Сегодня мы можем наблюдать большой интерес к проблеме больших данных (big data), связанной с постоянным ростом объемов получаемой структурированной и неструктурированной информации. С одной стороны, обработка и анализ таких данных представляет собой непростую задачу, а с другой – открываются огромные аналитические возможности, например в области оценки партнеров по бизнесу.
Российская экономика всегда была зоной высоких рисков. В последнее время все больше этих рисков из теории переходят в практику: от обвального падения цен на нефть до резкого роста шансов получить налоговые доначисления из-за фирмы-однодневки в цепочке НДС.
Растет неопределенность – увеличивается спрос на информацию. Но еще больше – на ее глубокий анализ и сделанные на ее основе выводы. В значительной степени этот спрос могут удовлетворить большие и открытые данные. Если, конечно, научиться с ними работать.
Ежегодно объем сведений о бизнесе увеличивается за счет big data на 50–70 %, как свидетельствует наша статистика. Это не просто больше информации. Это постоянно расширяющийся вал данных структурированных и неструктурированных, поступающих во все большем объеме и со все большей скоростью. Из этих элементов и их взаимосвязей, удалив информационный шум, нужно извлечь знания.
Чтобы достичь результата и получить то самое знание, приходится двигаться сразу по нескольким направлениям. Во-первых, внедрять более эффективные технологии поиска и мониторинга, охватывающие весь массив данных. Во-вторых, использовать новые технологии для анализа этих данных, позволяющие делать правильные выводы. В-третьих, инвестировать в повышение качества данных и вручную дособирать недостающие для полноты картины элементы.
Какой практический эффект это дает – посмотрим на примере конкретных кейсов, о которых нам рассказали пользователи последней версии системы СПАРК.
Однодневки меняют лицо
Признаки однодневок давно и хорошо известны, при этом автоматизация налоговиками контроля за цепочками поставки товаров, сырья при возмещении НДС привела к тому, что классические «прокладки» вымирают как класс.
Но поскольку услуга по обналичке и уходу от налогов по-прежнему востребована, для этого начинают использовать компании, на которые еще недавно не пало бы и тени подозрения.
Например, сотрудник службы безопасности столкнулся с фирмой «Трансэнергохим».
Выручка за 2014 год – 322 млрд руб., есть прибыль. По адресу регистрации значатся 12 юридических лиц, что по российским меркам еще не криминал. Признаки массовости директора тоже на первый взгляд выражены не столь уж явно.
Однако рассчитываемый в СПАРКе Индекс должной осмотрительности, оценив в комплексе более 40 различных факторов, которые, в частности, дают возможность увидеть все признаки реальной деятельности юрлица, показал высокие риски «однодневности».
Несмотря на возникшие у специалистов службы безопасности сомнения, в итоге эта оценка, которая основывалась на комплексном анализе десятков факторов, подтвердилась. На 1 декабря 2015 года компания попала в число юрлиц, имеющих задолженность по налогам свыше 1 000 руб. В январе 2016 года налоговики обратились в суд с иском о ликвидации юридического лица.
Согласно материалам суда, по адресу регистрации находится кладовка в подвале многоквартирного дома. Представителей организации в офисе не оказалось, вывески с названием организации не обнаружилось. Опрос соседей показал, что в помещении никого не бывает, помещение управляющей компанией не обслуживается. Суд постановил общество ликвидировать.
Сегодня все чаще СПАРКу приходится иметь дело с такими сложными случаями, в которых как раз очень важно обнаружить у компании любые признаки реальной хозяйственной деятельности.
Однодневки уже не регистрируются скопом по одному адресу и с одним телефоном. Имеют уставной капитал выше минимального. Создают сайты, причем по указанному на нем телефону иногда можно даже дозвониться.
Возникают также все новые способы использования в схемах «хороших» компаний. Например, фирм, попавших в финансовые трудности и оказавшихся на грани банкротства. Или просто фирм с историей – за счет полной смены владельцев.
Чтобы распознать фирмы-однодневки нового типа, приходится постоянно совершенствовать методику расчета Индекса и расширять число используемых в нем факторов.
Сегодня утроилось число компаний, по которым мы можем анализировать финансовую отчетность; о 600 тысячах юрлиц есть сведения об их участии в закупках, о 400 тысячах – сведения о платежной дисциплине. СПАРК знает про доменные имена, проверки контрольных органов, судебные решения, лицензии, наличие налоговой задолженности, объекты интеллектуальной собственности (патенты, товарные знаки), исполнительные производства, о заложенном имуществе и использует десятки наборов открытых данных государственных органов.
Индекс должной осмотрительности, анализируя весь этот комплекс данных, указывает, по состоянию на январь 2016 года, на наличие повышенных рисков у 650 тыс. компаний в России. Это, конечно, несравнимо меньше 1,7 млн 5 лет назад, однако по-прежнему шанс натолкнуться на токсичную компанию превышает 15 %.
Точность Индекса должной осмотрительности постоянно проверяется. Для этого мы смотрим на те компании, по которым появились негативные данные (например, сведения о судебном иске от налоговой), и проверяем, насколько точно наш ИДО предсказал эти события до их наступления см. рис. 1. На основании этого анализа мы можем сказать, что точность нашего Индекса составляет порядка 96 %.
Рис.1 Распределение по значениям Индекса должной осмотрительности (по состоянию на декабрь 2014 г.) компаний, по которым в 2015 г. поступила информация, однозначно свидетельствующая об их недобросовестности.
От предоплаты до неоплаты
Финансовое положение компании в нынешние непростые времена может ухудшиться стремительно и внезапно. Когда ухудшение найдет свое отражение в ежегодной бухотчетности, это будет уже больше фактом историческим, нежели поводом для принятия бизнес-решений.
Фактически есть только два публичных источника информации, которые могут продемонстрировать финансовые проблемы компании практически немедленно. Это данные платежной дисциплины и кредитная история.
Что касается платежной дисциплины, то в России есть единственный комплексный источник такой информации – СПАРК. Данные о сроках оплаты счетов контрагентами поступают в СПАРК от генерирующих, телекоммуникационных, торговых компаний, а также крупных дистрибьюторов. Затем эти данные агрегируются, и на их основании рассчитывается Индекс платежной дисциплины.
На практике это работает так. Летом 2015 года при проверке ООО ТД «Русские продукты торг» одним из наших клиентов было выявлено ухудшение Индекса платежной дисциплины компании (рис. 2). При этом никаких других негативных сигналов по этому партнеру не было.
Рис 2 Индекс платежной дисциплины ООО ТД "Русские продукты торг"
Однодневки уже не регистрируются скопом по одному адресу и с одним телефоном. Имеют уставной капитал выше минимального. Создают сайты, причем по указанному на нем телефону иногда можно даже дозвониться.
Тем не менее правы оказались те, кто все-таки срочно перешел с торговым домом на предоплату: 1 сентября компания объявила о намерении обратиться в суд с заявлением о банкротстве, и в конце октября в отношении нее было открыто конкурсное производство.
В целом, как показывают данные СПАРКа, в срок в России сейчас оплачивается около половины всех счетов, а вот по четверти просрочка превышает 60 дней. Ситуация ухудшается, несмотря на то что бизнес стал более внимательно относиться к отбору контрагентов, которым может предоставляться отсрочка платежа.
Кредитные истории теперь тоже можно получить через СПАРК. Кредитный отчет покажет активные и закрытые кредиты, сроки кредитования, непогашенный остаток и своевременность внесения платежей. Возможно, у вашего контрагента (или, если это малое предприятие, у его владельца) долговая нагрузка превышает его возможности, и тогда лучше больше не давать ему в долг.
Полная картина клиентской базы
В условиях кризиса особенно важно постоянно понимать, какие изменения происходят в вашей клиентской базе, какие риски возрастают и где. Получить такую комплексную картину бывает непросто, так как число контрагентов даже у средней компании может составлять сотни и даже тысячи.
Примерно такая ситуация в «Интерфаксе», который продает свои многочисленные информационные системы средним и мелким компаниям, банкам, крупным корпорациям. Список всех клиентов с действующими договорами мы регулярно загружаем в модуль СПАРКа «Анализ рисков» из CRM.
Новый СПАРК формирует многомерную картину рисков по списку компаний, разбивая юрлица на группы в зависимости от различных параметров: сектор экономики, регион, значения индексов риска (ИДО, ИФР, ИПД), неблагоприятные факторы (ликвидация, банкротство, реорганизация компании).
Благодаря этому профиль рисков по клиентскому портфелю можно увидеть во всех измерениях. Так, в случае клиентской базы «Интерфакса» по состоянию на февраль 2016 года 19 компаний были в стадии банкротства, 20 – ликвидированы. И это те компании, которые гарантированно уйдут из числа клиентов и на доходы от которых мы уже не можем рассчитывать.
Еще сотня клиентов попала в зону повышенного риска, могут потребоваться дополнительные меры по работе с ними.
Региональный срез показывает, как риски распределяются по отдельным нашим офисам на местах.
Работа с клиентским портфелем особенно эффективна, если в нашу систему через дополнительный модуль «СПАРК-мониторинг платежей» загружены данные о платежной дисциплине контрагентов. Тогда вы сможете увидеть, например, сколько процентов дебиторки приходится на компании, прекратившие нормальную деятельность. Полезно будет также узнать, какая честь просроченной задолженности приходится на компании, которые вовремя платят другим поставщикам.
О поисках черной кошки в темной комнате
Разработка теории графов началась в XVIII веке с задачи о том, как пройти по семи мостам в городе Кенигсберге, не проходя ни по одному из них дважды. Сегодня графы помогают, например, минимизировать затраты на прокладку коммуникаций, в случае корпоративной информации – находить кратчайший путь между двумя объектами, между которыми надо построить связи.
Новый СПАРК использует теорию графов, чтобы на стадии загрузки данных определять все возможные связи между объектами и, как следствие, кардинально увеличить скорость выполнения поисковых запросов.
При запросе от пользователя СПАРК выбирает самый короткий путь между искомыми объектами, двигаясь по уже известным ему «мостикам», и при необходимости может отобразить корпоративные связи на всю их глубину.
Иногда задачи у пользователей могут быть самыми неожиданными. Так, сотруднику службы безопасности банка потребовалась найти компанию, в которой, как он помнил, два известных ему физических лица были когда-то совладельцами. В запросе фигурировало только два ФИО, сына и отца, причем с очень распространенной русской фамилией Егоров. Система, даже не зная ИНН, мгновенно построила облако компаний, к которым мог иметь отношение сын. Затем такое же облако – для отца.
Между двумя огромными множествами оказалась лишь одна точка-компания, в которой два этих облака пересекались. Она и оказалась искомым ООО, где отец и сын были 10 лет назад совладельцами (см рис. 3).
Рис 3 Пример построения корпоративных деревьев с помощью графов
Иногда задачи у пользователей могут быть самыми неожиданными. Так, сотруднику службы безопасности банка потребовалось найти компанию, в которой, как он помнил, два известных ему физических лица были когда-то совладельцами.
СПАРК может строить неограниченное число уровней связей и обрабатывать любые варианты запросов, так как заранее знает: так есть ли та самая черная кошка в темной комнате или ее там никогда не было?
Источник: Журнал Директор по безопасности