МоскваМоскваГёттинген Пн - Пт 10:00-18:00 +7 (495) 2260190 Пн - Пт 09:00-18:00 +49 (0)551 383 15-0
info@prof-schumann.ru
Кредитный менеджмент
Управление рисками
Доверие лидеров
Во всех аспектах
Передовые технологии
В ногу со временем
Демо

Интеграция слабых сигналов в кредитный менеджмент

Андреа Айкемайер, Доктор наук; Ян-Гедрик Майер

Текущая ситуация в кредитном менеджменте

В секторе B2B закупки в кредит являются вполне обыденной вещью, требующей основательного и надежного управления  рисками. Кредитный риск должен быть максимально точно рассчитан, чтобы заблаговременно принять необходимые меры.  Для этого необходимы системы раннего предупреждения. Сегодня предприятиям в этом помогают электронные системы, в режиме реального времени анализирующие и оценивающие внутренние и внешние данные о клиентах.

Условно системы раннего предупреждения рисков можно разделить на три типа. Системы первого поколения берут за основу традиционные показатели, такие как рентабельность, и осуществляют скорее сравнение фактических показателей с планом и констатируют имеющийся риск, нежели  выявляют и предупреждают его причины. Современные системы управления кредитным риском относятся ко второму поколению. С помощью определенных показателей они, как сказано выше, заблаговременно фиксируют изменения, происходящие в той или иной компании. Третье поколение систем основывается на концепции слабых сигналов. Они не только учитывают особые бизнес-показатели. Их задача состоит и в том, чтобы распознавать важные тенденции в социоэкономической, экономической и технологической сфере на основе высказываний и заявлений соответствующих лиц или учреждений.

Социальные медиа как источник слабых сигналов

Слабые сигналы могут поступать из разных источников. К ним, среди прочего, относятся исследования научных  и экономических институтов, пресс-релизы, новости, а также информация из социальных медиа. В некоторых областях социальные медиа уже стали уже неотъемлемой частью бизнеса в вопросах принятия решений и коммуникации. Например, они используются маркетологами для управления внешними воздействиями, а также управления персоналом. Кроме того, все чаще коммуникация с клиентами или потенциальными сотрудниками осуществляется  через социальные сети.

Социальные медиа имеют потенциал и в области управления кредитными рисками. Но здесь их применение находится лишь на начальной стадии: некоторые кредитные менеджеры используют информацию из печатных СМИ и Интернета, объединяя информацию из социальных сетей с уже имеющимися данными о клиенте. Однако в настоящий момент все это делается вручную, а систематическая интеграция информации является скорее исключением из правил.

Потенциал пользовательских публикаций в Интернете

Заинтересованные группы (поставщики, клиенты, кредиторы и т.д.), а также сотрудники компаний часто общаются на таких медийных платформах как Facebook, Twitter, XING или LinkedIn. Их записи, комментарии, обсуждения и отзывы зачастую содержат важную информацию о рассматриваемой компании и, как результат, дают сведения, необходимые для оценки кредитных рисков. Исследование, проведенное Гёттингенским университетом в 2015 году (Mengelkamp/Schumann 2015), на примере Твиттера показало, что анализ пользовательских текстов (твитов) обладает огромным потенциалом. Так, например, он позволяет получить информацию о финансовой устойчивости компаний и на основе ключевых слов и общего количества публикаций заблаговременно выявить признаки надвигающегося банкротства.

Сигналы, исходящие от заинтересованных групп, могут играть большую роль для проверки и мониторинга платежеспособности. Они отражают фактическое состояние рассматриваемой компании намного лучше, чем годовая и промежуточная финансовая отчетность. Неплохие сведения дает и собственная история платежных отношений с компанией, однако лишь при наличии активных деловых отношений с соразмерным объемом и соответствующей частотой транзакций. Главной нерешенной задачей при использовании информации из социальных медиа-источников является интеграция этих данных в уже имеющиеся бизнес-процессы, т.к. ручной поиск едва ли можно назвать эффективным средством получения информации.

Интеграция нового источника информации в существующую систему раннего предупреждения риска

Необходимость хорошо продуманной с  технической и профессиональной точки зрения интеграции нового информационного источника в уже имеющуюся систему предупреждения рисков очевидна. В идеале должна быть возможность запускать поиск данных (например, на сервисе Twitter) через интерфейс, а также их автоматическую оценку и анализ на основании индивидуальных настроек пользователя.  Для удобства кредитного менеджера  вся информация о рисках должна собираться и архивироваться в центральном (электронном) портфеле клиента. Так, менеджер имеет в прямом доступе не только данные о кредитных отношениях с клиентом, финансовую отчетность  и данные из справочных агентств, но и анализ текстов с сервиса Twitter. Информация из социальных медиа должна  интегрироваться в оценочный лист наравне с другими источниками. При включении социальных медиа в систему кредитного менеджмента необходимо  проверять источники на авторитетность, а высказывания – на достоверность. На настоящий момент автоматизация такого комплексного процесса не всегда представляется возможной.

Кроме того, определяя концепцию оценки данных, нужно учитывать, что анализируемые высказывания должны касаться рисков и финансовой устойчивости компании. Полезной здесь может оказаться так называемая машина опорных векторов (Support Vector Machine), которая классифицирует новые твиты на основе уже имеющихся прецедентных данных – например, по категориям от «сильно положительных» до «сильно отрицательных». Не стоит забывать и о ручной валидации и экспертных оценках,  которые тоже, несомненно, должны быть интегрированы в систему.

Вывод

Объединение информации из социальных медиа  в одном интерфейсе  в сочетании с соответствующей концепцией оценки позволяют включить слабые сигналы в кредитный менеджмент. Преимущества этого видны невооруженным глазом. Новые актуальные данные дополняют имеющиеся информационные источники. Существует возможность  связать их с процессом оценки платежеспособности и определения лимитов. Надежная электронная система раннего предупреждения рисков, в обозримой форме предоставляющая информацию вкупе с комплексной и прозрачной оценкой, значительно упрощают работу кредитного менеджера. Общественно доступные данные предоставляются, как правило, бесплатно.  Тем не менее, основной задачей сегодня является обеспечение точности алгоритма оценивания и достоверности данных.