OpenTalks.AI - Илья Мунерман, Новые данные для автоматизации процесса принятия управленческих решений

Transcript

1. М Е Ж Д У Н А Р О Д Н А Я И Н Ф О Р М А Ц И О Н Н А Я Г Р У П П А Новые скоринговые модели для принятия управленческих решений МУНЕРМАН ИЛЬЯ Директор исследовательского центра «Интерфакс ЛАБ»
2. «ИНТЕРФАКС»: ОПЫТ ТРАНСФОРМАЦИИ 2 В начале 2000-х «Интерфакс» сделал ставку на разработку современных сервисов и IT-решений, позволяющих работать с большими массивами данных и принимать бизнес-решения. Разработав в 2004 году информационно-аналитическую систему СПАРК, «Интерфакс» угадал, как будет развиваться спрос на информацию о компаниях, и в короткий срок стал бесспорным лидером в этом новом сегменте рынка. Затем последовали СКАН, «СПАРК-Маркетинг», Х-Compliance, АСТРА и другие IT-системы. «Интерфакс» за последние 10–15 лет полностью трансформировал бизнес. Около 75% выручки Группа получает сейчас за счет IT-сервисов, сочетающих в себе информацию и передовые разработки.
3. ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРЕДОСЫЛКИ ДЛЯ ПРЕДИКАТИВНЫХ СКОРИНГОВ Когнитивные искажения в финансовом анализе Современные исследования 3 Оценочные суждения Нерепрезентативные выборки Эффект Данинга – Крюгера Предвзятость подтверждения Ошибка выжившего Иллюзия контроля Закон Гудхарта Поведенческая экономика Отличия реального человека от рационального экономического агента Современные рейтинговые и скоринговые модели Конвергенция с другими науками Использование больших данных, data mining, открытых данных Использование сложных моделей обработки данных Постановка экономических экспериментов Нейроморфные вычисления VS когнитивные искажения
4. НОВЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ ОТ «ИНТЕРФАКС ЛАБ» Индексы платежной дисциплины – Paydex; Кредитные истории Судебные решения и исполнительные производства, исковая нагрузка Данные о персонале компании; Анализ налогового бремени и производительности Тендерная информация, рекомендательные системы, удельные показатели Данные о недвижимости; Объекты интеллектуальной собственности Интернет-данные; Новости и социальные сети; Даркнет Транзакции и данные on-line касс; Традиционные финансовые коэффициенты on-line 4
5. «ИНТЕРФАКС ЛАБ»: ПРИМЕРЫ РАЗРАБОТОК е н и и р ов а н н о ст ь в н ы и нф м а ц е л ь 5 Индекс платежной дисциплины (ИПД) – показатель, оценивающий своевременность оплаты компанией счетов. Платёжная дисциплина АК Трансаэро График индекса платежной дисциплины* *Значение индекса может составлять от 0 до 100, где 0 - максимальная задержка платежа (120 дней и более), а 100 - досрочное погашение счетов. Таким образом, чем значение показателя выше, тем лучше уровень платежной дисциплины компании
6. «ИНТЕРФАКС ЛАБ»: ПРИМЕРЫ РАЗРАБОТОК е н и и р ов а н н о ст ь в н ы и нф м а ц е л ь 6 Индекс должной осмотрительности (ИДО) – скоринг, показывающий вероятность того, что компания является «фирмой-однодневкой», брошенным активом 0 500 000 1 000 000 1 500 000 2 000 000 2 500 000 3 000 000 3 500 000 4 000 000 4 500 000 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Распределение российских компаний по уровням риска Низкий риск Средний риск Высокий риск (налоговый) Высокий риск (неналоговый)
7. «ИНТЕРФАКС ЛАБ»: ПРИМЕРЫ РАЗРАБОТОК (СХЕМА ИФР) е н и и р ов а н н о ст ь в н ы и нф м а ц е л ь 7 ИФР СПАРК С отчетностью Полная отчетность Демография, макроэкономика, поведенческие факторы, суды, исполнительные производства, торги, полный набор финансовых коэффициентов, изменения факторов, проверки и т.д. Сокращенная СМП Демография, макроэкономика, поведенческие факторы, суды, исполнительные производства, торги, минимальный набор финансовых коэффициентов, изменения факторов, проверки и т.д. МСФО Классическая модель Без отчетности Упрощенная модель (суды, исполнительные производства, демография)
8. Индекс финансового риска (ИФР) – оценка вероятности неплатежеспособности компании Особенности ИФР: возможность рассчитывать ИФР для практически всех компаний, независимо от формы и наличия отчетности; отдельный алгоритм для компаний, имеющих ИПД впервые тестирование проведено слепым методом с использованием кредитных историй; среди тестовых выборок большое количество компаний из антирейтингов в т.ч. по Госсзаказу; возможность предсказывать не только «официальную» процедуру банкротства, но и альтернативные схемы; качественные статистические параметры модели: BR valid = 3,0%, Gini valid = 56,0%, PI valid = 57,7% 8 «ИНТЕРФАКС ЛАБ»: ПРИМЕРЫ РАЗРАБОТОК
9. «ИНТЕРФАКС ЛАБ»: ПРИМЕРЫ РАЗРАБОТОК е н и и р ов а н н о ст ь в н ы и нф м а ц е л ь 9 Скоринговая модель для малого бизнеса (МСП) Скоринговая оценка франшизы Сведения о франчайзи Данные о товарном знаке API СПАРК
10. Скоринговая модель для малого бизнеса (МСП) «ИНТЕРФАКС ЛАБ»: ПРИМЕРЫ РАЗРАБОТОК ОСНОВЫНЕ РЕЗУЛЬТАТЫ : • улучшились (в основном) скоринговые оценки франчайзеров и франчайзи • создан механизм противодействия мошеничеству в сфере франчайзинга • созданы инструменты улучшения кредитного скоринга как самих сетей, так и их сотрудников • улучшены статистические характеристики • прозрачность сети получила количественную оценку 10
11. РАЗАРБОТКИ «ИНТЕРФАКС ЛАБ»: ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ е н и и р ов а н н о ст ь в н ы и нф м а ц е л ь 11 Комплексный индекс Прочие источники Данные клиента Данные СПАРК и D&B
12. СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ ИЛЬЯ МУНЕРМАН, Директор исследовательского центра «Интерфакс ЛАБ» www.interfax.ru