ИЛЬЯ МУНЕРМАН, генеральный директор УК «Мунерман и партнеры», разработчик методологии индексов должной осмотрительности и финансового риска для СПАРКа

Чем быстрее движется объект, тем сложнее его сфотографировать. Примерно с такой же проблемой – как «поймать» в объектив стремительно меняющуюся реальность – мы столкнулись, выявляя компании-«однодневки». Выход оказался один – постоянно перенастраивать аналитические инструменты, чтобы не дать объекту «уйти» из фокуса. Накопленный за 4 года опыт, все больший объем «точечной» работы помогают нам сегодня все с большей долей вероятности распознавать, где реально работающая компания, а где – имитация.

Прощай, «однодневка»?

В 2011 году мы создали в СПАРКе Индекс должной осмотрительности (ИДО), который призван был измерять риск того, что компания может быть «однодневкой».

Факторы такого риска нам казались в целом понятными. Однако типичная «помойка» с неработающим телефоном, массовым адресом, массовыми учредителями и директорами довольно быстро стала уходить в прошлое.

Сегодня массовый адрес, с большой вероятностью, принадлежит уже бизнес-центру, а не недобросовестной компании. У «однодневок» появились телефоны, по которым на звонки отвечает специально обученный человек. Есть у них даже сайты, пусть и сделанные по шаблону.

Учитывая, что факторы «однодневности» широко известны, создатели транзакционных компаний проявляют чрезвычайную изобретательность, чтобы под эти критерии не подпасть. Это явление имеет вполне серьезное научное обоснование. Так называемый закон Гудхарта утверждает, что как только мера чего-либо становится целью, которой нужно добиться, она становится объектом манипуляции. Например, как только вы объявляете прибыль критерием эффективного управления компанией, менеджмент незамедлительно начинает ей «управлять».

В итоге, если бы сегодня повторить классификацию юрлиц на основе нашего первого ИДО образца 2011 года, то он бы показал, что число компаний со значениями индекса в красной, рискованной, зоне снизилось в России примерно с 1,6 млн до приблизительно 400 тыс.

Однако наш Индекс все это время на месте не стоял. И сегодня он показывает, что примерно 800 тыс. компаний имеют высокий ИДО, то есть попадают в зону максимального риска с точки зрения уровня благонадежности (график 1).

В поисках знакомых черт

Итак, борьба российских властей с «однодневками» хотя и привела к значительному сокращению числа транзитных фирм, но все же не в 4, а примерно в 2 раза.

В России по-прежнему насчитывается огромное число юридических лиц, которые не заняты производством товаров и услуг, а ведут деятельность, не поддающуюся адекватному экономическому анализу. Среди них ключевую роль играют «помойки» различных уровней – начиная от абсолютно криминальной «обналички» и заканчивая более высокоорганизованными схемами, направленными на минимизацию налогов. Эти компании токсичны, ибо включение их в схему товарооборота немедленно создает риск налоговой проверки, тем более после введения новых правил учета счетов-фактур.

Следствием борьбы властей с «однодневками» стало то, что типичный портрет компании, которая используется для ухода от налогов или для «обналички», сильно изменился. Соответственно, усложнилась и наша задача по выявлению неблагонадежности.

Чтобы фиксировать новые черты транзакционных компаний и соответствующим образом совершенствовать Индекс должной осмотрительности, мы прежде всего постоянно пополняем нашу эталонную выборку «хороших» и «плохих» юридических лиц. Это наш полигон для изучения видового многообразия «однодневок».

Вот несколько свежих примеров «плохих».

Компания с романтическим названием Вега+, ОГРН 1658091489. Здесь все очевидно: массовые адрес и директор, минимальный уставный капитал, никакой дополнительной информации. Компания стала фигурантом крупного дела №А65-12598/2010, в ходе рассмотрения которого сомнительный статус компании как раз и был подтвержден официально.

Вот другая компания, фигурант «бутылочного дела». Налоговиками было установлено, что некое ОАО, имея возможность приобретать стеклянные бутылки по ценам реальных производителей без посредников, заключало договоры на поставку декорированных бутылок с организациями, имеющими признаки фирм-«однодневок». Договоры заключались для завышения цены приобретенных ОАО стеклянных бутылок. В этом деле в качестве того самого сомнительного контрагента фигурирует компания с нейтральным названием «Кетби», ОГРН 1107746639659. У нее нет явных признаков «массовости», а уставный капитал цинично превышает минимальное значение на целых 3 тыс. рублей.

Еще одно попавшее в разработку юрлицо, как оказалось, связано с мошенническими рассылками, при этом формально является… микрофинансовой организацией.

– Вы действительно микрофинансовая организация? – звоним по телефону организации.

– Да, сколько денег вам надо?

– Я по другому поводу. С вашего сайта рассылались письма с угрозами, с которых шли ссылки на вирусы-шифраторы, ваш сайт заблокирован хостером за эту деятельность уже несколько дней назад.

– А мы не знаем, этим у нас айтишники занимаются, но вы оставьте информацию…

Есть еще сайты компаний – участников тендеров, которые ничего не производят и не поставляют. Попадаются корпоративные сайты, на которые ведут ссылки из писем, заражающих компьютеры вирусами-шифраторами или пугающих пользователя информацией о несуществующем просроченном кредите…

А встречаются компании, созданные специально для того, чтобы обанкротиться, фейковые объекты в ЖКХ, т.н. «тела», созданные для присоединения к ним проблемных фирм.

Каждую неделю мы узнаем о новых видах токсичных активов, которые были замаскированы в кредитных портфелях банков, потерявших лицензию. Все они – объекты нашего пристального внимания, так как именно такие компании наш ИДО должен учиться распознавать на основе постоянно поступающих новых данных.

Больше данных – больше факторов

Для выявления различных черт, которые объединяют сомнительные с точки зрения благонадежности юрлица, мы используем технологию распознавания образов.

В сфере безопасности, замечу, такая технология позволяет не только распознавать людей, но даже их эмоции (причем не только в нормальных условиях, но, например, в темноте или лица болельщиков, раскрашенные в цвета национального флага).

Методы распознавания образов хорошо работают в ситуациях, когда качество данных – низкое, а оцениваемые факторы – неоднозначные. В итоге использование техник распознавания образов для анализа постоянно меняющихся данных оказывается более эффективным, чем, например, разработка критериев для самостоятельной проверки контрагента с помощью заранее известной шкалы.

Используя все более широкий набор источников в СПАРКе и расширяющуюся вселенную «больших данных», мы ведем постоянную работу по увеличению числа факторов, которые учитывает наша аналитическая модель. Сейчас таких факторов уже более 40, хотя начинали мы с 10.

Сегодня для без малого 2 млн компаний мы можем анализировать финансовую отчетность (в 2011 году было в 3 раза меньше). Более 500 тыс. фирм участвуют в государственных и коммерческих закупках. Мы можем анализировать судебные решения, причем не только в части факта наличия/отсутствия таких решений, но и в части качественного анализа предмета судебного спора. Мы знаем про миллионы доменных имен и их хозяев, про проверки контрольных органов, про лицензии, наличие налоговой задолженности, объекты интеллектуальной собственности (патенты, товарные знаки), об исполнительных производствах, наличии заложенного имущества… «Жемчужиной» СПАРКа является Индекс платежной дисциплины, который позволяет анализировать своевременность оплаты счетов сотен тысяч компаний.

Поскольку большинство из этих данных охватывают всю «корпоративную вселенную», можно говорить о том, что мы анализируем генеральную совокупность, а не выборки из нее, что существенно повышает качество аналитических результатов.

Экзамен для ИДО

Постоянно выявляя «хорошие» и плохие» компании, мы можем в режиме онлайн проверять релевантность существующей модели индекса и при необходимости быстро адаптировать ее под новые обстоятельства. Именно поэтому наша модель каждый год (а иногда и чаще) корректируется, оперативно обрабатывая новые сигналы о недобросовестности компаний.

Чтобы оценить эффективность работы ИДО, мы используем инструменты expost тестирования, проверяя, какой индекс имели у нас в базе компании, про которые мы теперь точно узнали, что они «хорошие» или «плохие».

На графиках 2 и 3 можно увидеть, как модель, реализованная в конце 2014 года, распознает «хорошие» и «плохие» компании, реальный статус которых был раскрыт на основе проведенных «расследований» только в 2015 году.

В целом точность ИДО составляет на сегодняшний день около 97%, что значительно выше, чем в 2011 году.

В сфере проверки контрагентов сегодня все больше востребована информация, позволяющая принимать управленческие решения в автоматическом режиме, без участия специалиста (который стоит дорого и к тому же имеет свои субъективные и не всегда верные взгляды на вещи).

Как показывает опыт, интеграция аналитических индексов СПАРКа в кредитные конвейеры и другие процессы принятия управленческих решений позволяет реально сокращать издержки – при повышении качества принимаемых решений.

 

 

Читайте также:

Подписаться на рассылку о новых статьях