SlideShare a Scribd company logo
1 of 17
Download to read offline
М Е Ж Д У Н А Р О Д Н А Я И Н Ф О Р М А Ц И О Н Н А Я Г Р У П П А
Расчет исковой
нагрузки
Р О С С И Й С К И Х К О М П А Н И Й
ИЛЬЯ МУНЕРМАН
Директор исследовательского центра
«ИНТЕРФАКС - ЛАБ»
SPARK-INTERFAX.RU
| 02
Аналитика предписывающая
Аналитика прогнозная
Сервисы, платформы, визуализация, API
Обработанные и «умные» данные:
нормализованные, стандартизованные,
идентифицированные, связанные
«Сырые» данные
Аналитика предписывающая
Аналитика прогнозная
Сервисы, платформы, визуализация, API
Обработанные и «умные» данные:
нормализованные, стандартизованные,
идентифицированные, связанные
«Сырые» данные
КАСТОМИЗИРОВАННАЯ
В режиме реального времени
СТАТИЧНАЯ
Не адаптированная
под потребности
пользователей
От данных к сервисам
SPARK-INTERFAX.RU
| 03
Основные тенденции
Невалидность данных
Отсутствие единых стандартов
Отсутствие удобного доступа к
данным (API, Открытые данные)
РЕЕСТРЫ
И ОТКРЫТЫЕ
ДАННЫЕ
Валидация и идентификация
Синергия разных источников
дает новые данные и знания
ИЗВЛЕЧЕНИЕ
И ОБОГАЩЕНИЕ
ДАННЫХ
Важно не только донести
информацию, но и правильно
структурировать
ИЗВЛЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ
СОЗДАНИЕ НОВЫХ
СЕРВИСОВ
И ЗНАНИЙ
SPARK-INTERFAX.RU
| 04
Арбитражная практика
ЧТО МОЖЕМ ИЗВЛЕЧЬ?
| 05
Арбитражная практика
НАШИ ВОЗМОЖНОСТИ
Анализ
Извлечение данных
Исправление ошибок
Категоризация
Наполнение карточек дел
Синтез
Подбор судебной практики
(судья, статья, категория)
Сводные отчеты по параметру
(конкретный ответчик, исход,
присужденные суммы)
SPARK-INTERFAX.RU
Гибридный механизм
извлечения данных
| 06
КАТЕГОРИЯ
ВСТРЕЧНЫЙ ИСК
УДОВЛЕТВОРЕННЫЕ ТРЕБОВАНИЯ
СУТЬ ИСКА
4000правил обработчика
60типов фактов
SPARK-INTERFAX.RU
SPARK-INTERFAX.RU
Исковая нагрузка
| 07
Исковая нагрузка компаний – это совокупность обязательств или активов, которые возникают
в результате судебных споров.
Сама по себе информация об исковых требованиях, предъявляемых к организации, не дает точно
оценить соответствующие финансовые издержки, которые возникнут в результате арбитражного
спора, так как компания может не только проиграть спор, но и выиграть его.
Прогнозирование искового бремени представляет важное значение, так как дает возможность точнее
определить риски предприятия, связанные с его судебными разбирательствами.
Модель предиктивного анализа позволить отслеживать изменения исковой нагрузки в динамике
и в текущем моменте.
Исковая нагрузка мощный инструмент поиска и анализа аномалий в судебной системе
и оспаривания несправедливых решений.
SPARK-INTERFAX.RU
| 08
Зарубежные примеры моделей
прогнозирования исходов
судебных споров
ПРОГНОЗ РЕШЕНИЙ ЕСПЧ
модель предсказывает, была ли нарушена статья Кон-
венции о защите прав человека.
исходные данные о спорах были представлены в
виде текстовых признаков, таких как n-граммы и
темы, которые были векторизованы и использованы в
обучении классификатора машины опорных векторов
качество модели: Accuracy 79%
ПРОГНОЗ ВЕРДИКТОВ
ВЕРХОВНОГО СУДА США
модель прогнозирует общие вердикты суда и индиви-
дуальные голоса судей
трехмерная классификация – определение, какой из
трех видов вердиктов будет вынесен: утвердитель-
ный, отрицательный или другой
алгоритм – классификатор случайный лес
качество модели: Precision 70-72%
SPARK-INTERFAXA.RU
| 09
Описание модели
ОБЗОР ДАННЫХ
ЗАДАЧА:
классификация арбитражных дел по
прогнозируемому результату, исходя из
которого определяется исковая нагрузка
ЦЕЛЕВАЯ ПЕРЕМЕННАЯ -
РЕЗУЛЬТАТ СПОРА (2 КЛАССА):
Иск удовлетворен
Иск не удовлетворен
ОБЪЕМ ОБУЧАЮЩЕЙ
ВЫБОРКИ:
2 млн арбитражных споров
ПРИЗНАКИ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИЕ
УЧАСТНИКОВ СПОРОВ:
Количественные атрибуты: сумма иска, выручка, возраст
компаний и т.д.
Категориальные атрибуты: предмет (категория) спора,
информация о суде, сфере и регионе деятельности
компаний, виде государственного органа и т.д.
SPARK-INTERFAXA.RU
| 10
Методология исследования
МОДЕЛИРОВАНИЕ
Споры компаний
друг с другом
Споры компаний против
государственных органов
или некоммерческих
организаций
Споры государственных
органов или некоммерческих
организаций против
компаний
3 отдельных модели для анализа разных типов арбитражных споров:
АЛГОРИТМ – ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ
1 2 3
Споры компаний
друг с другом
1
Споры компаний против государственных органов
или некоммерческих организаций
2
Споры государственных органов или
некоммерческих организаций против компаний
3
| 11
Метрики качества модели
Precision AUC-ROC
0,80 0,76
0,82 0,80
0,76 0,71
SPARK-INTERFAXA.RU
| 12
Схема расчета
исковой нагрузки
Сбор
информации
о судебном
деле
Классифика-
ция истца
и ответчика
Расчет
вероятности
исхода дела
Умножение
вероятности
исхода дела
на сумму иска
Прогнозирование
срока спора и
дисконтирование
исковой нагрузки
Сложение
исковой
нагрузки по
всем спорам
компании
SPARK-INTERFAXA.RU
КОМПАНИЯ АО «ТАНДЕР»
| 13
Пример расчета исковой нагрузки SPARK-INTERFAXA.RU
КОМПАНИЯ АО «ТАНДЕР»
| 14
8 ОТКРЫТЫХ АРБИТРАЖНЫХ СПОРОВ
СОВОКУПНЫЕ ИСКОВЫЕ ТРЕБОВАНИЯ: 14,9 МЛН РУБ.
Пример расчета исковой нагрузки
ПРИМЕР ИСКА
Иск от АО «Тулагорводоканал»
Сумма иска: 124 тыс. руб.
Предмет спора: исполнение обязательств
по договорам энергоснабжения.
Прогнозируемый моделью результат:
с вероятностью 75% АО «Тандер» проиграет спор.
Оценка искового бремени по данному спору:
124 тыс. руб. × 75% = 93 тыс. руб.
Общее исковое бремя компании рассчитывается
как сумма значений исковых нагрузок по текущим
открытым спорам.
Совокупное исковое бремя АО «Тандер»
по 8 открытым арбитражным спорам оценивается
моделью в 1,2 млн руб.
Такую оценку исковой нагрузки можно использо-
вать как фактор комплексного финансового
анализа предприятий.
SPARK-INTERFAXA.RU
| 15
Пример расчета исковой нагрузки
ОБЯЗАТЕЛЬСТВА АКТИВЫ
2014 2015 2016 2017 2018
-13млн
-11 млн
-7млн 4млн
18млн
9 млн
-4 млн
-3млн
7млн
10млн2млн2млн -5млн5 млн
-12млн 6млн
-6млн
ПРИМЕР РАСЧЕТА ИСКОВОЙ НАГРУЗКИ
Споры с государственными
органами (кроме налоговых)
Споры с налоговыми
органами
Споры с государственными
компаниями
Споры с частными
компаниями
SPARK-INTERFAXA.RU
| 16
Исключения и перспективы
Учет и частные скоринги
представителей сторон
и третьих лиц
Повышение детализации
сути споров
Взаимодействие
с Legal Tech проектами
Перспективы:
ИСКЛЮЧЕНИЯ – ВСТРЕЧНЫЕ ИСКИ И БАНКРОТСТВО
1 2 3
SPARK-INTERFAXA.RU
М Е Ж Д У Н А Р О Д Н А Я И Н Ф О Р М А Ц И О Н Н А Я Г Р У П П А
ИЛЬЯ МУНЕРМАН
Директор исследовательского центра
«ИНТЕРФАКС - ЛАБ»
Спасибо за внимание

More Related Content

Similar to Илья Мунерман. Интрефакс Лаб. Вычисление исковой нагрузки российских компаний

Энергосберегающие технологии Kontar
Энергосберегающие технологии KontarЭнергосберегающие технологии Kontar
Энергосберегающие технологии Kontar
kontar
 
Капелла. Центр обслуживания вызовов. Демонстрационная версия АРМ диспетчера с...
Капелла. Центр обслуживания вызовов. Демонстрационная версия АРМ диспетчера с...Капелла. Центр обслуживания вызовов. Демонстрационная версия АРМ диспетчера с...
Капелла. Центр обслуживания вызовов. Демонстрационная версия АРМ диспетчера с...
Viktor Ushakov
 
Р.В.С. Инжиниринговая компания
Р.В.С. Инжиниринговая компания Р.В.С. Инжиниринговая компания
Р.В.С. Инжиниринговая компания
Nikolai Ptitsyn
 
Руслан Стефанов. Нужны ли модели АСУ ТП при обеспечении информационной безопа...
Руслан Стефанов. Нужны ли модели АСУ ТП при обеспечении информационной безопа...Руслан Стефанов. Нужны ли модели АСУ ТП при обеспечении информационной безопа...
Руслан Стефанов. Нужны ли модели АСУ ТП при обеспечении информационной безопа...
Positive Hack Days
 
нужны ли стенды асутп для иб (Phd 2013) 1305 22 final
нужны ли стенды асутп для иб (Phd 2013) 1305 22 finalнужны ли стенды асутп для иб (Phd 2013) 1305 22 final
нужны ли стенды асутп для иб (Phd 2013) 1305 22 final
Positive Hack Days
 
Deductor Demand Planning
Deductor Demand PlanningDeductor Demand Planning
Deductor Demand Planning
Loginom
 
CXP Analyzer
CXP AnalyzerCXP Analyzer
CXP Analyzer
Mag0s
 
533.управление в технических системах основы цифровых систем управления
533.управление в технических системах основы цифровых систем управления533.управление в технических системах основы цифровых систем управления
533.управление в технических системах основы цифровых систем управления
efwd2ws2qws2qsdw
 
Презентация ПК ЮНИКО ОПТИКА 2011
Презентация ПК ЮНИКО ОПТИКА 2011Презентация ПК ЮНИКО ОПТИКА 2011
Презентация ПК ЮНИКО ОПТИКА 2011
opticaopt
 
Cxp analyzer-mix-4
Cxp analyzer-mix-4Cxp analyzer-mix-4
Cxp analyzer-mix-4
Mag0s
 

Similar to Илья Мунерман. Интрефакс Лаб. Вычисление исковой нагрузки российских компаний (20)

Энергосберегающие технологии Kontar
Энергосберегающие технологии KontarЭнергосберегающие технологии Kontar
Энергосберегающие технологии Kontar
 
Капелла. Центр обслуживания вызовов. Демонстрационная версия АРМ диспетчера с...
Капелла. Центр обслуживания вызовов. Демонстрационная версия АРМ диспетчера с...Капелла. Центр обслуживания вызовов. Демонстрационная версия АРМ диспетчера с...
Капелла. Центр обслуживания вызовов. Демонстрационная версия АРМ диспетчера с...
 
Siem от ibm qradar (система мониторинга и корреляции событий)
Siem от ibm qradar (система мониторинга и корреляции событий)Siem от ibm qradar (система мониторинга и корреляции событий)
Siem от ibm qradar (система мониторинга и корреляции событий)
 
Разработка и исследование методов регистрации и анализа аффективного состояни...
Разработка и исследование методов регистрации и анализа аффективного состояни...Разработка и исследование методов регистрации и анализа аффективного состояни...
Разработка и исследование методов регистрации и анализа аффективного состояни...
 
SearchInform. Татьяна Латушкина. "Как выбрать идеальную DLP-систему?"
SearchInform. Татьяна Латушкина. "Как выбрать идеальную DLP-систему?"SearchInform. Татьяна Латушкина. "Как выбрать идеальную DLP-систему?"
SearchInform. Татьяна Латушкина. "Как выбрать идеальную DLP-систему?"
 
Architect
ArchitectArchitect
Architect
 
Р.В.С. Инжиниринговая компания
Р.В.С. Инжиниринговая компания Р.В.С. Инжиниринговая компания
Р.В.С. Инжиниринговая компания
 
Руслан Стефанов. Нужны ли модели АСУ ТП при обеспечении информационной безопа...
Руслан Стефанов. Нужны ли модели АСУ ТП при обеспечении информационной безопа...Руслан Стефанов. Нужны ли модели АСУ ТП при обеспечении информационной безопа...
Руслан Стефанов. Нужны ли модели АСУ ТП при обеспечении информационной безопа...
 
нужны ли стенды асутп для иб (Phd 2013) 1305 22 final
нужны ли стенды асутп для иб (Phd 2013) 1305 22 finalнужны ли стенды асутп для иб (Phd 2013) 1305 22 final
нужны ли стенды асутп для иб (Phd 2013) 1305 22 final
 
Прогнозирование - Лекция 7. Oracle Demand Management
Прогнозирование - Лекция 7. Oracle Demand ManagementПрогнозирование - Лекция 7. Oracle Demand Management
Прогнозирование - Лекция 7. Oracle Demand Management
 
Deductor Demand Planning
Deductor Demand PlanningDeductor Demand Planning
Deductor Demand Planning
 
Диплом "Автоматизация ключевых бизнес-процессов городской больницы на основе ...
Диплом "Автоматизация ключевых бизнес-процессов городской больницы на основе ...Диплом "Автоматизация ключевых бизнес-процессов городской больницы на основе ...
Диплом "Автоматизация ключевых бизнес-процессов городской больницы на основе ...
 
Naukprom
NaukpromNaukprom
Naukprom
 
CXP Analyzer
CXP AnalyzerCXP Analyzer
CXP Analyzer
 
533.управление в технических системах основы цифровых систем управления
533.управление в технических системах основы цифровых систем управления533.управление в технических системах основы цифровых систем управления
533.управление в технических системах основы цифровых систем управления
 
Мобильная «безопасность»
Мобильная «безопасность»Мобильная «безопасность»
Мобильная «безопасность»
 
CleverCLUB-26.03.15-G.Kanevsky
CleverCLUB-26.03.15-G.KanevskyCleverCLUB-26.03.15-G.Kanevsky
CleverCLUB-26.03.15-G.Kanevsky
 
Презентация ПК ЮНИКО ОПТИКА 2011
Презентация ПК ЮНИКО ОПТИКА 2011Презентация ПК ЮНИКО ОПТИКА 2011
Презентация ПК ЮНИКО ОПТИКА 2011
 
Контроль услуг и приложений в центрах обработки данных нового поколения
Контроль услуг и приложений в центрах обработки данных нового поколенияКонтроль услуг и приложений в центрах обработки данных нового поколения
Контроль услуг и приложений в центрах обработки данных нового поколения
 
Cxp analyzer-mix-4
Cxp analyzer-mix-4Cxp analyzer-mix-4
Cxp analyzer-mix-4
 

More from Global Innovation Labs

Илья Чухляев. OWOX. Как с помощью ML и BigQuery находить зоны роста в выполне...
Илья Чухляев. OWOX. Как с помощью ML и BigQuery находить зоны роста в выполне...Илья Чухляев. OWOX. Как с помощью ML и BigQuery находить зоны роста в выполне...
Илья Чухляев. OWOX. Как с помощью ML и BigQuery находить зоны роста в выполне...
Global Innovation Labs
 

More from Global Innovation Labs (20)

Наталья Полковникова. Кардио ИИ. Построение системы распознавания коронарных ...
Наталья Полковникова. Кардио ИИ. Построение системы распознавания коронарных ...Наталья Полковникова. Кардио ИИ. Построение системы распознавания коронарных ...
Наталья Полковникова. Кардио ИИ. Построение системы распознавания коронарных ...
 
Ольга Перепелкина. NeurodataLab. Особенности машинного распознавания эмоций
Ольга Перепелкина. NeurodataLab. Особенности машинного распознавания эмоцийОльга Перепелкина. NeurodataLab. Особенности машинного распознавания эмоций
Ольга Перепелкина. NeurodataLab. Особенности машинного распознавания эмоций
 
Павел Бахтин. ВШЭ. Использование state-of-the-art эмбеддинговых моделей для а...
Павел Бахтин. ВШЭ. Использование state-of-the-art эмбеддинговых моделей для а...Павел Бахтин. ВШЭ. Использование state-of-the-art эмбеддинговых моделей для а...
Павел Бахтин. ВШЭ. Использование state-of-the-art эмбеддинговых моделей для а...
 
Артем Артемов. Когнитивные системы. Учет неизвестных признаков нейромодели на...
Артем Артемов. Когнитивные системы. Учет неизвестных признаков нейромодели на...Артем Артемов. Когнитивные системы. Учет неизвестных признаков нейромодели на...
Артем Артемов. Когнитивные системы. Учет неизвестных признаков нейромодели на...
 
Александр Ерофеев. Газпромнефть. Управление качеством данных, инструмент и пр...
Александр Ерофеев. Газпромнефть. Управление качеством данных, инструмент и пр...Александр Ерофеев. Газпромнефть. Управление качеством данных, инструмент и пр...
Александр Ерофеев. Газпромнефть. Управление качеством данных, инструмент и пр...
 
Евгений Линник. БКС. GIGO — секреты очистки данных
Евгений Линник. БКС. GIGO — секреты очистки данныхЕвгений Линник. БКС. GIGO — секреты очистки данных
Евгений Линник. БКС. GIGO — секреты очистки данных
 
Егор Матешук. МаксимаТелеком. Не Spark’ом единым — полезные инструменты для с...
Егор Матешук. МаксимаТелеком. Не Spark’ом единым — полезные инструменты для с...Егор Матешук. МаксимаТелеком. Не Spark’ом единым — полезные инструменты для с...
Егор Матешук. МаксимаТелеком. Не Spark’ом единым — полезные инструменты для с...
 
Петр Ермаков. LAMODA. Автоматическая валидация контента в e-commerce
Петр Ермаков. LAMODA. Автоматическая валидация контента в e-commerceПетр Ермаков. LAMODA. Автоматическая валидация контента в e-commerce
Петр Ермаков. LAMODA. Автоматическая валидация контента в e-commerce
 
Андрей Коняев. ArenaData. Построение аналитики на ClickHouse — преимущества и...
Андрей Коняев. ArenaData. Построение аналитики на ClickHouse — преимущества и...Андрей Коняев. ArenaData. Построение аналитики на ClickHouse — преимущества и...
Андрей Коняев. ArenaData. Построение аналитики на ClickHouse — преимущества и...
 
Илья Чухляев. OWOX. Как с помощью ML и BigQuery находить зоны роста в выполне...
Илья Чухляев. OWOX. Как с помощью ML и BigQuery находить зоны роста в выполне...Илья Чухляев. OWOX. Как с помощью ML и BigQuery находить зоны роста в выполне...
Илья Чухляев. OWOX. Как с помощью ML и BigQuery находить зоны роста в выполне...
 
Артемий Козырь. Сибур. Лучшие способы убить производительность аналитической ...
Артемий Козырь. Сибур. Лучшие способы убить производительность аналитической ...Артемий Козырь. Сибур. Лучшие способы убить производительность аналитической ...
Артемий Козырь. Сибур. Лучшие способы убить производительность аналитической ...
 
Александр Сербул. 1С Битрикс. Массовый скоринг в CRM — секреты и подводные камни
Александр Сербул. 1С Битрикс. Массовый скоринг в CRM — секреты и подводные камниАлександр Сербул. 1С Битрикс. Массовый скоринг в CRM — секреты и подводные камни
Александр Сербул. 1С Битрикс. Массовый скоринг в CRM — секреты и подводные камни
 
Ксения Александрова. Independent Media. Рекомендательные технологии в Digital...
Ксения Александрова. Independent Media. Рекомендательные технологии в Digital...Ксения Александрова. Independent Media. Рекомендательные технологии в Digital...
Ксения Александрова. Independent Media. Рекомендательные технологии в Digital...
 
Максим Годзи. Retentioneering. Искуственный интеллект помогает банку оптимзир...
Максим Годзи. Retentioneering. Искуственный интеллект помогает банку оптимзир...Максим Годзи. Retentioneering. Искуственный интеллект помогает банку оптимзир...
Максим Годзи. Retentioneering. Искуственный интеллект помогает банку оптимзир...
 
Екатерина Артюгина. ex MAIL.ru. Что выбирают женщины
Екатерина Артюгина. ex MAIL.ru. Что выбирают женщиныЕкатерина Артюгина. ex MAIL.ru. Что выбирают женщины
Екатерина Артюгина. ex MAIL.ru. Что выбирают женщины
 
Александр Кузнецов. Lanit Digital. Что будет если маркетологи начнут вести се...
Александр Кузнецов. Lanit Digital. Что будет если маркетологи начнут вести се...Александр Кузнецов. Lanit Digital. Что будет если маркетологи начнут вести се...
Александр Кузнецов. Lanit Digital. Что будет если маркетологи начнут вести се...
 
Андрей Анисимов. ВТБ. Построение моделей машинного обучения для увеличения пр...
Андрей Анисимов. ВТБ. Построение моделей машинного обучения для увеличения пр...Андрей Анисимов. ВТБ. Построение моделей машинного обучения для увеличения пр...
Андрей Анисимов. ВТБ. Построение моделей машинного обучения для увеличения пр...
 
Даниил Терентьев. Conventus. Как и зачем искусственный интеллект оценивает мы...
Даниил Терентьев. Conventus. Как и зачем искусственный интеллект оценивает мы...Даниил Терентьев. Conventus. Как и зачем искусственный интеллект оценивает мы...
Даниил Терентьев. Conventus. Как и зачем искусственный интеллект оценивает мы...
 
Павел Соболев. BSH Group (BOSCH/Siemens) . Машинное обучение для прогнозирова...
Павел Соболев. BSH Group (BOSCH/Siemens) . Машинное обучение для прогнозирова...Павел Соболев. BSH Group (BOSCH/Siemens) . Машинное обучение для прогнозирова...
Павел Соболев. BSH Group (BOSCH/Siemens) . Машинное обучение для прогнозирова...
 
Тарас Пустовой. Университет 2035. Как ИИ отвечает на вопрос «Чему пойти учить...
Тарас Пустовой. Университет 2035. Как ИИ отвечает на вопрос «Чему пойти учить...Тарас Пустовой. Университет 2035. Как ИИ отвечает на вопрос «Чему пойти учить...
Тарас Пустовой. Университет 2035. Как ИИ отвечает на вопрос «Чему пойти учить...
 

Илья Мунерман. Интрефакс Лаб. Вычисление исковой нагрузки российских компаний

  • 1. М Е Ж Д У Н А Р О Д Н А Я И Н Ф О Р М А Ц И О Н Н А Я Г Р У П П А Расчет исковой нагрузки Р О С С И Й С К И Х К О М П А Н И Й ИЛЬЯ МУНЕРМАН Директор исследовательского центра «ИНТЕРФАКС - ЛАБ»
  • 2. SPARK-INTERFAX.RU | 02 Аналитика предписывающая Аналитика прогнозная Сервисы, платформы, визуализация, API Обработанные и «умные» данные: нормализованные, стандартизованные, идентифицированные, связанные «Сырые» данные Аналитика предписывающая Аналитика прогнозная Сервисы, платформы, визуализация, API Обработанные и «умные» данные: нормализованные, стандартизованные, идентифицированные, связанные «Сырые» данные КАСТОМИЗИРОВАННАЯ В режиме реального времени СТАТИЧНАЯ Не адаптированная под потребности пользователей От данных к сервисам
  • 3. SPARK-INTERFAX.RU | 03 Основные тенденции Невалидность данных Отсутствие единых стандартов Отсутствие удобного доступа к данным (API, Открытые данные) РЕЕСТРЫ И ОТКРЫТЫЕ ДАННЫЕ Валидация и идентификация Синергия разных источников дает новые данные и знания ИЗВЛЕЧЕНИЕ И ОБОГАЩЕНИЕ ДАННЫХ Важно не только донести информацию, но и правильно структурировать ИЗВЛЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ СОЗДАНИЕ НОВЫХ СЕРВИСОВ И ЗНАНИЙ
  • 5. | 05 Арбитражная практика НАШИ ВОЗМОЖНОСТИ Анализ Извлечение данных Исправление ошибок Категоризация Наполнение карточек дел Синтез Подбор судебной практики (судья, статья, категория) Сводные отчеты по параметру (конкретный ответчик, исход, присужденные суммы) SPARK-INTERFAX.RU
  • 6. Гибридный механизм извлечения данных | 06 КАТЕГОРИЯ ВСТРЕЧНЫЙ ИСК УДОВЛЕТВОРЕННЫЕ ТРЕБОВАНИЯ СУТЬ ИСКА 4000правил обработчика 60типов фактов SPARK-INTERFAX.RU
  • 7. SPARK-INTERFAX.RU Исковая нагрузка | 07 Исковая нагрузка компаний – это совокупность обязательств или активов, которые возникают в результате судебных споров. Сама по себе информация об исковых требованиях, предъявляемых к организации, не дает точно оценить соответствующие финансовые издержки, которые возникнут в результате арбитражного спора, так как компания может не только проиграть спор, но и выиграть его. Прогнозирование искового бремени представляет важное значение, так как дает возможность точнее определить риски предприятия, связанные с его судебными разбирательствами. Модель предиктивного анализа позволить отслеживать изменения исковой нагрузки в динамике и в текущем моменте. Исковая нагрузка мощный инструмент поиска и анализа аномалий в судебной системе и оспаривания несправедливых решений.
  • 8. SPARK-INTERFAX.RU | 08 Зарубежные примеры моделей прогнозирования исходов судебных споров ПРОГНОЗ РЕШЕНИЙ ЕСПЧ модель предсказывает, была ли нарушена статья Кон- венции о защите прав человека. исходные данные о спорах были представлены в виде текстовых признаков, таких как n-граммы и темы, которые были векторизованы и использованы в обучении классификатора машины опорных векторов качество модели: Accuracy 79% ПРОГНОЗ ВЕРДИКТОВ ВЕРХОВНОГО СУДА США модель прогнозирует общие вердикты суда и индиви- дуальные голоса судей трехмерная классификация – определение, какой из трех видов вердиктов будет вынесен: утвердитель- ный, отрицательный или другой алгоритм – классификатор случайный лес качество модели: Precision 70-72%
  • 9. SPARK-INTERFAXA.RU | 09 Описание модели ОБЗОР ДАННЫХ ЗАДАЧА: классификация арбитражных дел по прогнозируемому результату, исходя из которого определяется исковая нагрузка ЦЕЛЕВАЯ ПЕРЕМЕННАЯ - РЕЗУЛЬТАТ СПОРА (2 КЛАССА): Иск удовлетворен Иск не удовлетворен ОБЪЕМ ОБУЧАЮЩЕЙ ВЫБОРКИ: 2 млн арбитражных споров ПРИЗНАКИ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИЕ УЧАСТНИКОВ СПОРОВ: Количественные атрибуты: сумма иска, выручка, возраст компаний и т.д. Категориальные атрибуты: предмет (категория) спора, информация о суде, сфере и регионе деятельности компаний, виде государственного органа и т.д.
  • 10. SPARK-INTERFAXA.RU | 10 Методология исследования МОДЕЛИРОВАНИЕ Споры компаний друг с другом Споры компаний против государственных органов или некоммерческих организаций Споры государственных органов или некоммерческих организаций против компаний 3 отдельных модели для анализа разных типов арбитражных споров: АЛГОРИТМ – ЛОГИСТИЧЕСКАЯ РЕГРЕССИЯ 1 2 3
  • 11. Споры компаний друг с другом 1 Споры компаний против государственных органов или некоммерческих организаций 2 Споры государственных органов или некоммерческих организаций против компаний 3 | 11 Метрики качества модели Precision AUC-ROC 0,80 0,76 0,82 0,80 0,76 0,71 SPARK-INTERFAXA.RU
  • 12. | 12 Схема расчета исковой нагрузки Сбор информации о судебном деле Классифика- ция истца и ответчика Расчет вероятности исхода дела Умножение вероятности исхода дела на сумму иска Прогнозирование срока спора и дисконтирование исковой нагрузки Сложение исковой нагрузки по всем спорам компании SPARK-INTERFAXA.RU
  • 13. КОМПАНИЯ АО «ТАНДЕР» | 13 Пример расчета исковой нагрузки SPARK-INTERFAXA.RU
  • 14. КОМПАНИЯ АО «ТАНДЕР» | 14 8 ОТКРЫТЫХ АРБИТРАЖНЫХ СПОРОВ СОВОКУПНЫЕ ИСКОВЫЕ ТРЕБОВАНИЯ: 14,9 МЛН РУБ. Пример расчета исковой нагрузки ПРИМЕР ИСКА Иск от АО «Тулагорводоканал» Сумма иска: 124 тыс. руб. Предмет спора: исполнение обязательств по договорам энергоснабжения. Прогнозируемый моделью результат: с вероятностью 75% АО «Тандер» проиграет спор. Оценка искового бремени по данному спору: 124 тыс. руб. × 75% = 93 тыс. руб. Общее исковое бремя компании рассчитывается как сумма значений исковых нагрузок по текущим открытым спорам. Совокупное исковое бремя АО «Тандер» по 8 открытым арбитражным спорам оценивается моделью в 1,2 млн руб. Такую оценку исковой нагрузки можно использо- вать как фактор комплексного финансового анализа предприятий. SPARK-INTERFAXA.RU
  • 15. | 15 Пример расчета исковой нагрузки ОБЯЗАТЕЛЬСТВА АКТИВЫ 2014 2015 2016 2017 2018 -13млн -11 млн -7млн 4млн 18млн 9 млн -4 млн -3млн 7млн 10млн2млн2млн -5млн5 млн -12млн 6млн -6млн ПРИМЕР РАСЧЕТА ИСКОВОЙ НАГРУЗКИ Споры с государственными органами (кроме налоговых) Споры с налоговыми органами Споры с государственными компаниями Споры с частными компаниями SPARK-INTERFAXA.RU
  • 16. | 16 Исключения и перспективы Учет и частные скоринги представителей сторон и третьих лиц Повышение детализации сути споров Взаимодействие с Legal Tech проектами Перспективы: ИСКЛЮЧЕНИЯ – ВСТРЕЧНЫЕ ИСКИ И БАНКРОТСТВО 1 2 3 SPARK-INTERFAXA.RU
  • 17. М Е Ж Д У Н А Р О Д Н А Я И Н Ф О Р М А Ц И О Н Н А Я Г Р У П П А ИЛЬЯ МУНЕРМАН Директор исследовательского центра «ИНТЕРФАКС - ЛАБ» Спасибо за внимание