Zanim podpiszesz umowę: scoring jako element bezpieczeństwa finansowego

Według prognoz Międzynarodowego Funduszu Walutowego globalny wzrost gospodarczy w 2025 roku wyniesie 2,8%[1]. To poziom wyraźnie niższy niż średnia sprzed pandemii, gdy światowa gospodarka rozwijała się w tempie 3,5–3,8% rocznie. Równolegle inflacja w Polsce, według danych Głównego Urzędu Statystycznego, osiągnęła w pierwszych pięciu miesiącach tego roku 4,6% – a więc nadal przekracza górną granicę celu inflacyjnego Narodowego Banku Polskiego (2,5% ±1 pkt proc.) [2]. Wysoka inflacja, w połączeniu z niską dynamiką wzrostu, tworzy środowisko większego ryzyka operacyjnego dla firm – rosną koszty działalności, a jednocześnie zwiększa się niepewność co do wypłacalności partnerów biznesowych. W takim otoczeniu coraz trudniej przewidzieć, czy kontrahenci będą regulować swoje zobowiązania w terminie. A zatory płatnicze stają się realnym zagrożeniem – średni czas oczekiwania na płatność od klientów indywidualnych wynosi obecnie 33 dni, a w przypadku kontraktów B2B wydłuża się aż do 62 dni[3]. Tak długi okres oczekiwania na należności oznacza dla wielu firm realne trudności z utrzymaniem bieżącej płynności finansowej. Nic więc dziwnego, że przedsiębiorcy – w tym również dostawcy usług leasingowych – coraz częściej sięgają po narzędzia, które pozwalają im ocenić wiarygodność potencjalnych partnerów jeszcze przed podpisaniem umowy. Jednym z takich narzędzi jest scoring – algorytmiczna ocena ryzyka finansowego i płatniczego, wykorzystywana nie tylko przez banki i instytucje finansowe, lecz także przez firmy z różnych branż, od e-commerce po telekomunikację i leasing.

Idea scoringu zakłada, że ryzyko finansowe można zmierzyć przy pomocy algorytmów wykorzystujących informacje o przyszłym kontrahencie. Uzyskany wynik określa szansę na spłatę zobowiązania, co może być podstawą do podjęcia decyzji o współpracy. Metodę tę wykorzystują przede wszystkim banki i instytucje finansowe w celu oceny zdolności kredytowej i ustalenia warunków finansowania, ale z powodzeniem wdrażają ją także firmy leasingowe, które muszą oszacować ryzyko nie tylko przy zawieraniu umów, lecz także przy ewentualnym refinansowaniu, cesjach czy restrukturyzacjach.

- Przedsiębiorstwa również coraz częściej sięgają po różne formy zabezpieczeń przed opóźnieniami płatniczymi. Poza zapłatą z góry są to sprawdzanie zdolności kredytowej (36%), polisa ubezpieczenia kredytu (28%) oraz poręczenia bankowe (31%)^[4]. Wynika to m.in z faktu, że aż 11,5% płatności, które otrzymują jest regulowane po terminie[5], co stanowi poważne ryzyko, szczególnie dla mikro, małych i średnich firm. W takich warunkach algorytmiczna ocena wiarygodności płatniczej kontrahentów, staje się skutecznym narzędziem minimalizującym ryzyko podjęcia współpracy z niewypłacalnym partnerem biznesowym – wyjaśnia Mateusz Panek, Dyrektor ds. Obsługi Wierzytelności Zleconych B2B&Leasing w Intrum.

Skąd pozyskiwane są dane do scoringu?

Dane wykorzystywane do obliczenia oceny ryzyka pochodzą z różnych źródeł. Są to przede wszystkim biura informacji kredytowej, rejestry osób posiadających zaległości oraz inne rejestry publiczne, takie jak Krajowy Rejestr Sądowy czy Wykaz podatników VAT (tzw. biała lista). Firma może także poprosić kontrahenta o dostarczenie zaświadczeń z banku lub sprawozdań finansowych.

W ocenie płynności finansowej pomagają także dane transakcyjne, behawioralne i płatnicze. Ich źródłem może być open banking czyli model otwartej bankowości, który pozwala na udostępnianie danych z rachunków bankowych zewnętrznym podmiotom. Dzięki temu możliwe jest przeprowadzenie zaawansowanych i zautomatyzowanych analiz w czasie rzeczywistym. Co istotne, dostęp do tych danych odbywa się wyłącznie za zgodą ocenianej strony, co czyni ten model w pełni zgodnym z regulacjami RODO i buduje zaufanie w relacjach B2B. Open banking pozwala m.in. analizować historię przepływów finansowych, stabilność dochodów czy strukturę kosztów, co przekłada się na trafniejszą ocenę zdolności płatniczej potencjalnego partnera.

Rola człowieka i ramy prawne

- Ocena kontrahenta może odbywać się na dwa sposoby – jawny, gdy firma informuje o prowadzonej analizie i korzysta z transparentnych modeli lub niejawny, bazujący na zautomatyzowanych algorytmach,  bez wiedzy ocenianej osoby. Scoring, szczególnie w wersji niejawnej, wymaga  odpowiedniego nadzoru oraz właściwego osadzenia w obowiązujących przepisach prawa. Dotyczy to zwłaszcza zgodności z Rozporządzeniem o Ochronie Danych Osobowych. W kontekście relacji pomiędzy parterami biznesowymi nie zawsze jest to oczywiste, dlatego kluczowe staje się odpowiednie przygotowanie zespołów analizujących dane oraz ścisła współpraca z działami prawnymi – tłumaczy Mateusz Panek z Intrum. - W branży leasingowej, gdzie finansowanie rozciąga się na kilka lat, szczególnie ważne jest, by nie ograniczać się do jednorazowej oceny na początku współpracy, ale regularnie monitorować sytuację klienta w ciągu trwania kontraktu – tak, by móc reagować, zanim dojdzie do problemów z obsługą zobowiązań – dodaje.

Zdarzały się sytuacje, w których błędnie przeprowadzona ocena prowadziła do ograniczenia dostępu do usług – co kończyło się interwencją regulatorów lub postępowaniami sądowymi. W jednej z takich spraw Trybunał Sprawiedliwości UE orzekł, że klient nie może podlegać decyzji wywołującej skutki prawne, jeśli została ona podjęta wyłącznie na podstawie zautomatyzowanego przetwarzania i profilowania[6].

Dla firm korzystających ze scoringu oznacza to konieczność zachowania równowagi między skutecznością oceny a przestrzeganiem standardów etycznych i prawnych. Ważne jest, by traktować analizę punktową jako narzędzie wspierające działania prewencyjne, a nie decydujące za człowieka. Ostateczna decyzja o podjęciu współpracy, restrukturyzacji czy dochodzeniu należności powinna należeć do wykwalifikowanego analityka lub doradcy, który potrafi uwzględnić zarówno dane płynące z oceny ryzyka, jak i szerszy kontekst sytuacji klienta.

W obecnych warunkach rynkowych, przedsiębiorcy potrzebują narzędzi, które pozwalają im ograniczać ryzyko, nie blokując rozwoju działalności. Algorytmiczna ocena wiarygodności  – odpowiednio zaprojektowana, oparta na wiarygodnych danych i osadzona w kontekście prawnym – może skutecznie wspierać ocenę kontrahentów, warunkowanie współpracy czy podejmowanie działań prewencyjnych. Nie zastępuje jednak decyzji biznesowej, która wciąż wymaga doświadczenia i wiedzy eksperckiej. W firmach odpowiedzialnie zarządzających ryzykiem scoring nie pełni funkcji wyroczni – jest jednym z elementów systemu bezpieczeństwa, który pozwala szybciej wychwytywać zagrożenia i reagować, zanim staną się realnym problemem. Nie zastępuje on zastępuje myślenia biznesowego, ale pozwala je uporządkować i podeprzeć obiektywnymi danymi.

 

[1] IMF Blog; The Global Economy Enters a New Era; 22.04.2025

[2] Główny Urząd Statystyczny (GUS), czerwiec 2025 r.

[3] Intrum, European Payment Report 2025

[4] Tamże.

[5] Tamże.

[6] Wyrok Trybunału Sprawiedliwości Unii Europejskiej (TSUE) w sprawie C‑634/21