Как «объяснимые» финмодели ускоряют due diligence

В современных условиях высокая скорость и качество финансового анализа становятся критически важными для успешного проведения due diligence - комплексной проверки компаний перед инвестициями или сделками. Однако традиционные финансовые модели (финмодели) часто остаются непрозрачными для пользователей, что замедляет процесс принятия решений и повышает риски ошибок. В ответ на эти вызовы развивается направление объяснимых (интерпретируемых) финансовых моделей, которые позволяют не только прогнозировать показатели, но и четко понимать логику и источники результатов. Объяснимые финансовые модели обеспечивают прозрачность и доверие со стороны инвесторов, аудиторов и менеджеров, сокращая время на анализ и повышая эффективность процесса due diligence.

Отметим, что объяснимые финансовые модели и их применение в due diligence являются достаточно новым, но активно развивающимся направлением в научных исследованиях и практике. В последние годы наблюдается рост интереса к методам интерпретируемого машинного обучения и аналитики, что связано с необходимостью повышения прозрачности финансового анализа и уменьшения рисков ошибок при принятии решений.

Основные этапы изучения включают разработку методов интерпретации финансовых показателей, создание алгоритмов, способных объяснять свои прогнозы и рекомендации, а также интеграцию таких моделей в процессы аудита и оценки рисков. В научной литературе представлены статьи, посвящённые методам объяснимости на основе регрессионных моделей, деревьев решений и других алгоритмов, применимых к финансовым данным.

Тем не менее, несмотря на значительный прогресс, проблема комплексной и универсальной объяснимости финансовых моделей остаётся частично нерешённой из-за сложности финансовых систем и разнообразия данных. В то же время внедрение таких моделей в практику due diligence продолжает расширяться, что подтверждается ростом практических кейсов и специализированных программных продуктов.

Развитие финансовых моделей в процессе due diligence прошло несколько ключевых этапов, отражающих эволюцию технологий и требований к оценке бизнеса.

Изначально due diligence основывался на ручном анализе финансовых отчетов и стандартных бухгалтерских данных. Финансовые модели представляли собой простые таблицы и прогнозы на основе исторических данных, без глубокой автоматизации.

С распространением персональных компьютеров и программ, таких как Microsoft Excel, финансовое моделирование стало более доступным и стандартизированным. В due diligence начали активно использовать построение моделей прогнозирования денежных потоков, анализа рисков и сценариев.

Появление специализированных программных решений позволило автоматизировать сбор и обработку данных, улучшить точность моделей и ускорить процессы анализа. В это время стали важны более комплексные модели оценки стоимости, включая DCF, мультипликаторы и анализ чувствительности.

Современный этап характеризуется активным внедрением технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных. Финансовые модели стали более гибкими и адаптивными, способны прогнозировать будущие результаты с учетом множества факторов. Due diligence теперь включает использование explainable AI (объяснимого ИИ) для повышения прозрачности решений.

Дальнейшее развитие связано с повышением точности, автоматизацией аналитики в реальном времени и интеграцией с другими бизнес-системами. Уделяется большое внимание интерпретируемости моделей, чтобы специалисты могли понимать и доверять результатам оценки.

Историю финансовых моделей в due diligence можно рассматривать как переход от простых статистических методов к сложным интеллектуальным системам, что значительно повышает качество и скорость оценки инвестиционных решений.

Следует отметить, что современные объяснимые финансовые модели в due diligence базируются на сочетании традиционных методов и передовых технологий, что позволяет проводить более глубокий и точный анализ компаний (рис.).

Рис. Процесс due diligence [4]

В основе лежат классические инструменты, такие как Excel с использованием VBA, Power Query и Power BI, которые помогают автоматизировать обработку данных и визуализировать результаты. При этом всё чаще применяются специализированные аналитические платформы – Palantir, Tableau, Alteryx – для интеграции больших объёмов данных из разных источников и создания интерактивных дашбордов.

Ключевым трендом становится использование искусственного интеллекта и машинного обучения, которые позволяют прогнозировать финансовые показатели с учётом множества факторов и различных сценариев, например, оценка платежеспособности, прогноз дефолтов и анализ рыночных рисков. Такие модели становятся более прозрачными с помощью explainable AI, что важно для доверия к результатам due diligence. Также важную роль играют технологии Big Data и облачные сервисы (AWS, Azure, Google Cloud), которые обеспечивают масштабируемость работы с большими данными и доступность моделей из любой точки.

Автоматизация процессов с помощью Robotic Process Automation (RPA) позволяет существенно сократить время на сбор данных и формирование моделей, интегрируя финансовую информацию напрямую из CRM и ERP систем. В практической плоскости крупные финансовые и инвестиционные компании, такие как BlackRock и Goldman Sachs, интенсивно используют интеллектуальные финмодели для оценки активов и управления рисками. Венчурные фонды применяют алгоритмы машинного обучения для скоринга стартапов, а команды корпоративных M&A объединяют классические DCF-модели с AI-анализом вероятности успешной сделки.

Современные финмодели в due diligence – это гибрид инновационных технологий и проверенных финансовых методов, который обеспечивает быстрый, точный и многофакторный финансовый анализ, необходимый для принятия взвешенных решений в процессе оценки бизнеса (рис).

Таблица

Сравнительная оценка моделей измерения и управления корпоративными финансами [3, с. 159-169]

Отметим, что применение финансовых моделей в процессе due diligence сталкивается с рядом значимых проблем, которые влияют на качество анализа и принимаемые решения. Во-первых, одной из ключевых сложностей является качество и доступность исходных данных. Финансовые модели сильно зависят от полноты, точности и актуальности информации, однако на практике часто приходится работать с разрозненными, неполными или устаревшими данными, что снижает надежность прогнозов и оценок. Во-вторых, финансовые модели порой представляют собой сложные инструменты, использование которых требует глубоких технических знаний и понимания бизнес-контекста. Сложность моделей, особенно если в них применяются методы машинного обучения или статистического анализа, затрудняет их прозрачность и проверку, что снижает доверие к результатам со стороны инвесторов и аудиторов.

Кроме того, значительную роль играет человеческий фактор. Ошибки в построении моделей, неверное предположение или неправильная интерпретация результатов могут привести к ошибочным выводам, что чревато неверными инвестиционными решениями. Еще одной проблемой является ограниченность финмоделей в учете качественных факторов, таких как компетентность управленческой команды, рыночные тенденции, изменения регуляторной среды и другие нефинансовые риски. Эти аспекты не всегда можно формализовать и заложить в модель, однако они существенно влияют на долгосрочные перспективы компании.

Также важным препятствием является временной и ресурсный фактор. Сложные модели требуют значительных усилий на подготовку данных, настройку и валидацию, что невозможно при жестких сроках due diligence. Плюс к этому существует риск переобучения модели на исторических данных, что ведет к снижению ее прогностической способности в условиях меняющейся экономики и рынка. Наконец, использование финансовых моделей ограничено и правовыми нормами, особенно когда анализ требует обработки персональных или конфиденциальных данных. Несоблюдение законодательных требований ведет к юридическим рискам и ограничивает возможности полноценного анализа.

В итоге применение финансовых моделей в due diligence требует тщательного баланса между технической сложностью, качеством данных, временем и ресурсами, а также учитывания человеческого фактора и ограничений, связанных с нефинансовыми аспектами бизнеса. Только комплексный и взвешенный подход способен обеспечить максимальную эффективность оценки и снизить риски ошибки.

По нашему мнению, для решения проблем, возникающих при применении финансовых моделей в процессе due diligence, важно применять комплексный и системный подход. В первую очередь необходимо обеспечить высокое качество исходных данных. Для этого следует внедрять стандартизированные процедуры сбора и верификации данных, использовать надежные источники информации и регулярно обновлять базы данных. Автоматизация сбора данных с помощью современных IT-инструментов и интеграция различных систем позволяют снизить человеческий фактор и повысить достоверность информации.

Для повышения прозрачности и понимания моделей необходимо упрощать структуру финансовых моделей, разрабатывая их с учетом конечного пользователя. Это означает использование понятных методов анализа и визуализации результатов, что способствует лучшему восприятию информации и облегчает проверку моделей сторонними специалистами. Также важно проводить обучение сотрудников, чтобы они обладали необходимыми знаниями и умениями для корректной интерпретации и применения моделей.

Чтобы снизить влияние человеческих ошибок, следует внедрять процедуры двойной проверки и ревизии моделей, а также использовать автоматические инструменты обнаружения ошибок и аномалий. Интеграция финансовых моделей с качественными методами оценки, например, экспертными оценками по нематериальным факторам, позволяет учитывать нефинансовые риски и расширяет полноту анализа. Это помогает формировать более сбалансированное и объективное представление о компании.

В условиях ограниченного времени и ресурсов помогает применение типовых, адаптируемых шаблонов финансовых моделей, а также использование гибких инструментов, которые быстро настраиваются под конкретные задачи. Практика итеративного подхода с постепенным уточнением моделей позволяет эффективно справляться с временными ограничениями, минимизируя нагрузку на аналитиков.

Для минимизации рисков, связанных с правовыми аспектами и обработкой персональных данных, необходимо строго соблюдать нормативные требования, внедрять политики конфиденциальности и защиты данных, применять технологии анонимизации и безопасного хранения информации.

Таким образом, решение проблем при использовании финансовых моделей в due diligence базируется на улучшении качества данных, повышении прозрачности и обучении специалистов, интеграции количественных и качественных методов, оптимизации процессов и строгом соблюдении нормативов. Такой комплексный подход значительно повышает точность и надежность анализа, снижая риски и улучшая качество принимаемых решений.

Эффективное использование финансовых моделей в due diligence является ключевым фактором для принятия взвешенных и обоснованных решений при оценке компаний. Для преодоления возникающих проблем необходимо обеспечить высокое качество данных, повысить прозрачность и понятность моделей, а также интегрировать количественные и качественные методы анализа. Автоматизация процессов и стандартизация подходов сокращают вероятность ошибок и повышают скорость работы. Не менее важно соблюдать правовые нормы и обеспечивать защиту информации. В совокупности такой системный подход позволяет значительно повысить надежность результатов due diligence, снизить риски и улучшить качество инвестиционных и управленческих решений.