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

Преди изкупуване на вземанията, купувачът и продавачът първо трябва да се споразумеят за покупна цена. За да определи най-справедливата покупна цена, EOS изчислява стойността на портфейла като използва професионалния си опит и знания и съвременни технологии.

NPL
  • Оценяването на пакети от вземания е сложен процес, чрез който се определя покупната цена.
  • Експертите на EOS проучват всеки аспект от портфейла, за да определят риска от планираното изкупуване на вземания.
  • Този процес включва алгоритми и експертизата на опитни анализатори.

Като част от работата по управление на риска, оперативният екип по изкупуване на вземания използва методи на анализи и оценки, за да проучи внимателно около 800 пакета вземания годишно. В края на този сложен процес може да препоръча определена покупна цена. „Подобни портфейли могат да съдържат до един милион вземания. Затова ги анализираме, горе-долу както бихме анализирали рибен пасаж. Трябва да разберем какво задвижва пасажа и в каква посока се ориентира; не следим посоката на всяка отделна риба,“ казва Матиас Шмид, ръководител „Оперативно изкупуване на вземания“ в EOS Group.

Receivables purchasing: Matthias Schmidt stands at a board and evaluates data
Всяка година Матиас Шмид и неговият екип изчисляват стойността на около 800 портфейла от просрочени вземания.

Колкото по-точна е оценката, толкова по-малък е финансовият риск

„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.

Суровите данни казват истината

Предоставената информация може да варира значително. „В най-лошия случай, всичко, с което разполагаме, е размерът на отделните вземания. Но също така получаваме и данни с 50/60 колони информация, например, за това колко е просрочен дълга, кога изтича давността му или къде живее неизправният платец. Колкото по-точна е информацията, толкова по-голям е шансът за изчисляване на цена, която да е справедливо отражение на вземанията и портфейла.”

Освен количеството, качеството на данните също играе важна роля: „В някои държави можете да намерите седем телефонни номера за всяко непогасено вземане. Не знаете кой от тях, е актуален (ако изобщо има такъв), докато не прозвъните всичките,“ казва Матиас. „Или не знаете дали информацията все още е актуална. Разбира се, това е относително. Данните, предоставени преди десет години, когато е теглен заемът, може вече да не са валидни.“ Грешките при транскрипцията също са проблем, например, ако собствеността на вземането се промени – при сливането на две банки или при миграция на системите. След като прегледат данните, Матиас и екипът му си задават два въпроса: „Какво знаем?”, и доста по-важното – „Какво не знаем?”.

Receivables purchasing: Matthias Schmidt looks at a data analysis.
За да се определи справедлива цена за портфейла от вземания, Матиас и неговият екип трябва да обърнат внимание на много различни фактори.

„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.

Receivables purchasing: Matthias Schmidt, Head of Operational Debt Purchase at EOS Group
„Един алгоритъм никога не може да усети историята на портфейла по начина, по който го прави един анализатор“
Матиас Шмид, ръководител „Оперативно изкупуване на вземания“ в EOS Group

Опитът помага при определяне на цената

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.

If you would like to sell your receivables please don’t hesitate to contact us.

Photo credits: Benne Ochs (4)

Печат