很多时候企业出具的应收账款报表，对于财务人员来说很具体很明细，但是对于企业的管理决策者来说，这类报表的价值可能就不大，因为对业务管理决策形成不了很好的支持。对于管理层而言，他们更需要掌握企业的应收账款是如何形成的？造成了怎样的影响以及后续如何处理等等。
比如，企业的应收账款主要集中在哪些客户身上？这些客户应收账款的占比情况，历年来的增长和变化趋势等等情况如何？
比如，应收账款主要产生在哪些区域？哪些销售部门或销售人员？为什么有些区域、部门或人员的应收账款较少？有的较多？
再比如，不同区域下的不同的客户的应收账款，账龄有什么不同，反映了什么问题等等......
通过这种多维度、多视角的分析，从上至下对企业的应收数据进行层层剥离分析，便是商业智能BI的多维分析。通过BI分析，将企业的数据变成有价值的信息，再通过信息来指引和支撑管理者决策。
例如，当企业出具了相关的财务报表之后，只能在报表上看到应收账款的汇总数据，难以继续查看应收数据的明细情况又或者只是一些很明细的数据，难以既浏览到汇总数据的情况又能浏览查看明细数据。俗语有言，工欲善其事必先利其器。好用的工具，可以让我们的分析事半功倍。例如这里，我们借助BI工具，通过简便方式设置完成财务报表后，可选择财务报表中的应收账款项目的数据直接继续查看其明细，如图：
且可按“客户”这一维度进行分组统计，使得管理层快速掌握各个区域客户的应收账款汇总及其明细情况。
假设管理层还想以更直观的方式分析应收账款情况，那可以设计出如下所示的动态图表：
借助这样的财务报表应收账款分析，可以从多维度、多视角对应收账款数据进行穿透分析，从而直观掌握不同区域、不同客户的应收账款历史变化趋势、结构占比等。还可以对企业不同客户的应收账龄情况进行预警标记等，提醒管理层做好应收账款的回收管控等：
注：上述应收图表数据仅供参考，可按需另行设计。
