У ФНС появился цифровой инструмент для оценки финансового состояния компаний с помощью ИИ. Он собирает в одной модели всю экономику проблемного бизнеса, а не только его налоговый долг: активы и обязательства, денежные потоки, структуру группы, аффилированность, положение собственников, внутригрупповые операции и признаки вывода имущества. Затем система моделирует разные сценарии — например, реструктуризацию или ликвидацию — и оценивает, сколько и когда кредиторы смогут вернуть в каждом из них.

⚪️ Для прогнозов используются ML-модели: вероятность банкротства, платёжеспособность, текущая и ликвидационная стоимость бизнеса.

⚪️ Языковые модели помогают собирать аналитическую справку и объяснять причины кризиса, но итоговые данные и выводы проверяет специалист.

Переход от формального взыскания задолженности к цифровой диагностике бизнеса может изменить практику работы с проблемными компаниями: жизнеспособный бизнес будет проще отличить от безнадёжного, кредиторы получат более структурированную картину финансов, государство сможет выбирать между взысканием и реструктуризацией, а банкротство будет реже использоваться как базовый сценарий. Особенно в сложных группах с несколькими банками-кредиторами. Ни у одного отдельного банка нет такого сочетания налоговой информации, данных о группе, финансах, активах и связях.

Если работающий бизнес ликвидировать и получить условные 5 копеек с рубля требований, государство теряет будущие налоги, рабочие места и экономическую активность. Тогда как у компаний, получивших налоговую рассрочку при угрозе банкротства в 2023–2025 годах, было сохранено около 67 трлн рублей активов и 528 тыс. рабочих мест, а исполнимость графиков реструктуризации составляет 96–99% — по оценке самой ФНС.

💳 Финтехно в Telegram | в MAX