Как Rescore научила алгоритмы проверять контрагентов лучше аналитиков
Сервис Rescore первоначально создавался как внутренний проект финансовой компании (ФК) «Содружество», которая с 2009 года работает на рынке долговых обязательств. Весной 2019 года разработка программных продуктов для анализа и скоринга контрагентов была выделена в самостоятельную компанию — ООО «Технологии скоринга». В 2020 году к проекту присоединился «Росбизнесконсалтинг», который приобрел 25% долю в компании.
Задача
Автоматизировать процесс оценки контрагентов, используя все доступные источники данных.
Предпосылки и мотивация
Потери российских компаний от банкротства партнеров достигают почти 2% ВВП. В 2019 году они выросли на 2,5% и превысили 1,9 трлн руб.
Одновременно увеличивается просроченная кредиторская задолженность перед поставщиками. В 2019 году она составила 2,6 трлн руб., прибавив почти 11%. «Каждый год компании теряют все больше денег из-за неплатежей своих партнеров», — отмечают в Rescore.
Чтобы минимизировать риски, контрагентов необходимо тщательно проверять. А это, в свою очередь, требует наличия экспертизы и аналитического ресурса. Информация, с которой приходится работать, распределена по десяткам разных источников. Причем отслеживать изменения данных нужно постоянно, чтобы не пропустить критическое ухудшение параметров.
На рынке работают несколько агрегаторов данных, таких как «СПАРК» или «Контур». Но полученную из них информацию нужно качественно и регулярно анализировать. В общей сложности на анализ контрагентов, по оценке Rescore, российские компании тратят не менее 300 млрд руб. в год.
«Работая на рынке взыскания задолженности, мы пользовались всеми основными агрегаторами данных. Но ни один из сервисов не позволял нам в автоматическом режиме разделить компании на перспективные и неперспективные с точки зрения взыскания долга», — рассказывает сооснователь «Содружества» и проекта Rescore Светлана Васина.
Через картотеку арбитражных дел в год проходит примерно 130 тыс. исков, продолжает Васина. «Это очень много, никакая ручная аналитика не может переварить такой объем. Поэтому мы озадачились тем, как отличить хороших должников от плохих и при этом не обрабатывать вручную весь объем информации», — объясняет сооснователь проекта.
Однако подходящего инструмента не оказалось на рынке, и его пришлось создавать самостоятельно.
Решение
В «Содружестве» решили запустить сервис по автоматической экспертной оценке контрагентов, который анализирует платежеспособность и перспективы банкротства компаний.
Реализация
На создание нового сервиса потребовалось более двух лет. За это время из внутреннего проекта он превратился в коммерческий продукт для корпоративных пользователей, появилась собственная команда и первые крупные клиенты.
- Освободить аналитиков
Разработка сервиса началась в мае 2018 года. «Основная идея была в том, что дорогой и высокоинтеллектуальный труд профессиональных аналитиков нужно использовать только там, где он продуктивен. А всю стандартизированную часть, в том числе предварительную «чек-листовую» работу — отдать алгоритмам на базе ИИ, которые лучше с ней справляются и не упускают никаких деталей», — вспоминает Васина.
Отталкиваясь от опыта «Содружества» по анализу компаний, команда определила набор чувствительных параметров, которые позволяют точно классифицировать тот или иной бизнес.
Но у «Содружества» не было собственной ИТ-экспертизы, и это серьезно осложняло процесс. Команде было трудно ставить задачи подрядчикам, контролировать ход работ и вносить изменения в продукт.
Однако затем к проекту присоединились эксперты с опытом работы в ИТ. Управляющим партнером Rescore стал Михаил Михайлов, который ранее руководил ИТ-проектами в крупных компаниях, включая «Рольф», «Мечел», «Вымпелком» и «Норильский Никель». К тому моменту создатели сервиса решили развивать его не только для внутренних нужд, но и как самостоятельный продукт для рынка.
- Алгоритмы и статистика
Для сервиса разработали уникальную процедуру анализа компаний. Ее реализовали в алгоритме на основе искусственного интеллекта и учли в модели машинного обучения для расчета вероятности банкротства. Сама модель построена на выборке из 30 тыс. компаний, детально изученных живыми аналитиками. Таким образом сервис одновременно использует алгоритмический и статистический анализ, что повышает качество оценки.
Получив запрос на проверку, система собирает данные из более чем 50 различных источников, затем структурирует и обрабатывает информацию с помощью ИИ. На основе этих данных рассчитывается категория платежеспособности клиента и вероятность его банкротства в течение ближайшего года.
При этом сервис не только проверяет компанию, по которой получен запрос, но и просчитывает риски от связанных с ней бизнесов. Например, возможные банкротства в холдинге или состояние активов дочерних предприятий. По словам сооснователей проекта, это отличает Rescore от любых других решений, представленных на рынке.
Результаты анализа выгружаются в виде понятного аналитического заключения, которое обычно формируется за несколько часов. Ручной анализ аналогичной глубины и качества занимает два-три дня и не позволяет работать в потоковом режиме, подчеркивают в Rescore.
- Отраслевой конструктор
По словам Васиной, почти у всех пользователей сервиса возникал вопрос о том, можно ли учесть в анализе отраслевые параметры. Например, для оценки строительного бизнеса важно, состоит ли компания в саморегулируемой организации.
Поэтому базовый алгоритм решили дополнить опцией конструктора. «Компания-клиент может с помощью наших специалистов добавить в алгоритм несколько собственных параметров на основе тех данных, которые нами уже собраны и нормализованы», — объясняет сооснователь проекта.
Также по запросу клиента в систему могут быть интегрированы и учтены в алгоритме дополнительные источники данных, необходимые клиенту для проведения оценки. «Фактически мы построили облачный сервис, позволяющий оценивать поток контрагентов, независимо от их количества, с учетом всех пожеланий нашего клиента», — говорит управляющий партнер Rescore Михаил Михайлов.
Работа с клиентами, имеющими отраслевую экспертизу, помогает накапливать знания внутри сервиса, добавляют в Rescore. Кроме того, алгоритм непрерывно совершенствуют на основе обратной связи.
Компании, которые получили положительную оценку по итогам скоринга, направляются для оценки аналитикам. «Если они видят, что наш сервис оценил компанию неправильно, то отсылают результаты обратно в Rescore. Так мы можем отслеживать, насколько наша аналитика совпадает с мнением экспертов и где ее можно улучшить. По сути, мы ведем непрерывное сплошное тестирование сервиса», — объясняют представители проекта.
- Опции и клиенты
К концу 2020 года Rescore запустил два основных сервиса. Первый из них — скоринг — предполагает разовые проверки контрагентов. Стоимость составляет от 300 до 690 руб. за проверку и зависит от их общего количества в месяц. Сервис подключен к карточкам организаций в каталоге «РБК Компании».
Кроме того, Rescore предложил рынку сервис «Умный мониторинг». С его помощью можно оперативно отслеживать и оценивать изменения, которые происходят с контрагентами.
Каждое событие анализируется с точки зрения влияния на уровень риска. «Многие параметры, влияющие на платежеспособность и вероятность банкротства, нужно регулярно переоценивать. Наш мониторинг позволяет делать это в онлайн-режиме и вовремя реагировать, если прогноз по компании меняется», — говорит Васина. Сервис продается по модели подписки, цена варьируется от 500 до 1 тыс. руб. за мониторинг одной компании в месяц.
По словам представителей Rescore, первоначально компания пыталась предлагать решение малому и среднему бизнесу. Но оказалось, что продукты более востребованы крупными корпоративными клиентами. Сейчас Rescore реализует с ними несколько пилотных проектов, которые предусматривают десятки тысяч проверок.
Результаты
Запуск собственного автоматизированного решения помог «Содружеству» резко нарастить масштабы работы. Раньше аналитики ФК ежемесячно оценивали около 400 компаний, теперь их количество выросло до 2,5-3 тыс. в месяц. «Это обеспечило нам более широкое понимание рынка, теперь мы можем видеть не только ситуацию в отдельных бизнесах, но и всю картину целиком», — говорят в компании.
В сервисе Rescore по состоянию на декабрь 2020 года зарегистрировано около 300 пользователей-клиентов. С начала коммерческого запуска система провела более 60 тыс. проверок.
Точность алгоритма Rescore за два года работы выросла до 95%.
Сервис Rescore показал очень высокую скорость работы даже под большой нагрузкой, подчеркивают в компании. При этом возможность интеграции в информационные системы заказчика по API или с помощью уже имеющихся коннекторов позволяет начать его использование в минимальные сроки. А сам сервис отвечает необходимым требованиям по информационной безопасности и конфиденциальности данных.
Планы и перспективы
Создатели Rescore рассчитывают, что к 2023 году сервис станет стандартом автоматизированной проверки контрагентов для корпоративных клиентов.
Кроме того, в рамках проекта планируют запустить два новых продукта — решение для проверки и мониторинга индивидуальных предпринимателей, а также рейтинг малых и средних компаний. «Мы видим, что для анализа сектора МСБ нужна отдельная модель, которую мы сейчас создаем. Она позволит более точно оценивать компании этой категории и снижать риски от работы с ними», — отмечают в Rescore.
Также команда работает над тем, чтобы предоставить заказчикам возможность не только оценивать контрагентов с помощью сервиса, но и оставлять отзывы о работе с ними. Таким образом в Rescore будет формироваться своего рода «социальный рейтинг» компаний.
Получив позитивный отклик на работу сервиса в России, в Rescore серьезно задумались о выходе на международный рынок, добавляют сооснователи проекта.
Подписывайтесь также на Telegram-канал РБК Тренды и будьте в курсе актуальных тенденций и прогнозов о будущем технологий, эко-номики, образования и инноваций.