Устойчивость компании во многом зависит не только от ее стратегии, стабильных продаж и команды, но и от надежности контрагентов. Пренебрежение их проверкой чревато как репутационными и финансовыми рисками — заслуживающая на первый взгляд доверия контора может оказаться однодневкой, а поставщик сдает товар ненадлежащего качества, — так и увеличением налоговой нагрузки за счет неполученных вычетов, доначислений от ФНС. Каждый год бизнес в России теряет миллионы из-за банкротства либо неплатежей контрагентов.
Как правило, при проверке многие компании ограничиваются получением информации о налоговом статусе потенциального партнера или клиента, наличии либо отсутствии у него задолженности и достоверности сведений в государственных реестрах. На практике эти данные позволяют снизить только налоговые риски. Для комплексной оценки благонадежности контрагента предпочтительнее скоринг.
Взвесить риски: отличия скорингового подхода
Первоначально скоринг в качестве инструмента для оценки начали применять финансовые организации. Однако в последнее десятилетие скоринговый подход все чаще использует бизнес — он позволяет уже на старте отбраковать неподходящих контрагентов.
Разница между обычной проверкой и скорингом весомая. Он подразумевает изучение не только общедоступной информации, но прочет кредитных и ликвидных рисков, вероятности неплатежеспособности партнера или клиента, репутационного ущерба.
Обязательные метрики для получения качественного анализа при скоринге:
- реквизиты организации;
- бухгалтерский баланс;
- внеоборотные и оборотные активы;
- объем реализации товаров или услуг;
- правовые арбитражные дела;
- данные о филиалах;
- наличие жалоб ФАС.
Чем шире массив анализируемых данных — тем выше точность прогноза. К примеру, если компания заявляет, что работает на рынке давно и достигла определенных масштабов, стоит изучить динамику ее развития и выручки. Также не лишним будет анализ инфополя — СМИ и соцсетей. Если хотя бы по одному пункту скоринга возникают вопросы — от сотрудничества с контрагентом лучше отказаться.
Безусловно, такое детальное изучение потенциального партнера либо клиента требует времени. А в случае наличия большого количества возможных контрагентов риск совершить ошибку или что-то упустить повышается в разы в связи с человеческим фактором. Потому сейчас к процессу активно подключаются нейросети. C их помощью анализ становится легче — уже на вводном этапе можно сузить список до нескольких пунктов и изучать подробно только их.
Нейроскоринг: преимущества оценки контрагентов с помощью ИИ
Нейросети уже плотно вошли в бизнес-процессы, в том числе скоринг. Первыми для этого их адаптировали банки — при оценке заемщика алгоритм собирает информацию со всех ресурсов, помогая выяснить уровень финансового доверия.
Сейчас продолжается развитие подобных платформенных решений для нужд других участников рынка. Работают они чаще всего по подписке или после разовой оплаты услуги. Для малого и среднего бизнеса это новая эпоха — впервые у предприятий МСП появилась возможность проводить скоринг и реально управлять рисками контрагентов без ущерба для бюджета.
Это показывает, что российские разработчики уже поняли, что каждому бизнесу нужен простой и удобный алгоритм для идентификации своих контрагентов. К примеру, отечественная нейросеть Аура по одному запросу — имени, названию, ИНН — собирает всю возможную информацию с официальных источников за пару минут, и анализирует свыше сотни различных показателей, которые могут и не иметь прямой корреляции между собой.
Последнее очень важно. Ключевое отличие нейросетей от традиционных алгоритмов заключается в способности ИИ находить глубинные, скрытые взаимосвязи между различными показателями. Это помогает получить более точный и при этом нелинейный анализ. Благодаря данной особенности AI значительно повышают эффективность и точность скоринга.
Допустим, во время такой проверки инструментами TenChat анализируются более 150 различных показателей, которые могут не иметь прямой корреляции между собой, и построить нелинейную регрессию по какому-то конкретному контрагенту. Совокупность полученных данных позволяет сделать прогноз касательно суммы безопасного аванса. А также быстро оценить уровень риска при взаимодействии с конкретной компанией или клиентом, и отбросить бесперспективные или ненадежные пункты.
Быстрее, шире, этичнее
Текущие возможности скоринга для нейросетей, безусловно, только начало. Далее он станет более широким. Не за горами использование обработки естественного языка, сокращенно NLP — для анализа текстовых данных, к примеру, контрактов, деловой переписки, юридических документов. Также ИИ научится делать выводы о благонадежности контрагентов на основе визуального контента.
Другой вопрос — пока четких регламентов о безопасности и этичности использования данных нейросетями нет, а законодательная база по конфиденциальности и защите данных AI находится на стадии формирования. Потому скоринг при помощи нейросетей может претерпеть изменения. Однозначно можно сказать одно — анализировать ИИ должен исключительно открытые официальные источники.
Как эффективно продавать на маркетплейсах
- Как привлечь внимание клиента в карточке и увеличить продажи на 30%
- «С бюджетом меньше 1 млн на маркетплейсах не место» и еще 9 мифов
- Как всегда видеть чистую прибыль при торговле на маркетплейсах
- 10 ошибок в продвижении товаров на маркетплейсах и как их избежать
- Как селлеру победить низкую рентабельность: гайд по бизнес-моделям
Какой метод для оценки контрагентов используете сейчас? Поделитесь своим опытом в комментариях.