Как се оценяват портфейли от просрочени вземания, за да бъдат изкупени

„За разлика от събирането на вземания срещу комисион, при изкупуването на вземания ние поемаме значителен риск. Защото, след като изкупим вземанията, правим значителна инвестиция, която тепърва трябва да си върнем.,“ казва Матиас. За да могат той и неговият екип да оценят портфейла, който се договаря, продавачът предоставя анонимизиран файл в Excel за пакета. Всеки ред във файла включва дадено просрочено вземане и неизправен платец.

Допускат ли грешка с препоръките си? „Да, определено!“, признава Матиас. „Но често оценките ни са доста точни.“ Той всъщност има докторантура по физика. След като завършва образованието си, започва работа в областта на развитие на полупроводникови технологии, после е ангажиран като консултант, занимаващ се основно с „лоши банки”. „А сега работата ми е да разбирам какво задвижва портфейлите от вземания,“ казва Матиас. Общото между всичките му досегашни професионални роли е необходимостта да се занимава със сложна тематика. „Аз съм човек, който обича да разбира какво се крие на заден план,“ казва той. Това е важно качество при оценяването на портфейли, тъй като в крайна сметка става въпрос за вземане на решение за много пари.

„За да разберем какъв е казусът, понякога е достатъчно графично да се представят наличните параметри. И тук, както често е в живота, изображението може да помогне,“ казва Матиас. „Така по-лесно се забелязват аномалии.“ Друг фактор е контекстът, в който се продава портфейла. Например, дали това е портфейл от кризисен период? Кога за последно е извършено плащане и какво означават счетоводните начисления и дати? Какъв е профилът на продавача и какво се случва на пазара? Какъв е процентът на неплатежоспособност? Има ли нови закони, които да влияят на начина на работа и как това се отразява на портфейла, по който искаме да продължим да работим? С всеки един въпрос профилът на портфейла от вземания става все по-подробен. За да навлязат още по-надълбоко, експертите разделят вземанията на качествени и количествени групи: „В този момент портфейла придобива нещо като човешки характеристики. Защото всеки портфейл е уникален и разказва своя собствена история,“ добавя Матиас.

След всичко това анализаторите на EOS започват да търсят емпирични данни за миналото от обширната база данни, с която разполагат. С цел изчисляване на стойността, те задават следните въпроси: „Кой показател има сходна история, която да разкаже, или, с други думи, EOS закупили ли са вече подобен портфейл в същия сектор или регион?”, „Как се реализира портфейлът в този конкретен случай?”. Анализаторите използват тези исторически данни, за да разработят средни стойности, спрямо които да измерват новите портфейли, дори и на фона на настоящите, или, много по-важно, на бъдещите обстоятелства. В оценката се включва също и дали междувременно са се появили сериозни промени в икономическата или политическата среда. „Събирането на задължения непрекъснато се променя, а това, разбира се, трябва да го имаме предвид и да коригираме прогнозата въз основа на сравнителен анализ,“ казва Матиас.

В специални случаи екипът се обръща към алгоритмите, които се използват за обработка на комплексни данни. Добрият резултат обаче не зависи само от суровите данни. Човешкият фактор също играе важна роля в оценката: „Един алгоритъм никога не може да усети историята на портфейла по начина, по който го прави един анализатор,“ казва Матиас. В определен момент вече се нуждаеш и от интуиция, която се основава на опита.