+48 667 949 282 contact@datajuicelab.com
Dokładniejszy skoring kredytowy możliwy dzięki wykorzystaniu metod AI, ML oraz nowych źródeł danych

Na przestrzeni lat zabiegi zmierzające do poprawienia tradycyjnych skoringów kredytowych nie sprawdzały się w przypadku rynku małych i średnich przedsiębiorstw. Dane używane w nowych modelach kredytowych w porównaniu do tych tradycyjnych są o wiele bardziej informatywne (bardziej precyzyjne, kompleksowe, holistyczne), a w połączeniu z nowoczesnymi algorytmami uczenia maszynowego oraz AI dają o wiele lepiej skalibrowane modele oceny ryzyka małych i średnich przedsiębiorstw. Odpowiednia implementacja metod z zakresu sztucznej inteligencji w ryzyku kredytowym jest dziś w szczególności potrzebna.

https://www.theglobaltreasurer.com/2018/06/08/ai-can-transform-trade-finance-through-better-sme-credit-scoring/

    Formy prawne upadłości w I kw. 2021

    źródło: COIG

    Spółki z o.o. dominują w statystykach postępowań upadłościowych, ich udział w I kw. 2021 r. to prawie 70%.

    Formy prawne działalności w restrukturyzacji w I kw. 2021 r.

    Formy prawne w restrukturyzacji w I kw. 2021

    źródło: COIG

    Indywidualni przedsiębiorcy stanowią najliczniejszą grupę podmiotów podejmujących działania restrukturyzacyjne (41%).

    Według ekspertów Euler Hermes, efekt domina niewypłacalności przedsiębiorstw może się dopiero zacząć w drugiej połowie 2021 r. Większość branż powróci do wcześniejszego poziomu obrotów i rentowności nie wcześniej niż na początku 2022 r. Firmy zajmujące się transportem lotniczym (sprzęt i usługi) oraz handlem detalicznym artykułami niespożywczymi mogą nie wrócić do poziomu sprzed kryzysu nawet do roku 2023.

    Upadłość konsumencka

    Liczba upadłości konsumenckich od połowy 2020r. jest dwu-trzykrotnie wyższa w porównaniu do analogicznych miesięcy w poprzednich latach. Wg COIG rok 2021 może zamknąć się liczbą 20 000 upadłości konsumenckich.

    Upadłość konsumencka

    źródło: COIG

    Symptomy pogorszenia kondycji

    W obecnej sytuacji dość intuicyjny wskaźnik dobrej kondycji finansowej, jakim jest szybkość wywiązywanie się z płatności traci na znaczeniu.

    Wyniki badań Coface wskazują, że w 2020r. opóźnienia płatności zmniejszyły się średnio o 48 dni i większość branż odnotowała krótsze opóźnienia niż w roku 2019.

    Najprawdopodobniej jest to jedynie efekt pomocy państwa w czasie pandemii.

    Według specjalistów z Euler Hermes takie wsparcie jest uzasadnione w bardzo krótkim okresie, ale im dłużej zapobiega się naturalnemu procesowi upadłości, tym większe zakłócenia konkurencji i problemy w gospodarce w dalszej perspektywie.

    Na co oprócz terminów płatności zwracać uwagę?

    Według specjalistów Euler Hermes przy ocenie sytuacji klientów firmy należy zadać sobie pytania:

    • Czy zwrócił się z prośbą o renegocjację umów?
    • Czy występuje tendencja do opóźnień w dostawach, a nawet inicjowania sporów z tego tytułu?
    • Czy instytucje finansowe odmawiają wsparcia klientowi podczas odnawiania umów?
    • Czy klient próbował przejść na alternatywne źródła finansowania?
    • Czy kurs jego akcji jest niski? Czy ma tendencję spadkową?
    • Czy wzrosły ceny swapów zabezpieczenia ryzyka kredytowego (CDS)?
    • Czy Twój klient stracił ostatnio ważnego klienta/dostawcę?
    • Czy pojawiły się na jego temat negatywne informacje w prasie?
    • Czy któryś z członków wysokich szczebli zarządzania jego firmy nieoczekiwanie zrezygnował?
    • Czy Twój klient nie jest w stanie płacić pensji swoim pracownikom/składek na ubezpieczenie społeczne?
    • Czy zatrudnił doradców do spraw restrukturyzacji?

    Im więcej odpowiedzi „tak” tym wyższe ryzyko związane z niewypłacalnością tego klienta.

    Udział przedsiębiorstw składających wnioski upadłościowe w ogólnej liczbie podmiotów funkcjonujących w gospodarce jest odzwierciedleniem koniunktury gospodarczej.

    Niezależnie od oglądu ogólnej sytuacji gospodarczej, możemy obserwować zjawiska stanowiące sygnał nadchodzącego kryzysu w przedsiębiorstwie.

    Upadłość nie pojawia się nagle, ale jest procesem rozłożonym w czasie, w którym można zaobserwować niekorzystne tendencje warunków finansowych, jakości obsługi zadłużenia, zarządzania przedsiębiorstwem.

    Wiedza w tym obszarze pozwala wykryć symptomy pogorszenia ze znacznym wyprzedzeniem, co daje szansę na podjęcie odpowiednich działań.

    Wyzwanie może stanowić duża liczba kontrahentów, kredytobiorców/leasingobiorców i konieczność powtarzania czynności monitoringowych w czasie.

    Narzędzia do monitoringu

    Wiele firm dostrzega potrzebę monitorowania swoich kontrahentów. Problematyczność takiego monitoringu rośnie wraz z wielkością bazy podmiotów do monitoringu i złożonością samych kryteriów monitoringu. Jako Data Juice Lab stworzyliśmy – w oparciu o nasze wieloletnie doświadczenie pracy dla sektora bankowego – specjalne narzędzie służące zwiększeniu efektywności procesów monitoringu sytuacji ekonomiczno-finansowej podmiotów gospodarczych.

    Podstawową funkcjonalnością tego narzędzia jest automatyczny podział klientów wg grup ryzyka oraz ich automatyczna klasyfikacja do monitoringu automatycznego lub rozszerzonego (wymagającego indywidualnej ocena analityka).

    Zapewniamy odbiorcom dostosowanie narzędzia do konkretnych potrzeb i możliwość elastycznego sterowania parametrami decydującymi o wielkości populacji wymagającej manualnego przeglądu.

    AUTOMATYCZNY MONITORING PG

    Narzędzie usprawniające monitoring sytuacji ekonomicznej podmiotów gospodarczych. Zapewnia automatyczny podział podmiotów wg grup ryzyka oraz klasyfikuje je do różnych rodzajów monitoringu. 

    GENERATOR OFERT PRE-APPROVED

    Dedykowane rozwiązanie dla branży bankowej i leasingowej. Algorytm umożliwiający tworzenie zautomatyzowanych ofert kredytowych lub leasingowych dopasowanych do możliwości klienta. 

    O autorze

    Dominik Ogonowski

    Prezes Data Juice Lab Sp. z o. o.

    Data Juice Lab to butikowa firma doradcza z branży informatycznej; dostarczająca rozwiązania szyte na miarę z zakresu doradztwa biznesowego i Data Science. Zajmujemy się m.in. optymalizacją struktur sprzedażowych, automatyzacją raportowania, porządkowaniem danych, budową narzędzi i procesów biznesowych, tworzeniem strategii cenowych marek.