VIGILIS LAB - проект по разработке интеллектуальной системы мониторинга, анализа и приоритизации финансовых рисков малого и среднего бизнеса. Система предназначена для раннего выявления потенциальных угроз финансовой устойчивости организации на основе анализа денежных потоков, платёжных операций, бюджетных показателей и задолженности контрагентов. Программное решение будет выявлять признаки возможных кассовых разрывов, просроченной дебиторской задолженности, превышения бюджетных лимитов и ошибок в платёжных операциях. Ключевая особенность проекта — комплексная оценка взаимосвязанных финансовых рисков. Система будет не только обнаруживать отдельные отклонения, но и анализировать их возможные последствия, определять приоритетность выявленных угроз и формировать объяснения с рекомендациями по дальнейшим действиям. Дополнительно предусматривается сценарный анализ, позволяющий оценивать изменение финансовых рисков при задержке поступлений или переносе запланированных платежей. В рамках проекта планируется разработать и протестировать функциональный прототип веб-приложения с аналитической панелью, реестром рисков и механизмом их приоритизации. Перспективным направлением развития станет использование методов машинного обучения для обнаружения нетипичных финансовых операций и повышения качества аналитических предупреждений.

Разработать и протестировать функциональный прототип системы VIGILIS LAB для автоматизированного выявления, анализа и приоритизации финансовых рисков малого и среднего бизнеса с использованием методов финансового анализа и интеллектуальной обработки данных. Для достижения цели планируется реализовать выявление не менее четырёх типов рисковых ситуаций, разработать методику оценки их критичности, механизм установления взаимосвязей между отдельными рисками и базовый модуль сценарного анализа. Работоспособность прототипа будет проверена на моделируемом наборе из 200–500 финансовых операций с дополнительными данными о задолженности и плановых платежах. По результатам тестирования предполагается оценить полноту и точность выявления заданных рисковых ситуаций, корректность приоритизации и затраты времени на анализ.