Цифровые платформы, данные и искусственный интеллект: новые инструменты развития вторичного рынка стрессовых активов
В рамках 10-й Международной конференции Международного форума государственных компаний по управлению активами (IPAF) в Астане, организованной Фондом совместно с Азиатским банком развития, состоялась третья сессия «От прозрачности к ликвидности: вторичные рынки проблемных кредитов, цифровые платформы и данные», посвященная развитию вторичных рынков проблемных активов, цифровой торговой инфраструктуры и повышению качества данных.
Одной из центральных тем сессии стало формирование условий, при которых вторичный рынок неработающих кредитов может перейти от простой доступности информации об активах к реальной ликвидности и устойчивому участию инвесторов. Особое внимание участники уделили роли цифровых платформ, стандартизации данных и новых технологических решений в снижении барьеров, возникающих при подготовке и проведении сделок с NPL.
Ключевую презентацию сессии представил г-н Burkhard Heppe, сооснователь компании Accuria (прим. Accuria – платформа для управления кредитными портфелями и применения технологий искусственного интеллекта, специализирующаяся на оценке, мониторинге, отчетности и торговле кредитными активами). В своем выступлении он продемонстрировал практические возможности современных технологий для развития прозрачного и масштабируемого рынка проблемных активов. Accuria работает с данными более чем 350 млн кредитов, включая работающие и неработающие активы, а через ее решения были загружены и оценены порядка 50 млн NPL в составе 3 500 портфелей. Компания также сотрудничала с Международной финансовой корпорацией (IFC), Всемирным банком и Азиатским банком развития по проектам и исследованиям, связанным в том числе с развитием рынков и платформ для NPL.
В презентации было отмечено, что цифровая инфраструктура способна решать сразу несколько системных задач вторичного рынка: сокращать информационный разрыв между продавцами и потенциальными инвесторами, повышать качество due diligence, укреплять доверие участников и в конечном итоге повышать эффективность и ликвидность сделок. При этом сама по себе публикация информации об активах на электронной площадке еще не гарантирует появления спроса или успешного закрытия сделки.
Для иллюстрации этой проблемы Burkhard Heppe представил концепцию Five Gates – «пяти ворот», которые инвестор должен последовательно пройти прежде, чем капитал сможет быть фактически направлен в приобретение проблемного актива. Первый этап связан с видимостью предложения и доступом к информации о потенциальной сделке. Далее инвестору необходимо соответствовать требованиям для приобретения конкретного класса активов, располагать достаточным объемом данных и рыночных ориентиров для их оценки, иметь возможность эффективно провести саму транзакцию и, наконец, понимать механизмы дальнейшего обслуживания актива и выхода из инвестиции.
Поэтому эффективность цифровой торговой платформы предлагается оценивать не только по количеству размещенных на ней активов. Более показательными являются число квалифицированных инвесторов, их участие на различных этапах сделки, количество поданных необязывающих и обязывающих предложений, число участников торгов, сроки от размещения актива до получения предложения и закрытия сделки, а также доля успешно завершенных транзакций и повторное участие продавцов и покупателей. Такой подход позволяет оценивать, насколько инфраструктура действительно способствует движению капитала, а не просто обеспечивает публичность предложения.
Отдельный акцент был сделан на качестве и стандартизации данных. Для эффективной оценки портфелей инвестору необходима не только базовая информация о кредитах, но и детализированные loan-level data, данные о залогах, документации, истории взыскания и фактических возвратах. Стандартизация такой информации позволяет быстрее проводить сегментацию портфелей, сопоставлять их с рыночными ориентирами и сокращать время, необходимое для анализа потенциальной инвестиции.
Значительная часть презентации была посвящена применению искусственного интеллекта и AI-агентов на различных этапах работы с проблемными активами. В частности, были продемонстрированы инструменты для автоматизированной загрузки и преобразования исходных данных продавца в стандартизированные структуры, анализа юридической и финансовой документации, сопоставления документов с Loan Data Tape, подготовки материалов для инвестиционных и кредитных комитетов, а также проведения due diligence.
AI-агенты также могут использоваться при оценке портфелей: анализировать достаточность имеющихся данных, определять потребность в дополнительной референсной информации, проводить статистический анализ репрезентативности, помогать с калибровкой моделей и интерпретацией результатов и формировать проекты valuation memo. При этом в презентации отдельно подчеркивалось, что непосредственно расчеты денежных потоков должны оставаться детерминированными и воспроизводимыми, а языковая модель не должна выполнять сами финансовые расчеты.
Еще одним направлением применения технологий стала работа со сложными механизмами реструктуризации. Представленный подход предусматривает создание единого процесса, в котором AI-инструменты помогают обрабатывать разрозненные финансовые и юридические документы, извлекать и проверять необходимые данные, проводить исследования, готовить финансовые модели и проекты кредитных заключений. При этом на критически важных этапах сохраняется участие специалиста: предусмотрены проверка плана анализа, ручная корректировка финансовой модели и последующее внесение изменений в подготовленные материалы.
Особое значение в этом процессе имеют Smart Virtual Data Rooms (VDR) и инструменты AI Document Analysis. Они позволяют извлекать информацию из документов с сохранением структуры финансовых таблиц, классифицировать и сопоставлять материалы, а также формировать более полные массивы данных для последующей оценки и due diligence. В результате технологии могут сокращать объем ручной обработки документов и ускорять подготовку портфеля к продаже.
Одним из ключевых выводов презентации стало то, что развитие ликвидного вторичного рынка NPL требует сочетания нескольких элементов: прозрачной цифровой инфраструктуры, детализированных и стандартизированных данных, надежных инструментов оценки и эффективных процессов проведения сделок. Новые AI-решения способны существенно ускорить работу с большими объемами информации и автоматизировать отдельные этапы анализа, однако их эффективность напрямую зависит от качества исходных данных.
Как подчеркнул спикер, искусственный интеллект не может создать отсутствующие факты, он может лишь структурировать и использовать информацию, которой располагает продавец. Поэтому цифровизация не заменяет качественную подготовку активов к продаже, а становится инструментом, позволяющим быстрее и эффективнее превращать имеющиеся данные в основу для инвестиционного решения. В конечном счете видимость активов еще не означает возможность совершения сделки: ликвидность вторичного рынка повышается тогда, когда большее число инвесторов способно пройти весь путь – от получения информации об активе и его оценки до приобретения, обслуживания и последующего выхода из инвестиции.