Sztuczna inteligencja przewidzi kłopoty firmy

O innowacyjnej aplikacji HOLVIS i nowatorskich rozwiązaniach przygotowywanych w ramach projektu NCBiR „Automatyzacja procesu oceny podmiotów gospodarczych poprzez zastosowanie nowych metod reprezentacji do oceny ryzyka upadłości i rzetelności sprawozdań finansowych”, realizowanych do wczesnego ostrzegania przed upadłością i kłopotami finansowymi podmiotów gospodarczych, mówią Jadwiga Szabat, prezes ECOVIS Poland Audit, Tax & Accounting Sp. z o.o, oraz prof. Artur Hołda z Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, kierownik zespołu badawczego projektu.

Skąd wziął się pomysł na stworzenie narzędzia do badania kondycji i ryzyka upadłości jednostek gospodarczych?

Prof. Artur Hołda: Wymogiem prawa bilansowego, w tym ustawy o rachunkowości, jest, że roczne sprawozdanie finansowe należy sporządzić przy założeniu kontynuowania działalności w dającej się przewidzieć przyszłości lub też przy założeniu utraty zdolności do kontynuacji działalności. Jest to niezwykle ważna deklaracja, którą muszą złożyć osoby zarządzające jednostką i podpisujące się pod sprawozdaniem. Zależnie od ustalenia, czy jednostka będzie kontynuować swoją działalność, czy też nie, stosuje się bowiem inne metody wyceny aktywów i pasywów.

To wszystko ma zasadnicze znaczenie dla oceny rzeczywistej sytuacji ekonomicznej podmiotu gospodarczego. A celem tej oceny jest zapewnienie inwestorom oraz instytucjom finansującym bezpieczeństwa ulokowanych w przedsiębiorstwie środków pieniężnych.

Niełatwo jest jednak podjąć decyzję dotyczącą niedalekiej nawet przyszłości w tak niepewnych czasach jak obecnie. W 2022 r. niewypłacalność ogłosiło ponad 2,7 tys. przedsiębiorstw, co stanowi wzrost o około 30 proc. w stosunku do roku poprzedniego. W 2023 r. należy oczekiwać kumulacji negatywnych trendów w wielu branżach, zwłaszcza w budownictwie.

Widać więc, jak palącą potrzebą jest zbudowanie szybkiego mechanizmu wczesnego ostrzegania przed kłopotami finansowymi jednostek.

Prezes Jadwiga Szabat: Wyjaśnię w tym miejscu, że ocena możliwości kontynuacji działalności opiera się na badaniu wielu danych i czynników o charakterze finansowym i operacyjnym. Syntetyzacja oceny powoduje, że często jest ona pracochłonna i niestety ma charakter subiektywny.

Tymczasem pochopne, pesymistyczne czy tendencyjne oceny dotyczące założenia kontynuacji działalności, w tym ryzyka upadłości, mogą mieć charakter samosprawdzających się przepowiedni. Dlatego niezbędna jest daleko idąca ostrożność, a zwłaszcza ograniczenie uznaniowości przy formułowaniu ostatecznych wniosków.

Naszym celem jest wiarygodny, automatyczny, zobiektywizowany sposób przeprowadzenia oceny podmiotów gospodarczych. Taki, który mógłby być wykorzystywany przez kontrahentów, inwestorów, audytorów i szeroko rozumiane otoczenie gospodarcze.

ECOVIS Poland rozwija narzędzie HOLVIS wykorzystujące model zaproponowany przez prof. Artura Hołdę. To twórcze połączenie już istniejących modeli służących do prognozy poważnego zagrożenia upadłością.

Proszę o przybliżenie, na czym ma polegać rozwiązanie dotyczące modelu HOLVIS oraz prac badawczych realizowanych w ramach projektu NCBiR.

Artur Hołda: Model HOLVIS ocenia ryzyko braku możliwości kontynuacji działalności przez jednostkę w skali punktowej: od 0 do 10 (0 pkt – minimalne ryzyko upadłości, 10 pkt – bardzo poważne ryzyko upadłości).

Dla ustalenia ilościowej miary ryzyka wykorzystano 10 modeli przewidywania poważnego zagrożenia upadłością, stworzonych dla polskich warunków gospodarczych. Są one stosowane przy analizie dyskryminacyjnej i logitowej oraz z wykorzystaniem drzew decyzyjnych. Wybór poszczególnych modeli do ilościowej miary syntetycznej zależy od bieżących ocen ich skuteczności w prognozowaniu upadłości w polskich warunkach gospodarczych.

HOLVIS wykorzystuje najnowsze rozwiązania dotyczące upadłości oraz rzetelności danych finansowych, nad którymi prowadzi prace ECOVIS Poland Audit, Tax & Accounting w ramach projektu finansowanego przez Narodowe Centrum Badania i Rozwoju zatytułowanego „Automatyzacja procesu oceny podmiotów gospodarczych poprzez zastosowanie nowych metod reprezentacji do oceny ryzyka upadłości i rzetelności sprawozdań finansowych”. Dotyczą one automatyzacji procesu oceny jednostek z wykorzystaniem metod reprezentacji do oceny ryzyka upadłości i rzetelności danych finansowych. Przedmiotem projektu jest opracowanie metod reprezentacji informacji na temat spółek (zarówno informacji finansowych, jak i niefinansowych) oraz rozwiązań w formie modeli:

- Ecovis Vector Space (opracowanie metod reprezentacji danych wielomodalnych o charakterze sekwencyjnym, gdzie danymi sekwencyjnymi będą informacje finansowe w czasie),

- Ecovis Classification (opracowanie metody klasyfikacji przedsiębiorstw oraz raportów finansowych),

- Ecovis Exploration (opracowanie metody analizy danych spółek jak i ich ilości oraz ich eksploracja z wykorzystaniem głębokich sieci neuronowych),

- Ecovis Nonfin (opracowanie metod analizy z wykorzystanie głębokich modeli językowych).

Celem końcowym projektu jest stworzenie innowacyjnego produktu: narzędzia łączącego powyższe rozwiązania umożliwiającego świadczenie nowej usługi doradczej (ekspertyzy) na rzecz klientów niebędących firmami audytorskimi.

Innymi słowy HOLVIS oraz modele powstałe w ramach projektu NCBiR będą aplikacjami, które za pomocą odpowiedzi udzielonych przez użytkownika na zadane pytania, byłyby w stanie ocenić kondycję podmiotu i ostrzec przed ryzykiem upadłości?

Artur Hołda: Oczywiście tak, ale warto pamiętać, że mechanizmy oparte na nawet najbardziej zaawansowanych rozwiązaniach technologicznych nigdy nie będą dawały stuprocentowej pewności wnioskowania, ale uczynią decyzje podmiotów jednoznacznymi, a co ważniejsze – prostszymi. Możliwe też będzie świadczenie usług finansowych due diligence czy forensic audit, nastawionych m.in. na identyfikację zagrożenia kontynuacji działalności jednostek, co współcześnie wydaje się jednym w kluczowych wyzwań dla efektywnie działającej gospodarki rynkowej.

Czy na świecie funkcjonują podobne rozwiązania?

Artur Hołda: I na świecie, i w Polsce opracowano modele pozwalające na ocenę ryzyka upadłości, zwykle z wykorzystaniem klasycznych technik statystycznych (np. model Altmana, funkcja ZH). Brały one jednak pod uwagę zmienne finansowe. Nasze modele będą uwzględniały czynniki zarówno czysto finansowe, jak i operacyjne oraz pozostałe.

Innowacyjność naszego projektu polega na wykorzystaniu zaawansowanych narzędzi technologicznych opartych na uczeniu maszynowym i metodach głębokich sieci neuronowych oraz synergicznym wykorzystaniu wspomnianych danych finansowych i niefinansowych.

W modelu uczenia maszynowego uwzględnione będą nie tylko występujące w ostatnich latach czynniki obecnie kluczowe dla niepewności, takie jak pandemia COVID-19 i skutki gospodarcze wojny w Ukrainie, lecz również cechy szczególne różnych podmiotów określane w projekcie jako „czerwone flagi”.

Co ważne, model może być również wykorzystywany przez firmy audytorskie z uwagi na jego autonomiczność, oszczędność w wykorzystywaniu zasobów, pomoc w dokonaniu szybkiej oceny kondycji firmy, obiektywizm i bezpieczeństwo teleinformatyczne.

Kiedy narzędzie będzie dostępne dla zainteresowanych?

Jadwiga Szabat: Prace projektowe i badawcze podzielono na kilka etapów, z których pierwszy już dobiega końca. Na podstawie posiadanych przez ECOVIS Poland Audit, Tax & Accounting baz danych oraz danych pozyskanych od dostawców zewnętrznych stworzone zostały metody reprezentacji jednostek. Uwzględniliśmy nie tylko specyfikę sprawozdawczą poszczególnych przedsiębiorstw, lecz również zróżnicowanie dotyczące branży czy skali ich działalności.

Poza stworzeniem niezbędnej dokumentacji technicznej oraz specyfikacji wszystkich modułów, w ramach których prowadzone są prace badawczo-rozwojowe, programiści przygotowują interfejs wykorzystania i programowania platformy, pozwalający na komunikowanie się elementów systemu informatycznego oraz wykorzystanie w postaci aplikacji.

Przewidujemy, że wszystkie prace zakończą się w 2023 r.