Tvrtke rijetko propadaju preko noći. Prof. dr. sc. Ivica Pervan s Ekonomskog fakulteta u Splitu godinama istražuje modele za predviđanje poslovnog neuspjeha i upozorava da se problemi često mogu vidjeti mnogo prije formalnog predstečaja ili stečaja.
Ključ, međutim, nije pronaći jednu čarobnu brojku.
Investor: Koje pokazatelje treba gledati kada želimo rano prepoznati da kompanija ulazi u probleme?
Ivica Pervan: Ne postoji jedan čarobni pokazatelj. Treba pratiti više skupina pokazatelja odjednom: profitabilnost, likvidnost, zaduženost, aktivnost i novčani tok. Pad prihoda, rast troškova, sporija naplata, rast obveza i negativan radni kapital svaki za sebe mogu biti signal. Kada se pojavljuju zajedno ili traju više godina, vjerojatnost ozbiljnijih problema naglo raste.
Postoji li jednostavan test kojim se može vidjeti da je dug postao prevelik?
Ako operativna dobit nije dovoljna ni za kamate ili ako EBITDA ne pokriva godišnje rate kredita, takvo poslovanje dugoročno nije održivo. Korisno je pratiti i cijenu zaduživanja. Ako kamate rastu brže nego kod usporedivih poduzeća, banke vjerojatno već traže naknadu za veći rizik.
Zašto dobit može zavarati?
Dobit se knjiži kada se posao obavi, a ne kada novac sjedne na račun. Poduzeće može iskazivati dobit, a zbog dugih rokova naplate ne imati dovoljno novca za plaće, PDV ili dobavljače. Zato dobit treba usporediti s novčanim tokom iz poslovanja. Ako dobit raste, a novca je sve manje dok zalihe, potraživanja i obveze rastu, potreban je oprez.
Koji se signali ne vide u samoj bilanci?
Odlazak ključnih menadžera, gubitak velikog kupca, velike akvizicije financirane dugom ili ulazak u nepoznate djelatnosti mogu biti jednako važni. Ponavljane blokade računa, pogotovo ako traju sve dulje, također pokazuju da se kriza produbljuje.
Koliko su modeli predviđanja poslovnog neuspjeha pouzdani?
Najbolji modeli mogu imati vrlo visoku točnost, ali moraju biti prilagođeni lokalnom pravnom i poslovnom okruženju. U jednom istraživanju na hrvatskim poduzećima financijska nestabilnost bila je predviđena s 95 posto točnosti, predstečaj s 91 posto, a sam stečaj sa 79 posto. U Hrvatskoj se stečaj često otvara kasno, pa je korisnije predviđati ranu fazu problema nego čekati krajnji ishod.
Može li umjetna inteligencija jednog dana upozoravati uprave prije nego što kriza postane očita?
Prostor je velik. Algoritmi mogu obrađivati sve više podataka i prepoznavati obrasce koje jednostavniji modeli ne vide. Ali AI ne bi smio raditi bez nadzora ljudi. Pravnu odgovornost za poslovne odluke i dalje snosi uprava.