L'unico indicatore di rischio al mondo basato su
Intelligenza Artificiale, capace di fornire una
valutazione predittiva sullo stato di salute
di un’azienda. Facile, Veloce ed Economico. Importando direttamente il bilancio in formato XBRL fornisce AUTOMATICAMENTE il grado di rischio fallimento
a 3 anni dell'azienda con un'accuratezza dell'88% testata scientificamente dalla Facolta' di Matematica dell'Universita' di Camerino. Sullo stesso campione di 400 aziende usate per addestrare il Machine Learning Supervisionato, lo Z-Score di Altman ha discriminato al 58%!
ABBIAMO RIVOLUZIONATO L'ECONOMIA AZIENDALE MONDIALE!!!!!!!
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Sei un consulente aziendale o un commercialista e
vuoi conoscere qual'è lo stato di salute delle
tue aziende clienti o dei clienti dei tuoi clienti?
Sei un imprenditore e vuoi
conoscere qual è lo stato di salute delle aziende
con cui lavori (fornitori, clienti, ecc…) o delle aziende tue concorrenti?
Sei un AVVOCATO e fai fatica a leggere i bilanci?
Ora con l’algoritmo K-Score puoi valutare velocemente ed economicamente e soprattutto in maniera OGGETTIVA lo
stato di Salute delle aziende di cui ti interessi. Con il K-Score ora sei in
grado di sapere se un’azienda è
veramente SANA o NO!
Tutto questo grazie ad un algoritmo di intelligenza artificiale che ha
ottenuto una percentuale di successo dell’88%! Questo vuol dire che il
K-Score nell’88% dei casi PREDICE con un ANTICIPO DI 3 ANNI
se un’azienda FALLIRA’ o NO!
Scorri sotto per tutti i dettagli.
Perché è necessario ?
L’obiettivo del K-Score è quello di fornire
un’informazione sullo stato di salute dell’azienda
rapida, di facile lettura e soprattutto OGGETTIVA senza intervento del giudizio, spesso personale, dell'uomo.
Il principale strumento fino ad oggi riconosciuto dalla comunita' scientifica che presentiamo (e su
cui abbiamo confrontato i risultat) e' il modello
basato sullo Z-Score di Altman.
In base a una serie di dati di bilancio dell’azienda
presa in esame, sia il K-Score che lo Z-Score
elaborano una previsione sullo stato di salute
dell’azienda. Entrambi i punteggi usano gli stessi
bilanci, ma il K-Score, a differenza dello Z-Score,
prende in esame entrambe le annate presenti in
un bilancio di esercizio contemporaneamente,
elaborando anche un’analisi di tipo orizzontale e
senza intaccare la velocità di esecuzione e la
facilità di lettura.
Misurazione certificata da Revisore
Chiedi il giudizio su un'azienda certificato e validato da un Revisore
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Misurazione Certificata
Z-SCORE
1968
Criticità dello Z-Score?
Lo Z-Score di Altman è stato generalmente studiato e
applicato con dati di aziende riferiti a un periodo breve
rispetto al loro stato attuale (1, massimo 2 anni di anticipo).
La principale criticità del modello di Altman risiede nel fatto
che, per dati a 3 o più anni di anticipo, la previsione dello Z-
Score risulta inaffidabile quasi
quanto il lancio di una moneta. Inoltre lo Z-Score è ingannato
dai bilanci taroccati con valutazioni di bilancio che creano
annacquamenti di capitale come:
- sovrastima rimanenze
- sottostima ammortamenti
- sottostima accantonamenti
- capitalizzazione di costi
2023
Come funziona il
nuovo K-Score?
L’innovazione che più di tutte esalta il K-Score è
l’applicazione di vari modelli di Machine Learning nel
calcolo del punteggio, in particolare con Macchine ad
Apprendimento Supervisionato.
La macchina è stata addestrata e testata con dati reali
e per ogni azienda analizzata fornisce un valore che
rappresenta una previsione del suo stato di salute.
La combinazione delle previsioni di più macchine,
porta alla definizione di un punteggio complessivo,
il K-Score appunto, adattabile e di facile
comprensione.
Tutto ciò rende il K-Score uno strumento innovativo,
performante e unico.
MAGGIORI INFORMAZIONI
Il modello predittivo
L’addestramento delle macchine nel Machine Learning
passa da una fase di elaborazione dati (dei quali la
macchina conosce input e output reali), una fase di
“learning” e poi a una fase di “testing” fatta su dati di cui
la macchina NON conosce gli output reali, ma che dovrà
prevedere cercando di commettere il minor numero di
errori possibile. Se raggiunge un grado di accuratezza
soddisfacente, una macchina può essere sfruttata come
parte di un modello predittivo.
Esempio di macchina: Rete Neurale
Artificiale
Prendendo il suo nome dalle cellule neurali, le connessioni tra i nodi di input
e quelli di output trasportano ed elaborano le informazioni di un’azienda, fino a
calcolare un valore di output che possa classificare le aziende
commettendo il minor numero di errori possibile.
Questo processo rappresenta l’addestramento di
una macchina e non termina fino al raggiungimento
di un’accuratezza adeguata.
Artificiale
e quelli di output trasportano ed elaborano le informazioni di un’azienda, fino a
calcolare un valore di output che possa classificare le aziende
commettendo il minor numero di errori possibile.
Questo processo rappresenta l’addestramento di
una macchina e non termina fino al raggiungimento
di un’accuratezza adeguata.
Comparazione con lo Z-Score
La principale caratteristica comune tra i due score è la struttura matematica,
infatti sono entrambi una somma pesata di 5 valori:
SCORE = w1*x1+w2*x2+w3*x3+w4*x4+w5*x5 .
Se per lo Z-Score le x rappresentano degli indici finanziari, per il K-Score
sono le singole valutazioni di 5 macchine addestrate sugli stessi dati
finanziari delle aziende testate.
(per semplicità consideriamo i valori di Z-Score compresi tra 0 e 5, per fornire una comparazione diretta tra i due score)
Distribuzione Casi per
tipo di score:
I due grafici mostrano la distribuzione
delle 400 aziende testate divise per
intervalli da 0,5 per entrambi gli score.
Nel caso del K-Score abbiamo una
suddivisione netta tra aziende sane
(colonne blu) e aziende fallite (colonne
arancioni), infatti le prime sono più alte
con punteggi sopra a 1,5–2, mentre le
seconde sono principalmente distribuite
nella zona <1,5.
Per lo Z-Score, invece, i due tipi di
colonne non hanno una distribuzione
ben distinta, segno che questo score non
discrimina le aziende efficacemente.
Valori di soglia Ideali K-Score:
Sono stati suddivisi i valori del K-Score in tre intervalli
ognuno di questi relativi ad uno specifico grado di rischio fallimento in 3 anni
• ZONA RISCHIO ALTO: Z-SCORE MINORE DI 1,5
• ZONA RISCHIO MEDIO: Z-SCORE COMPRESO TRA 1 E 3
• ZONA RISCHIO BASSO: Z-SCORE MAGGIORE DI 3
Nel test effettuato il 94% delle aziende con un K-Score compreso nella
zona a rischio alto sono aziende fallite; d’altra parte,
il 94% delle aziende nella zona a rischio basso sono sane.
Quanto costa
il K-Score?
Il K-Score è compreso nella suite del
Cruscotto di Controllo, se vuoi maggiori
info sul Cruscotto puoi visitare il sito web
https://www.cruscottodicontrollo.it
Pricing
Se sei ancora indeciso puoi prenotare una chiamata col
nostro staff, ecco i nostri contatti:
• Tel.: 0734-605020
• Mobile: 335-7589095
• N° verde: 800-911-393
• email: studio@cruscottodicontrollo.it
Oppure compila il form per maggiori info:
