Н А Я И Н Ф О Р М А Ц И О Н Н А Я Г Р У П П А Расчет исковой нагрузки Р О С С И Й С К И Х К О М П А Н И Й ИЛЬЯ МУНЕРМАН Директор исследовательского центра ИНТЕРФАКС ЛАБ
визуализация, API Обработанные и «умные» данные: нормализованные, стандартизованные, идентифицированные, связанные «Сырые» данные Аналитика предписывающая Аналитика прогнозная Сервисы, платформы, визуализация, API Обработанные и «умные» данные: нормализованные, стандартизованные, идентифицированные, связанные «Сырые» данные КАСТОМИЗИРОВАННАЯ В режиме реального времени СТАТИЧНАЯ Не адаптированная под потребности пользователей От данных к сервисам
стандартов Отсутствие удобного доступа к данным (API, Открытые данные) РЕЕСТРЫ И ОТКРЫТЫЕ ДАННЫЕ Валидация и идентификация Синергия разных источников дает новые данные и знания ИЗВЛЕЧЕНИЕ И ОБОГАЩЕНИЕ ДАННЫХ Важно не только донести информацию, но и правильно структурировать ИЗВЛЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ СОЗДАНИЕ НОВЫХ СЕРВИСОВ И ЗНАНИЙ
это совокупность обязательств или активов, которые возникают в результате судебных споров. Сама по себе информация об исковых требованиях, предъявляемых к организации, не дает точно оценить соответствующие финансовые издержки, которые возникнут в результате арбитражного спора, так как компания может не только проиграть спор, но и выиграть его. Прогнозирование искового бремени представляет важное значение, так как дает возможность точнее определить риски предприятия, связанные с его судебными разбирательствами. Модель предиктивного анализа позволить отслеживать изменения исковой нагрузки в динамике и в текущем моменте. Исковая нагрузка мощный инструмент поиска и анализа аномалий в судебной системе и оспаривания несправедливых решений.
споров ПРОГНОЗ РЕШЕНИЙ ЕСПЧ модель предсказывает, была ли нарушена статья Кон- венции о защите прав человека. исходные данные о спорах были представлены в виде текстовых признаков, таких как n-граммы и темы, которые были векторизованы и использованы в обучении классификатора машины опорных векторов качество модели: Accuracy 79% ПРОГНОЗ ВЕРДИКТОВ ВЕРХОВНОГО СУДА США модель прогнозирует общие вердикты суда и индиви- дуальные голоса судей трехмерная классификация – определение, какой из трех видов вердиктов будет вынесен: утвердитель- ный, отрицательный или другой алгоритм – классификатор случайный лес качество модели: Precision 70-72%
арбитражных дел по прогнозируемому результату, исходя из которого определяется исковая нагрузка ЦЕЛЕВАЯ ПЕРЕМЕННАЯ РЕЗУЛЬТАТ СПОРА 2 КЛАССА : Иск удовлетворен Иск не удовлетворен ОБЪЕМ ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКИ: 2 млн арбитражных споров ПРИЗНАКИ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИЕ УЧАСТНИКОВ СПОРОВ: Количественные атрибуты: сумма иска, выручка, возраст компаний и т.д. Категориальные атрибуты: предмет (категория) спора, информация о суде, сфере и регионе деятельности компаний, виде государственного органа и т.д.
с другом Споры компаний против государственных органов или некоммерческих организаций Споры государственных органов или некоммерческих организаций против компаний 3 отдельных модели для анализа разных типов арбитражных споров: АЛГОРИТМ ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ 1 2 3
органов или некоммерческих организаций 2 Споры государственных органов или некоммерческих организаций против компаний 3 | 11 Метрики качества модели Precision AUC-ROC 0,80 0,76 0,82 0,80 0,76 0,71 SPARK INTERFAXA.RU
деле Классифика- ция истца и ответчика Расчет вероятности исхода дела Умножение вероятности исхода дела на сумму иска Прогнозирование срока спора и дисконтирование исковой нагрузки Сложение исковой нагрузки по всем спорам компании SPARK INTERFAXA.RU
ИСКОВЫЕ ТРЕБОВАНИЯ: 14,9 МЛН РУБ. Пример расчета исковой нагрузки ПРИМЕР ИСКА Иск от АО «Тулагорводоканал» Сумма иска: 124 тыс. руб. Предмет спора: исполнение обязательств по договорам энергоснабжения. Прогнозируемый моделью результат: с вероятностью 75% АО «Тандер» проиграет спор. Оценка искового бремени по данному спору: 124 тыс. руб. × 75% = 93 тыс. руб. Общее исковое бремя компании рассчитывается как сумма значений исковых нагрузок по текущим открытым спорам. Совокупное исковое бремя АО «Тандер» по 8 открытым арбитражным спорам оценивается моделью в 1,2 млн руб. Такую оценку исковой нагрузки можно использо- вать как фактор комплексного финансового анализа предприятий. SPARK INTERFAXA.RU
2016 2017 2018 -13 млн -11 млн -7 млн 4 млн 18 млн 9 млн -4 млн -3 млн 7 млн 10 млн 2 млн 2 млн -5 млн 5 млн -12 млн 6 млн -6 млн ПРИМЕР РАСЧЕТА ИСКОВОЙ НАГРУЗКИ Споры с государственными органами (кроме налоговых) Споры с налоговыми органами Споры с государственными компаниями Споры с частными компаниями SPARK INTERFAXA.RU
сторон и третьих лиц Повышение детализации сути споров Взаимодействие с Legal Tech проектами Перспективы: ИСКЛЮЧЕНИЯ ВСТРЕЧНЫЕ ИСКИ И БАНКРОТСТВО 1 2 3 SPARK INTERFAXA.RU
opentalks
ncdc
m3c
ripples_deck
malna
enechain
unnameinc
dwchiang
yushimad
nagatsu
sasaguchi
findy_eventslides
mfonobong
akademiya2063
paigeccino
auna
jdejongh
jmmastey
davidcarrasco
coloredviolet
swwweet
jlugia
rabernat
destraynor
