Поделиться
Debex запускает сервис для самостоятельного определения стоимости дебиторской задолженности
Debex, онлайн-площадка по продаже долгов, запускает сервис, определяющий потенциальную стоимость продажи дебиторской задолженности. Сервис также будет полезен для определения размера резервирования долга в бухгалтерском учете в том случае, если продавец не планирует его продавать.
Сервис позволяет понять, в каком ценовом диапазоне находится долг. Сегодня это четыре диапазона («от 0 до 10%» от суммы долга; «от 10% до 40%»; «от 40% до 70%» и «выше 70%»), однако по мере дополнения модели данными количество ценовых диапазонов увеличится. В случае продажи долга на Debex, онлайн-аукцион будет запущен с минимальной цены того ценового диапазона, к которому был отнесен долг.
«Ежегодный объем дебиторской «просрочки» в России приближается к 4 трлн руб. и продолжает расти. Разрывы цепочек поставок, вызванные текущим кризисом, неизменно повлекут за собой новые долги, снижающие оборотный капитал и ухудшающие финансовое положение компаний. Продажа долгов - признанный инструмент восстановления ликвидности, но в России основной проблемой развития этого рынка всегда была сложность определения стоимости долга. Мы построили механизм определения рыночной цены “дебиторки”, основанный на результатах большого количества торгов по ней на различных площадках. Думаю, это может дать существенный вклад в решение проблемы и, как следствие - позволит вернуть “зависшие” в виде долга деньги в экономику», - сказал Александр Данилов, генеральный директор Debex.
Основу сервиса составляет математическая модель, базирующаяся на реальных ценах, которые предлагали покупатели на различных площадках. Кроме того, модель в онлайн-режиме дополняется аналитикой о должниках, представленной сервисом Rescore. Система анализирует десятки параметров каждого долга, такие как его размер, срок просрочки, финансовое состояние должника, наличие обременений или залогов, судебную нагрузку, наличие открытых исполнительных производств в отношении должника, данные налоговой, информацию о закупках, существование свежих сообщений о намерении кредитора обратиться в суд с заявлением о банкротстве, вероятность банкротства должника и др. Все данные обрабатываются нейросетью, в результате точность модели по ретро данным составляет порядка 95%.
«При продаже два одинаковых по сумме задолженности кейса могут стоить по-разному. В первом случае, допустим, должник признан банкротом, и цена такого долга не превышает нескольких процентов от его суммы. А во втором должник – это действующая компания с множеством активов – такой долг можно продать по цене, близкой к номиналу. Наша система анализирует множество параметров в их взаимосвязи, получая необходимую информацию в различных источниках и уже достаточно точно предсказывает потенциальную стоимость долга. При продаже на торгах у вас будет понятное обоснование цены, либо же авторитетная оценка для формирования резерва. Резервирование или продажа долга с дисконтом – это всегда фиксация убытка. Для директоров компаний это непросто, но важно понимать, что сегодня за долг можно выручить больше, чем завтра. Мы рады, что можем предложить предпринимательскому сообществу достаточно точный и инновационный инструмент работы с дебиторской задолженностью», - сказал Александр Данилов.
Короткая ссылка
