Оценка контрагентов через открытые API: от студенческого проекта к бизнес-инструменту

Студенческое исследование, начавшееся с анализа рисков контрагентов, трансформировалось в реальный бизнес-инструмент благодаря использованию открытых API. Изначально изучалась взаимосвязь между репутационными рисками, финансовой устойчивостью и юридическими аспектами. В итоге было выявлено, что репутация контрагента напрямую связана с банкротствами аффилированных лиц, судебной активностью и политическими связями учредителей. Благонадежность же, наоборот, определяется стабильным развитием, участием в госзакупках и политических кампаниях.
Оценка контрагентов через открытые API: от студенческого проекта к бизнес-инструменту
Изображение носит иллюстративный характер

Для автоматизации сбора данных, необходимых для анализа, были использованы открытые API таких сервисов, как ЗачестныйБизнес, СБИС, Спарк. Скан, Контур и Spectrumdata. Это позволило быстро и точно собирать информацию из различных источников, включая ЕГРЮЛ, ЕГРИП, данные о финансовой отчетности и судебных разбирательствах. В итоге, стало возможным проводить более глубокий анализ и принимать обоснованные решения, опираясь на конкретные данные, а не на предположения.

В результате проведенного исследования, были определены ключевые риск-факторы и показатели, влияющие на благонадежность контрагентов: платежеспособность, судебная активность, финансовая устойчивость и новостной фон. Данные из открытых источников были организованы в файловой системе и BI-приложении. Это позволило не только отслеживать текущих поставщиков, но и формировать рекомендации для различных отделов компании. Например, для отдела продаж предлагалось работать по предоплате с ненадежными контрагентами, а для отдела закупок — оплачивать товары после проверки на складе.

Анализ рынка BI-решений показал, что отечественные поставщики имеют неоднозначную репутацию, а интерес к ним снижается. В итоге, было принято решение разработать внутреннее решение, позволяющее хранить данные о контрагентах и визуализировать их в BI-приложении. Этот подход не только снизил нагрузку на персонал, но и обеспечил гибкость и независимость от внешних интеграторов.


Новое на сайте

19989Шесть историй, которые умещаются на ладони 19986Как 30 000 аккаунтов Facebook оказались в руках вьетнамских хакеров? 19985LofyGang вернулась: как бразильские хакеры охотятся на геймеров через поддельные читы 19984Автономная проверка защиты: как не отстать от ИИ-атак 19983Взлом Trellix: хакеры добрались до исходного кода одной из ведущих компаний по... 19982Почему почти 3000 монет в норвежском поле перевернули представление о викингах? 19981Как поддельная CAPTCHA опустошает ваш счёт и крадёт криптовалюту? 19980Слежка за каждым шагом: как ИИ превращает государство в машину тотального контроля 19979Как хакеры грабят компании через звонок в «техподдержку» 19978Почему именно Нью-Йорк стал самым уязвимым городом восточного побережья перед... 19977Как одна команда git push открывала доступ к миллионам репозиториев 19976Зачем древние народы убивали ножами и мечами: оружие как основа власти 19975Как Python-бэкдор DEEPDOOR крадёт ваши облачные пароли незаметно? 19974Послание в бутылке: математика невозможного 19973Почему ИИ-инфраструктура стала новой целью хакеров быстрее, чем ждали все?
Ссылка