Научный журнал

Современные наукоемкие технологии

ISSN 1812-7320

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 0,940

• Авторы
• Файлы

С. В. Чернышова Н. Н. Елизарова

Статья в формате PDF

394 KB

Данная статья посвящена системе поддержки принятия решений (СППр) по работе с должниками в рОСП, в частности их анализу по степени риска неисполнения ими своих долговых обязательств и формирования решений по каждому из них о постановке их на контроль с целью повышения эффективности работы сотрудников рОСП. При решении данных задач использованы программные средства Microsoft Excel и Deductor Studio. Система реализует два этапа:

I этап. Анализ исполнительных производств или должников (в частности физических лиц) по степени риска неисполнения ими долговых обязательств в срок ведется путем решения следующих задач:

1. Выявление опасности неисполнения должником своих обязанностей в срок в виду отсутствия той или иной информации о нем, либо наличия информации о нерегулярном их исполнении по номинальным характеристикам, путем определения рейтинга риска должника.
2. Кластеризация и классификация должников по количественным характеристикам:

• по характеру исполнения судебных решений должниками (характеризует должников, по исполнению их обязательств по количественным показателям, т.е. уровень их «исполнительности», например злостное уклонение, добросовестное исполнение и т.п.);
• по уровню платежеспособности должника, т.е. степень возможности должника исполнить судебные решения в срок или вероятность погашения задолженности.

Первая задача предназначена для поддержки контроля над правильностью, своевременностью и полнотой изъятия долгов с должников. Входная информация для решения данной задачи идентифицируется в виде сформированной таблицы в БД с помощью SQL-запросов. С использованием предложенных критериев оценки должников эксперт (сотрудников отдела или аналитика) проставляет для каждой характеристики должника имеющего значения оценку (балл) в виде степени принадлежности данного показателя понятию «риск невыплат» от 0 до 1. Это позволяет учесть номинальные показатели должников и свести их в некую обобщенную метрику (рейтинг), путем суммирования баллов по каждой характеристике:

Чем выше рейтинг, тем с большей вероятностью можно утверждать, что исполнение судебных актов по данным должникам добиться в срок возможно не удаться.

Вторая задача решается, используя встроенный в Deductor алгоритм классификации, основанный на применении сети Кохонена (с использованием самоорганизующихся карты), определяется уровень исполнения судебных актов должниками. С этой целью проводится классификация всех должников по введенным количественным показателям. В результате должники разбиваются на пять классов:

• Должники, регулярно выплачивающие свои долги без просрочек.
• Должники, выплачивающие долги, но с долгом по исполнительскому сбору.
• Должники средней надежности, выплачивающие долги, но с просрочками и наличием долга по исполнительскому сбору и штрафам.
• Должники, выплачивающие долги, но с наличием непогашенных штрафов
• Злостные должники, уклоняющиеся от уплат, имеющие большое число просрочек, долги по исполнительскому сбору и штрафам.

Результаты классификации позволят отобрать тех, кого следует ставить на контроль и проводить регулярные проверки по исполнению ими судебных решений.

На следующем этапе этой задачи определяется уровень платежеспособности должника, используя такие критерии доход должника за 6 месяцев с учетом вычета всех обязательных сборов, платежеспособность, сумма оцененного имущества должника, общая сумма задолженности. На основании этого можно выделить следующие классы должников:

1. Должники с низкой платежеспособностью
2. Должники со средней платежеспособностью
3. Должники с умеренной платежеспособностью
4. Должники с высокой платежеспособностью

II этап. Формирование решения по постановке на контроль исполнительного производства в отношении должников.

Целью задачи - выбор оптимального направления работы по постановке на контроль ИП в отношении каждого из должников в рамках установленного срока ведения ИП. Данная задача основывается на построении дерева решений в программном продукте Deductor Studio. Входная информация идентифицируется в виде сформированной таблицы с помощью SQL-запросов и включает, рассчитанные ранее: 1) рейтинг риска должника; 2) уровень исполнения Ср; 3) уровень платежеспособности. результатом решения задачи является одно из перечисленных решение по отношению к каждому должнику:

• не требуется жесткого контроля;
• «взять на заметку»;
• постановка на контроль, но возможность погашения долга высокая;
• постановка на контроль, но возможность погашения долга слабая;

Выходная информация идентифицируется в виде сформированных результатов в пакете Deductor, а затем экспортируются в БД в соответствующие поля. результаты решения - дерева решений и сформированные правила, на основе которых судебный пристав может сформировать запрос на выборку тех должников, которых следует поставить на контроль и взять на заметку, а затем сделать соответствующие выводы и принять решение.

С использованием данной технологии СПИ смогут оперативно выявлять нарушения со стороны должников, планировать деятельность по линии ИП, ориентируясь на «добросовестных» и «менее добросовестных» должников, за счет которых РОСП сможет достичь определенных плановых показателей. Вся история по исполнению судебных актов должниками храниться в виде аналитических сводных данных, позволяющих отразить обобщенную картину ведения исполнительного производства в рамках РОСП.

Библиографическая ссылка