Прогнозування ризику прострочення фінансових платежів в ERP-системах

Abstract

Розглянуто проблему зростання обсягів простроченої дебіторської заборгованості підприємств та обмеженість типових ERP-систем щодо своєчасного виявлення клієнтів із підвищеним ризиком. Розкрито економічну сутність заборгованості та ризику прострочення. Побудовано та досліджено моделі логістичної регресії й дерева рішень для прогнозування ризику прострочення. Запропоновано рекомендації щодо інтеграції моделей в ERP-систему підприємства для автоматизації ризик-орієнтованого управління дебіторською заборгованістю та підвищення результативності стягнення прострочених фінансових платежів.The problem of the growth of overdue receivables of enterprises and the limitations of typical ERP systems in terms of timely identification of high-risk clients is considered. The economic essence of debt and the risk of overdue payments is revealed. Logistic regression models and decision trees for predicting the risk of overdue payments are built and studied. Recommendations are offered for integrating models into the enterprise's ERP system to automate risk-based receivables management and increase the effectiveness of collecting overdue financial payments.