Три тренда автоматической проверки контрагентов 

Шаткая экономическая ситуация, связанная, среди прочего, с ограничениями из-за COVID-19, заставила российские компании сокращать расходы: перестраивать привычные бизнес-процессы, монетизировать работу всех отделов, выбирать более простые и быстрые инструменты. Руководитель проекта API Контур.Фокуса Елена Катаева рассказала, как изменение потребностей среднего и крупного бизнеса повлияло на подходы к проверке контрагентов. 

Тренд 1. Запрос на готовую методологию проверки  

Обрабатывать сырые данные о контрагентах готовы не все компании: для этого в штате должны быть опытные сотрудники службы безопасности. Если их нет, придется искать дополнительные ресурсы. Намного проще загружать клиентские базы в систему и получать скоринговую оценку на основе уже готовой методологии. 

Есть как минимум еще три причины, почему компании обращаются за готовыми методами и стратегиями. Во-первых, сотрудникам может не хватать экспертизы для построения скоринговой модели. Во-вторых, не во всех компаниях есть единый регламент проверки, четкие критерии оценки контрагентов. И, наконец, мешает рутина. Нередко службе безопасности банально не хватает времени для решения стратегических задач. 

Все это справедливо как для крепкого среднего, так и для крупного бизнеса. Размер организации не так важен.   

Пример 1

Служба безопасности банка решила оградить себя от всех возможных рисков и включила в модель оценки около 40 маркеров благонадежности. Среди них были аналитика по арбитражной практике, исполнительным производствам, банкротствам, государственным контрактам, залоговому имуществу, финансовому состоянию и многое другое. Протестировать модель решили на собственном юрлице, которое система ожидаемо оценила как неблагонадежное. При этом в банке знали, что бизнес абсолютно прозрачен. Пришлось срочно корректировать маркеры. Например, перенести маркер из красной зоны (высокая степень риска) в желтую (средняя), изменить важность критерия (снизить вес маркера с 5 до 1), увеличить сумму критичной для бизнеса суммы задолженностей по исполнительным производствам и т.д. 

Авторы программ для проверки контрагентов сегодня активно работают над тем, чтобы закрыть потребность в готовой методологии и помочь пользователям верно интерпретировать скоринговую оценку. Предположим, каждый контрагент может получить балл от 1 до 100. Система оценила надежность клиента в 50. Как службе безопасности понять, много это или мало? Нужно ли приостановить работу с юрлицом или можно отгрузить товар, не опасаясь зависания дебиторской задолженности? 

Справка. Автоматическая проверка — способ определения уровня благонадежности новых и действующих контрагентов только с помощью специальных программ, без участия человека.

Ответить на эти вопросы поможет сравнение балла контрагента со средним баллом по отрасли. Представим, что мы имеем дело со строительной компанией. Чтобы узнать средний балл “надежности”, система сама проанализирует все зарегистрированные в стране организации из нужного сегмента. Например, на соответствие требованиям законодательства (налогового или отраслевого). Так, если средний балл по отрасли 60, то 50 баллов будут означать, что клиент в зоне риска. 

Что еще можно сделать? Наложить полученный результат на собственные данные и внутриотраслевую аналитику, вписав их в модель оценки. Например, если речь идет об аграрном предприятии, важно оценить риски землепользования, учесть рейтинг продуктивности полей, показатель расчетной урожайности. 

Готовая методология предполагает, что пользователь получит не только оценку контрагента, но и конкретные рекомендации по дальнейшей работе с ним. Вот примеры таких рекомендаций:  

— «Рисковых факторов не обнаружено, можно продолжить работу».

— «Необходимо проявить осмотрительность при работе с контрагентом. Работа возможна только после получения одобрения руководителя отдела».

— «Работа невозможна, контрагент заблокирован» (компания автоматически переходит в блэк-лист).

Тренд 2. Оптимизация бизнес-процессов

Если компания работает с 500 организациями и более, то, скорее всего, сотрудники тратят много времени и сил на запрос документов, их анализ, изучение данных на сайтах официальных ведомств. Это рутинная работа, которую можно смело доверить системе. В этом случае узкие специалисты будут подключаться, только когда без их опыта и экспертизы не обойтись, то есть займутся детальной проверкой. Оптимизация работы службы безопасности позволяет не только минимизировать расходы, но и практически полностью исключить ошибки из-за человеческого фактора. 

Пример 2 

Страховая компания сократила время согласования одной заявки с 20 минут до 3 секунд и разгрузила отдел андеррайтинга, передав часть функций проверки менеджерам по продажам. 

В год страховщикам требовалось проверять 200 тыс. юрлиц. Как правило, речь шла о небольших фирмах, которым требовалось застраховать несколько автомобилей. Информацию по каждой компании собирали и анализировали с помощью онлайн-сервисов – агрегаторов данных. Но проверка все равно занимала много времени. Кроме того, у менеджеров не хватало сил, чтобы оценивать все компании с одинаковой тщательностью. Это приводило к финансовым потерям.   

В страховой фирме решили отдать рутинную работу по проверке системе, а также подключить к процессу проверки менеджеров по продажам. Менеджер сам формировал карточку контрагента и отправлял ее на автоматическую проверку. 

Если система оценивала клиента как неблагонадежного, сотрудник передавал заявку в отдел андеррайтинга. Там компанию проверяли более детально и решали, стоит ли с ней работать и на каких условиях. Во всех остальных случаях (а таких было большинство) менеджеры закрывали сделки сами, опираясь на результаты автоматической проверки.  

Справка. Мониторинг — автоматическое наблюдение за изменениями по всей базе контрагентов или по выделенной группе. Позволяет оперативно узнавать о важных изменениях у партнеров и быстро на них реагировать

Пример 3

Сеть кондитерских фабрик оптимизировала процесс проверки во всех филиалах с помощью мониторинга, запустила проверку по единым стандартам и минимизировала ошибки из-за человеческого фактора. 

В базе каждой фабрики хранилась информация о тысячах контрагентах. Проверять их получалось только на входе, то есть перед заключением сделки. Если состояние контрагента ухудшалось, узнавать об этом вовремя удавалось не всегда. Ситуация осложнялась отсутствием единой системы оценки. То есть критерии проверки зависели от компетентности каждого конкретного специалиста на месте. Нередко это приводило к ошибкам.

После очередной финансовой потери фабрика решили использовать возможности ежедневного мониторинга. Данные о партнерах по бизнесу из каждого филиала автоматически подтягивались в головную организацию. Там система сама, без участия человека, оценивала юрлица по всем важным для предприятия критериям. При критических изменениях партнер отправлялся в стоп-лист. Работа с ним приостанавливалась. Утром сотрудники каждого филиала уже знали, с кем работать точно не стоит. 

Как быстро оптимизировать бизнес-процессы. Сэкономить время и деньги, избежав сложных интеграций, можно с помощью коробочных решений. «Коробки» стали особенно популярны во время пандемии, когда бизнес начал массово отказываться от дорогостоящих проектов в пользу экономичных. Сегодня подобрать решение можно практически под любую информационную систему. Для примера, API Контур.Фокуса совместно с партнерами-интеграторами разработал более 10 готовых решений для пользователей 1С, Bitrix24, SAP, ELMA, Siebel и др. Если интеграция невозможна в принципе, можно использовать скоринговый модуль, который работает как отдельное ПО.

Тренд 3. Монетизация службы безопасности

Просто решать возможные проблемы с деловыми партнерами уже недостаточно. Нужно работать так, чтобы они даже не возникали. 

Службы безопасности крупных компаний давно научилась анализировать клиентские базы и находить юрлица из зоны риска до того, как накопится непогашенная дебиторская задолженность. Перед заключением важных сделок специалисты устраивают выездные проверки, чтобы быть на 100 % уверенными в надежности контрагента. 

Как правило, время на решение этих задач появляется в тех организациях, где за первичную оценку партнеров по бизнесу отвечает система. А специалист подключается в самых серьезных ситуациях.

Пример 4.

После перехода на автоматическую проверку службу безопасности производственного предприятия переориентировали на решение задач, связанных с управлением дебиторской задолженностью, а также выездными проверками. Специалисты стали выезжать “на места” чтобы узнать, находится ли компания по указанному ею адресу. Иной раз задействуют курьеров. Предприятие заказывает небольшой подарок, например конфеты, и отправляет его доставкой директору или главному бухгалтеру. Если курьер возвращается ни с чем, это сигнал, что офиса у компании нет. Для специалистов это повод отказать в сотрудничестве или продолжить проверку.  

Пример 5.  Логистическая компания годами несла убытки от краж техники на складе, но поймать воров и доказать их вину не удавалось. После перехода на автоматическую проверку специалистов службы безопасности переориентировали на внутренние расследования. Они установили круглосуточное наблюдение за складами и стали отслеживать сообщения о продаже оборудования на сайтах объявлений. Результат удивил руководство: количество краж сократилось на 70 %. 

Другие способы монетизации подразделений безопасности. С помощью данных для проверки контрагентов можно повысить эффективность других отделов компании. Например, маркетинга. Маркетологи анализируют свои клиентские базы с помощью данных, полученных от безопасников: финансовое состояние, сведения о закупках, лицензиях, сфере деятельности, месте регистрации и др. Отфильтровав списки по нужным критериям, можно сегментировать клиентскую базу, сформировать критерии для подбора потенциальных клиентов (сам подбор ведется с помощью спецсервисов). Проще всего сегментировать базы с помощью программ по проверке контрагентов, в которых уже собрана вся официальная информация о юрлицах (например, API Контур.Фокус, Сбис, Прима-Информ и пр.).

© «Директор по безопасности», Декабрь 2021 : https://www.s-director.ru/magazine/latestnumber.html