Автоматизированное решение для быстрого анализа и оценки юридических лиц

В настоящее время проблема делового «здоровья» контрагентов приобретает все более актуальный характер. В первом квартале 2022 года количество корпоративных банкротств выросло на 6.4% до 2544 юридических лиц.

Помимо этого множество российских компаний так или иначе связаны с процедурой банкротства: находятся в группе риска, либо работают с высокорисковыми контрагентами. Под риском понимается вероятность того, что один из участников сделки может не выполнить свои договорные обязательства.

В таблице 1 приведены отрасли, наиболее подверженные банкротству и доля компаний, находящихся под непосредственным риском (по данным Центра стратегических разработок).

Таблица 1. Доля компаний под риском банкротства в разрезе отраслей

По мнению экспертов Центра стратегических разработок, к основным причинам высокого риска банкротства компаний можно отнести:

1. Падение спроса на продукцию/услуги.
2. Невозможность обслуживать кредитные средства.
3. Приостановку деятельности в связи с режимом повышенной готовности или ЧС.
4. Нарушение обязательств со стороны контрагентов.

Рассмотрим подробнее нарушение договорных обязательств как ключевой фактор банкротства. Доля компаний, находящихся по риском завершения деятельности по этой причине приведена в таблице 2.

Таблица 2. Доля компаний под риском банкротства из-за нарушений обязательств контрагентов

Чтобы избежать убытков и репутационных потерь, учитывая широкое распространение практики банкротства, крайне важно осуществлять регулярный мониторинг собственных контрагентов.

Проверка контрагентов подразумевает несколько типовых кейсов:

1. Входной контроль — оценка компании перед началом договорной работы.
2. Разовый или периодический мониторинг состояния — анализ динамики изменения показателей «здоровья» контрагента.
3. Предупреждения — автоматическое оповещение в случае возникновения опасных событий.
4. Скоринг — оценка надежности и привлекательности контрагентов, вероятности оттока.
5. Обогащение данных — насыщение новой информацией для более точного анализа и сегментации поставщиков, клиентов, партнеров.

При этом существует следующие источники данных о контрагентах:

1. Внутренние: история покупок/платежей, условия работы, дебиторская задолженность.
2. Внешние: финансовое состояние, арбитражные дела, активность в госзакупках, упоминание в СМИ.

На основании внутренних и внешних данных можно проводить комплексный анализ контрагентов с заданной периодичностью. Однако на практике этому препятствуют следующие факторы: постоянная перегруженность ИТ-департамента и отсутствие понимания предметной области.

Для минимизации влияния данных факторов может применяться low-code платформа Loginom, позволяющая бизнес-пользователям самостоятельно проводить сложную аналитику контрагентов.

Функционал аналитической low-code платформы Loginom:

1. Извлечение данных из различных источников: файлы, базы данных, веб-сервисы, бизнес-приложения.
2. ETL-операции: очистка, предобработка, связывание, систематизация, консолидация данных.
3. Анализ и моделирование: отбор факторов, машинное обучение, прогнозирование, сложные расчеты.
4. Интеграция в IT-инфраструктуру: загрузка полученных расчетов в базы, файлы, приложения, публикация веб-сервисов.
5. Визуализация: многомерный анализ, интерпретация результатов.

Рассмотрим, как можно реализовать кейсы работы с контрагентами с помощью Loginom.

Для оперативного анализа и оценки юридических лиц Loginom и Контур.Фокус предлагают автоматизированное решение, которое реализовано как производный компонент Loginom — «Запрос к Контур-Фокусу».

При разработке решения были задействованы ключевые преимущества Loginom:

1. Low-code архитектура платформы — исключает либо минимизирует написание программного кода.
2. Визуальное проектирование сценария — применяются уже готовые аналитические компоненты.
3. Дружественный интерфейс — позволяет быстро осваивать работу с платформой.
4. Работа с большими наборами данных — дает возможность анализировать сотни миллионов строк.
5. Интеграция с различными источниками — позволяет максимально обогащать данные о контрагентах.

В качестве источников внешних данных для решения используются информация более чем 30-и ресурсов, например:

• Федеральная налоговая служба — данные ЕГРЮЛ и ЕГРИП;
• Росстат — бухгалтерская отчетность;
• Казначейство РФ — госзакупки по 44-ФЗ, 223-ФЗ;
• Верховный суд РФ — арбитражные дела;
• Единый федеральный реестр сведений о банкротстве — сообщения о прекращении деятельности;
• Федеральная служба судебных приставов — исполнительные производства;
• Роспатент — информация о товарных знаках;
• Росаккредитация — сертификаты и декларации;
• Роскомнадзор — лицензии.

Рассмотрим практический кейс «Единичный запрос».

В рамках кейса в Loginom внутрикорпоративные данные о контрагентах связываются с информацией из сервиса Контур.Фокус и производится расчет рейтинга надежности юридических лиц. Для реализации этого кейса достаточно подать на вход ИНН нужной компании.

Еще один частый кейс использования Loginom и Контур.Фокус — «Регулярный мониторинг».

В рамках кейса данные по всем клиентам прогоняются в интерфейсе платформы по определенным бизнес-правилам с целью анализа динамики показателей. Для этого кейса достаточно подать на вход список ИНН компаний, которые требуется проверить.

Таким образом, эффект от использования совместной интеграции Loginom и Контур.Фокус заключается в следующем:

1. Снижение трудозатрат — весь цикл работы с данными производится в одной среде, без необходимости написания кода и обращения в ИТ-департамент.
2. Вовлеченность сотрудников — у бизнес-пользователей появляется возможность реализации сложной логики анализа самостоятельно, без привлечения программистов.
3. Обогащение данных — повышение качества аналитической информации за счет использования множества источников.

Если вы тоже хотите применять low-code платформу Loginom для принятия сложных решений при работе с контрагентами, свяжитесь с нами.

Другие материалы по теме:

Этапы жизненного цикла контрагента. Кейс Контур.Фокуса

Время быстрых (проверок): оценка контрагентов, основанная на данных. Кейс Европейско-азиатской медицинской компании

Как автоматизировать анализ рисков и проверку клиентов по 115-ФЗ. Вебинар