Как NeoCap.ru ускорил привлечение инвестиций для МСП с 3 недель до 3 дней

Команда NeoCap.ru поставила цель создать модульную платформу, которая автоматизирует процесс упаковки инвестиционных проектов в цифровые финансовые активы (ЦФА). Мы столкнулись с необходимостью решить несколько сложных задач: сбор разрозненных данных из госреестров, разработка скоринговой модели для МСП, автоматизация документооборота и интеграция с блокчейн-инфраструктурой.

Первый этап: исследование и проектирование

На старте мы столкнулись с главной проблемой — отсутствием единого стандарта для сбора данных об эмитентах. Информация о финансовом состоянии, кредитной истории и репутационных рисках МСП разрознена по разным государственным реестрам (ФНС, ФССП, ЕФРСБ, Роспатент). Ручной сбор и верификация занимали до 80% времени на подготовку проекта. Мы проанализировали структуру каждого источника и разработали модуль с API-интеграцией к пяти государственным системам. Это позволило автоматически выгружать и проверять данные об эмитенте, исключив ручной ввод и ошибки.

Второй этап: создание оценочного модуля

Следующей сложностью стала разработка скоринговой модели для МСП. Традиционные банковские модели не учитывают специфику малого бизнеса: они ориентированы на крупные компании с длинной кредитной историей. Мы создали ML-модели (XGBoost, LightGBM), которые оценивают более 300 параметров, включая динамику выручки, наличие интеллектуальной собственности и отраслевые коэффициенты. Ключевая проблема на этом этапе — дефицит размеченных данных для обучения. Мы использовали комбинацию данных из открытых источников и собственной выборки, что позволило достичь точности прогнозирования (AUC-ROC) более 0,85.

Третий этап: автоматизация документации

Ручная подготовка инвестиционного меморандума и финансовой модели занимала 2–3 недели и требовала участия юристов и финансовых консультантов. Мы разработали NLP-модуль на базе моделей ruBERT и ruGPT, который на основе структурированных данных эмитента формирует полный пакет документов. Основная трудность заключалась в обучении модели специфике российского делового языка и требований 259-ФЗ. Мы дообучили модель на корпусе из нескольких сотен инвестиционных меморандумов и внедрили систему постобработки, которая проверяет согласованность цифр и текста.

Четвертый этап: интеграция с блокчейном

Для выпуска ЦФА требовалась интеграция с операторами информационных систем (ОИС), лицензированными ЦБ РФ. Мы создали смарт-контракты на Solidity и API-шлюзы для взаимодействия с тремя крупнейшими ОИС. Проблемой стала нестандартизированность API разных платформ. Решение — разработка универсального адаптера, который преобразует данные в формат каждой системы.

Тестирование и доработка

Прототип платформы протестирован на 15 реальных проектах МСП. В ходе тестирования мы выявили и исправили ошибки в логике скоринга (некорректная оценка для компаний с сезонной выручкой) и доработали интерфейс кабинета инвестора.