Анализ контрагентов на основе искусственного интеллекта: вымысел или реальность?

Работа с контрагентами связана с достаточно высоким финансовым риском. Помимо фирм-однодневок, существует целый ряд неблагонадежных и финансово неустойчивых компаний, которые выдают себя за организации с хорошей деловой репутацией, обладающие солидными активами. Однако, после первых контрактов, начинаются отказы оплачивать счет за поставленную продукцию или услуги и возникает дебиторская задолженность. Избавиться от этой проблемы позволяет тщательная проверка контрагентов перед началом сотрудничества с ними. В большинстве случаев, анализ финансовой деятельности компаний проводится собственными силами организаций при работе с новыми партнерами. Но, как показывает практика, такие проверки проводятся лишь поверхностно. В данной статье мы расскажем о том, как минимизировать временные потери и оптимизировать результаты анализа новых контрагентов перед началом работы с ними.

Анализ финансово-хозяйственной деятельности новых контрагентов должен быть основательным и базироваться на ряде определенных показателей, таких как: наличие/отсутствие активов компании, судебные дела (если таковые имеются), наличие открытых исполнительных производств, формы финансовой отчетности и их динамика на протяжении нескольких периодов, состав бенефициаров и их смежный бизнес, доступ к госконтрактам, отсутствие долгов по налогам и сборам и мн.др.

В большинстве случаев, тщательно проанализировать большое количество новых контрагентов даже по данным критериям не представляется возможным, так как это приведет к солидным временным потерям – как минимум половина рабочего дня уйдет на данный анализ.

С учетом того, что чаще всего такую работу поручают некомпетентным в области финансового рынка сотрудникам, таким как: секретари, менеджеры по продажам, младшие менеджеры, результативность такого анализа контрагентов оставляет желать лучшего. Все это еще отягощает и разрозненность информации в открытом доступе.

К тому же, проверка деятельности компаний на бесплатных источниках посредством сети интернет отнюдь не лучший выбор – данные о предприятиях обновляются отнюдь не еженедельно, а это значит, что вы и ваши сотрудники не застрахованы от получения устаревшей информации.

Соответственно, для полноценного всестороннего анализа финансовой деятельности новых фирм-контрагентов вам потребуется разработка собственных подходов к анализу полученных данных. В итоге, это приведет вас к вопросу создания специального отдела в собственной компании, целью которого, была бы доскональная проверка контрагентов. А это время и колоссальные затраты. Не многие предприятия в посткоронакризисный период могут позволить себе такую роскошь.

Выход в данной ситуации очевиден – необходимо обратиться за помощью к онлайн-сервисам по проверке контрагентов, таким как СПАРК, КОНТУР и др. Так, в расширенной версии специальных сервисов вы сможете получить не только стандартный пакет данных о той или иной компании-контрагенте (финансовое положение, уставный капитал, место регистрации, судебные разбирательства), но и выяснить состояние расчетного счета вашего будущего контрагента и пр. В большинстве случаев, предоставление конкретных данных – услуга платная, однако оно того стоит.

Однако, несмотря на расширенный пакет информации, в большинстве случаев, сложно грамотно проанализировать все финансовые показатели деятельности компании и сделать соответствующий вывод – благонадежный или неблагонадежный контрагент перед вами, а тем более оценить вероятность его банкротства.

Могут ли, в настоящее время, онлайн сервисы автоматически проанализировав текущие финансовые показатели, сделать долгосрочный прогноз о возможности банкротства той или иной компании? С учетом того, что мы живем в 21 веке, в эпоху диджитал-технологий и повсеместной цифровизации – уже могут!

Например, уже третий год успешно функционирует информационно-аналитический сервис по проверке контрагентов rescore.online, созданный ФК «Содружество» и компанией «Технологии скоринга». Он способен производить глубокий анализ финансовой деятельности любого предприятия по специальному алгоритму, а также прогнозировать вероятность банкротства с помощью искусственного интеллекта, позволяя определить категорию платежеспособности компании, получить аналитическое заключение о ее финансовой устойчивости.

Для того, чтобы понять, как работает эта система, способна ли она адаптироваться под любой бизнес, мы обратились за комментариями к Михаилу Кирсанову, руководителю отдела аналитики «Технологии скоринга»:

«Сервис проверки контрагентов rescore.online позволяет: определить категорию платежеспособности контрагента, спрогнозировать вероятность банкротства компании, получить аналитическое заключение о ее работоспособности и обеспечить «умный» мониторинг состояния контрагента.

Все юридические лица по уровню платежеспособности в системе rescore подразделяются на 5 групп. Данная категория определяется автоматически по алгоритму, на основании данных о компании из различных открытых источников, с учетом негативных реестров.

Компании, которые получили положительную оценку по итогам скоринга, направляются для оценки аналитикам. «Если они видят, что наш сервис оценил компанию неправильно, то отсылают результаты обратно в Rescore. Так мы можем отслеживать, насколько наша аналитика совпадает с мнением экспертов. Алгоритм платежеспособности настраивается специалистами вручную, для чего они используют уникальный конструктор логических выражений. Данный инструмент позволяет настраивать алгоритм под нужды любого клиента. Процент вероятности банкротства рассчитывается по модели на основе машинного обучения, исходя из статистической оценки на исторических данных по более чем 30 000 юридических лиц. В среднем, срок взыскания задолженности составляет 12 мес., поэтому и модель была обучена прогнозировать именно на этот период».

Эксперты компании ФК «Содружество» осуществляют покупку дебиторской задолженности компаний различных отраслей деятельности, они ежемесячно анализируют состояние российского бизнеса. От качества их работы зависит прибыль не только компании, но и ее партнеров и инвесторов. Для более продуктивного анализа финансового состояния предприятий, они создали собственную систему оценки платежеспособности клиента, основанную на юридической и экономической составляющей, которая и была заложена в сервис rescore.online.

В процессе анализа, компании-должники подразделяются на 5 категорий:

· платежеспособные контрагенты без признаков финансовых проблем;

· платежеспособные организации, но имеющие небольшие финансовые проблемы. Подобные компании бенефициарам выгоднее спасти, нежели чем банкротить;

· предприятия, не имеющие собственных крупных активов. При этом и не испытывают серьезных финансовых проблем;

· компании имеющие критические финансовые проблемы, находящиеся, практически, в предбанкротном состоянии. Бенефициарам выгоднее будет банкротить такую организацию, нежели чем спасать;

· недействующие или брошенные компании, не ведущие какой-либо деятельности, фирмы-однодневки, а также предприятия, уже находящиеся в стадии банкротства или ликвидации.

Соответственно, контрагенты 1 и 2 категории являются наиболее финансово устойчивыми, вероятность их банкротства низкая. 4 и 5 – компании, сотрудничество с которыми опасно для вашего бизнеса и приведет лишь к образованию «дебиторки».

Не ждите проблем, анализируйте деятельность новых контрагентов до подписания контрактов!