людям
- Бизнес-правила
- Тон и частота напоминаний — по регламенту, без угроз
- Эскалация в юр. службу по заданным порогам
- Частота
- Ежедневно по реестру дебиторки
- Допущения
- Реестр дебиторки актуален
Операционная модель — стоимость владения за 3 года
Совокупная стоимость владения (TCO) за 36 месяцев против эффекта Q × P. Числа выше — по облачным ценам токенов OpenRouter (модель уровня сценария — DeepSeek V4 Flash), инференс учтён отдельной строкой. Инфраструктура и надзор делятся на все сценарии — здесь показана доля, относимая на этот; для одного отдельного сценария на своём сервере она была бы выше. Самообучение удешевляет токены по годам, эффект выходит на полную мощность не сразу. Лицензия Гермеса — 0 ₽ (MIT); self-hosting на своих весах меняет плату за токены на GPU и электричество. Числа — оценка для прикидки, не оферта.
Малая · до ~50 человек
TCO 3 года
97 тыс ₽
Эффект 3 года
660 тыс ₽
Чистыми
563 тыс ₽
ROI
6.8×
Окупаемость
2 мес
| Год | Затраты | Эффект | Чистыми |
|---|---|---|---|
| 1 | 46 тыс ₽ | 168 тыс ₽ | 122 тыс ₽ |
| 2 | 26 тыс ₽ | 240 тыс ₽ | 214 тыс ₽ |
| 3 | 26 тыс ₽ | 252 тыс ₽ | 226 тыс ₽ |
| Итого | 97 тыс ₽ | 660 тыс ₽ | 563 тыс ₽ |
Из чего складывается в месяц: инфраструктура 600 ₽ (доля общей установки) · инференс 4 ₽ · надзор 2 тыс ₽ (доля) · плюс внедрение 20 тыс ₽ разово · лицензия ПО 0 ₽ (MIT). Оценка.
Средняя · ~50–500 человек
TCO 3 года
296 тыс ₽
Эффект 3 года
8.1 млн ₽
Чистыми
7.8 млн ₽
ROI
27.4×
Окупаемость
1 мес
| Год | Затраты | Эффект | Чистыми |
|---|---|---|---|
| 1 | 135 тыс ₽ | 2.1 млн ₽ | 1.9 млн ₽ |
| 2 | 80 тыс ₽ | 2.9 млн ₽ | 2.9 млн ₽ |
| 3 | 80 тыс ₽ | 3.1 млн ₽ | 3.0 млн ₽ |
| Итого | 296 тыс ₽ | 8.1 млн ₽ | 7.8 млн ₽ |
Из чего складывается в месяц: инфраструктура 2 тыс ₽ (доля общей установки) · инференс 37 ₽ · надзор 5 тыс ₽ (доля) · плюс внедрение 55 тыс ₽ разово · лицензия ПО 0 ₽ (MIT). Оценка.
Крупная · 500+ человек
TCO 3 года
776 тыс ₽
Эффект 3 года
74 млн ₽
Чистыми
73 млн ₽
ROI
95.7×
Окупаемость
1 мес
| Год | Затраты | Эффект | Чистыми |
|---|---|---|---|
| 1 | 339 тыс ₽ | 19 млн ₽ | 19 млн ₽ |
| 2 | 219 тыс ₽ | 27 млн ₽ | 27 млн ₽ |
| 3 | 218 тыс ₽ | 28 млн ₽ | 28 млн ₽ |
| Итого | 776 тыс ₽ | 74 млн ₽ | 73 млн ₽ |
Из чего складывается в месяц: инфраструктура 5 тыс ₽ (доля общей установки) · инференс 264 ₽ · надзор 14 тыс ₽ (доля) · плюс внедрение 120 тыс ₽ разово · лицензия ПО 0 ₽ (MIT). Оценка.