Как проверять контрагентов через скоринговую систему

[Собака]

Ежегодно в России предприниматели теряют сотни миллионов рублей убытками из-за неисполнения обязательств недобросовестными контрагентами. В условиях нестабильной экономической ситуации особенно важно понимать, с каким контрагентом можно работать, а с каким нет.

Иллюстрация: Вера Ревина / Клерк.ру
Эксперты бухгалтерского консалтингового агентства

Для просмотра ссылки необходимо нажать Вход или Регистрация

, рассказали, как предприятия могут и должны обезопасить себя от этих рисков.

Проверка или скоринг​

Тщательный подбор контрагентов сбережёт репутацию компании и сократит налоговые риски те, что несет в себе применение статьи 54.1 НК. Самое простое – это изучить предприятия-кандидаты на наличие или отсутствие задолженности, проверить достоверность сведений в реестрах и системах, а также другие параметры, которые входят в понятие «информация о налоговом статусе».
Это первый этап отсева возможных партнеров. Но можно пойти и дальше. Для этого применить скоринговый подход.

Что такое скоринг​

Слово «скоринг» родом из английского языка, с него score переводится как счет.

Скоринг – изначально банковская практика для оценки клиентов, которая сейчас нашла применение в реальном секторе экономики, чтобы управлять рисками ликвидности и кредитными рисками. Оторвавшись от породивших скоринговый подход банков, методика в новых для неё условиях изменилась.

Для начала оценки надежности контрагента по скоринговой системе смотрим на степень влияния информации о событии, которое может быть, как разовым (допустим факт смены собственника или высшего менеджмента), так и долговременными (тут речь может идти, например, о влиянии мировой ситуации на сферу, в которой работает компания). Имеет значение даже косвенная информация: наличие лицензий, сообщения в СМИ, штат сотрудников, наличие вакансий и т. д., и т. п.

Объём необходимой для создания скоринговой системы на предприятие формируется исходя из четко определённых задач. Наиболее надежной и достоверной является только информация о разовых событиях и информация, формируемая внутри компании.
Когда информации недостаточно и/или она несвоевременна, результат скоринговых расчетов создаётся за счёт нескольких оценок и того как они могут повлиять на дальнейшие события. Благодаря этому уже накоплена значительная методология и практика скоринга.
Разберём, например, репутационный индекс. Он определяет факторы риска по наихудшему значению из трех индексов: должной осмотрительности; финансового риска; платежной дисциплины.
1. Индекс должной осмотрительности (ИДО).
ИДО, по информации из СПАРК, рассчитывается по 39 факторам, которые выясняют, является ли контрагент «однодневкой», «брошенным активом», «транзитной единицей». Этот индекс постоянно уточняется и тестируется.
2. Индекс финансового риска (ИФР).
ИФР с помощью финансового анализа изучает платежеспособность контрагента и вероятность возникновения у него финансовых проблем. Индекс также требует постоянного уточнения.
3. Индекс платежной дисциплины (Paydex).
Этот аналитический показатель демонстрирует сколько компании в среднем потребуется времени для исполнения своих финансовых обязательств по контракту. Индекс постоянно меняется, что отражает тенденции финансового положения у контрагента.


Серьезным недостатком в опоре на данные СПАРК считается задержка информации. В наибольшей степени это касается финансовых индексов, которые рассчитываются по данным годовых отчетов.

Как это работает на практике​

Схема простой системы скоринга, чтобы определить уровень риска надежности контрагента, разделяет информацию о контрагенте на шесть групп:

1. Показатели профиля.
   
   
2. Репутация.
   
   
3. Финансовая оценка.
   
   
4. Налоговые и прочие социальные обязательства.
   
   
5. Показатели, основанные на истории взаимоотношений с контрагентом.
   
   
6. Макроэкономические показатели.
   

Опираемся и на источники информации – это:

• данные, что по договору предоставил контрагент;
  
  
• данные из открытых внешних источников (СПАРК), а также кредитных учреждений;
  
  
• собственные данные.
  

Далее опираясь на собственный опыт и принятую практику создаём шкалу надежности в условных баллах, например, в 100 бальном диапазоне:

• от 80 до 100 баллов– это показатель высокой надежности контрагента;
  
  
• от 50 до 79 баллов– приемлемой надежности;
  
  
• от 25 до 49 баллов– низкой надежности;
  
  
• ниже 24считаем уровнем ненадежности.
  

И помним, что скоринговая модель требует постоянной настройки, то есть в случае необходимости пересматривать её исходя из актуальности каждого показателя и его степени влияния на результат скоринговых расчетов.

Роботизированный скоринг​

Эту работу можно отдать и роботу. Примерно за месяц его необходимо настроить для проверки контрагента. В этом случае упрощенный алгоритм, следующий:

• сбор информации о контрагенте из списка интересующих ресурсов;
  
  
• расчет суммарного риска и определение стоп-факторов с помощью скоринговой модели (она настраивается под потребности заказчика с возможностью добавить источники и ресурсы, например, ЕГРЮЛ/ЕГРИП, ОКВЭД, «Прозрачный бизнес», ЕФРСБ, ЕИС в сфере закупок, картотека арбитражных дел);
  
  
• оценка и присваивание контрагенту по баллу за каждый показатель;
  
  
• формирование внутреннего рейтинга контрагентов;
  
  
• результаты работы уходят на электронную почту ответственному сотруднику.
  

С каждой операцией робот справляется примерно за 10 минут. Получается, что в среднем за день робот обрабатывает 40-60 заявок. Человек за это время способен проверить не более 10-15 контрагентов.

В итоге с помощью робота компания:

1. экономит время на массовую проверку контрагентов, сокращается свои финансовые и репутационные риски;
   
   
2. создаёт единые стандарты проверки и внутренний рейтинг благонадежности контрагентов;
   
   
3. формирует отчетность о проделанной проверке.

Для просмотра ссылки необходимо нажать Вход или Регистрация