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:
- 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.
- 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:
- Должники с низкой платежеспособностью
- Должники со средней платежеспособностью
- Должники с умеренной платежеспособностью
- 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
С. В. Чернышова, Н. Н. Елизарова СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ПО РАБОТЕ С ДОЛЖНИКАМИ В СЛУЖБЕ СУДЕБНЫХ ПРИСТАВОВ // Современные наукоемкие технологии. – 2010. – № 5. – С. 118-121;URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=24771 (дата обращения: 14.12.2024).