Техническим решением такой задачи могут выступать:
1) Использование готовой библиотеки (например, на GitHub) для разработки программы скоринг оценки корпоративных контрагентов банками, с адаптацией ее для целей бизнеса. В таких библиотеках может использоваться метод графов (деревья, лес решений и т.п.) на базе языков программирования Pythonи R.
2) Использование классической балльной модели оценки с привлечением сотрудника эксперта.
На тот момент мы решили остановиться на классической балльной модели оценки, т.е. втором варианте. За основу было решено взять модель оценки вероятности банкротства - Altman Z-score с соответствующей адаптацией. Данная модель была разработана Эдвардом Альтманом, в ее основе лежит модель множественного дискриминантного анализа (MDA). Расчет строится на прошлых статистических данных финансовой отчетности предприятий, которые позволяют спрогнозировать наступление банкротства.
В модели учитываются следующие показатели бизнеса:
1) Чистый оборотный капитал ÷ Активы
2) Нераспределенная прибыль ÷ Активы
3) Прибыль до вычета процентов к уплате и налогов (EBIT) ÷ Активы
4) Собственный капитал ÷ Обязательства
Преимуществами модели являются:
1) С вероятностью 95% позволяет предсказать дефолт заемщика в течении ближайших 12 месяцев.
2) Используется общедоступная информация данных финансовой отчетности.
3) Простота применения и интерпретации полученных результатов.
Мной дополнительно был введен критерий оценки деловой репутации контрагентов, который учитывает внутренние и внешние угрозы. Основной акцент был сделан на анализ следующих групп угроз: корпоративные и этические риски, судебные и уголовные риски, финансовые риски.
Результаты анализа финансового положения и анализа деловой репутации сопоставляются и контрагенту присваивается тот или иной рейтинг. Далее на основании рейтинга проводится расчет кредитного лимита с учетом истории взаимодействия с клиентом, наличия страхового покрытия или дополнительного обеспечения, прошлых и ожидаемых отгрузок.
Для компаний и ИП, находящихся на специальных режимах налогообложения, была разработана альтернативная модель оценки кредитоспособности на основании данных оборотов по счетам и книге учетов доходов и расходов.
За счет реализации данного решения возможно достижение следующих целей:
1.Сокращение количества дней просрочки итого по всем клиентам
2.Повышение скорости реагирования в случае изменения риск-контура контрагента
3.Высвобождение оборотного капитала
Если Вы заинтересованы во внедрении программных решений, проведении Цифровизации отдельных блоков бизнеса в Вашей компанией, то я с удовольствием помогу в реализации таких проектов. Прошу обращаться ко мне через мой сайт: http://akonnov.ru/ или через мой Телеграм канал: https://t.me/biz_in