Модель життєвого циклу та метод динамічного прогнозування платіжних зобов’язань цифрових сервісних платформ

Анотація

У статті розв’язано науково-прикладне завдання моделювання та динамічного прогнозування життєвого циклу платіжних зобов’язань клієнтів цифрових сервісних платформ. Актуальність дослідження зумовлена тим, що прогнозування лише кінцевого статусу «оплачено» або «не оплачено» не відображає послідовності проміжних станів, тривалості перебування в них і зміни ймовірності оплати після нових подій. Метою дослідження було розроблення багатостанової моделі життєвого циклу платіжного зобов’язання та методу формування його динамічного прогнозного профілю. Платіжне зобов’язання було подано як процес переходів між станами виникнення, первинної обробки, повторних звернень, оплати та завершення внутрішнього циклу без отримання оплати. У моделі було враховано характеристики зобов’язання, історію спостережуваних подій, тривалість поточного стану, положення відносно строку оплати, допустимі переходи та їхні умовні інтенсивності.Запропонований метод забезпечив формування прогнозного профілю, що містить імовірності наступних переходів, імовірності оплати на заданих часових горизонтах, оцінку часу до оплати та ймовірність завершення циклу без оплати. Передбачено оновлення профілю після надходження нової події або зміни часових характеристик. Для незавершених спостережень було застосовано правостороннє цензурування, завдяки чому відсутність оплати наприкінці періоду не ототожнювалася із завершенням циклу без оплати. Наукова новизна полягає у поєднанні подієвого представлення життєвого циклу з регулярним оновленням індивідуальних прогнозів. Експериментальне дослідження проведено на даних цифрової платформи, які містили дев’ятнадцять тисяч тридцять три події та дали змогу відновити п’ятнадцять тисяч вісімсот дев’ятнадцять платіжних зобов’язань. Установлено, що частка оплачених зобов’язань становила дев’ятнадцять цілих та вісім десятих відсотка, а ймовірність оплати залежала від типу зобов’язання, поточного стану та моменту формування прогнозу. Отримані результати підтвердили доцільність переходу від статичної класифікації кінцевого статусу до динамічного багатостанового прогнозування. Практичне значення результатів полягає у створенні інформаційної основи для подальшого адаптивного вибору стратегій обробки платіжних зобов’язань.