Propuesta de un sistema de alerta temprana para empresas en riesgo de insolvencia

Abstract

Este trabajo propone un sistema de alerta temprana que permite identificar empresas en riesgo de insolvencia a partir de criterios financieros y contables y actuar preventivamente para resolver sus problemas financieros. Con él, se intenta dar respuesta a dos necesidades detectadas en el régimen concursal español: la obligación de ofrecer herramientas de alerta para cumplir con la legislación de la Unión Europea y la necesidad de mejorar la eficacia de los sistemas de reestructuración para reducir el porcentaje de empresas que acaban en liquidación.

El diseño del sistema de alerta se basa en la experiencia de varios países que ya han implementado herramientas similares, adaptando sus aprendizajes a las necesidades específicas del mercado español. Se estructura en tres partes que se activan de forma sucesiva: un screening automatizado a través de un modelo de Machine Learning, un autodiagnóstico que realizan las propias empresas y una verificación final por parte de expertos en insolvencia. Esta estructura permite activar las alertas lo antes posible sin conllevar un coste adicional muy elevado para las Administraciones Públicas.

Como continuación a este trabajo, el autor sugiere dos líneas de investigación adicionales: una que busque mejorar los modelos de Machine Learning disponibles actualmente y otra que establezca un sistema de acompañamiento y ayuda a las empresas que reciben la alerta de riesgo de insolvencia.

This paper presents an early warning system that identifies companies at risk of insolvency based on financial and accounting criteria and enables them to act preemptively to solve their financial problems. The aim is to respond to two needs detected in the Spanish insolvency regime: the obligation to provide early warning tools to comply with the legislation of the European Union, and the need to improve the effectiveness of our restructuring system to reduce the share of companies that end up in liquidation.

The design of the early warning system is based on the experience of several countries that have already implemented similar tools, while adapting their learnings to the specific needs of the Spanish market. It is structured in three parts that are triggered sequentially: an automated screening carried out through a Machine Learning model, a self-diagnosis performed by the companies themselves, and a final verification by insolvency experts. This structure ensures that the alerts are activated as soon as possible without entailing excessive additional costs for the Government.

As a follow-up to this paper, the author suggests two additional areas of research: one that seeks to improve the Machine Learning techniques currently available, and another that establishes a system of support and assistance for companies that receive an insolvency risk warning.