1.1. Анализ законодательства и правоприменительной практики
– Сбор и систематизация информации: Изучение действующих законодательных актов и правоприменительных практик в области оспаривания сделок в процедурах банкротства.
– Классификация и сопоставление: Анализ основных категорий сделок и оснований для их оспаривания. Сравнение подходов в различных юрисдикциях.
1.2. Разработка экономических моделей
– Моделирование и прогнозирование: Использование статистических методов для создания экономических моделей, оценивающих вероятность успешного оспаривания сделок. Модели будут учитывать такие параметры, как сумма сделки, время её заключения и юридические нарушения.
– Оценка рисков: Определение возможных рисков и последствий оспаривания сделок для кредиторов и должников.
1.3. Применение инновационных технологий
– Математические модели и алгоритмы машинного обучения: Создание и внедрение математических моделей, которые будут использоваться для анализа и прогнозирования результатов оспаривания сделок.
– AI-алгоритмы: Разработка и применение алгоритмов искусственного интеллекта для автоматического анализа сделок и выявления потенциальных рисков. Эти алгоритмы будут обучаться на основе исторических данных и будут включать в себя методы обработки естественного языка и анализа больших данных.
1.4. Разработка инструментов визуализации данных
– Интерактивные графики и диаграммы: Создание визуализаций для представления данных и результатов анализа. Это включает в себя графики, диаграммы и другие визуальные инструменты, которые помогут в интерпретации данных и принятии решений.
– Инструменты для интерактивного анализа: Разработка программного обеспечения, которое позволит пользователям взаимодействовать с данными и моделями в реальном времени.
2. Инновационные элементы
2.1. Экономическая модель прогнозирования
– Анализ и прогнозирование: Модели будут учитывать не только традиционные параметры, но и новые факторы, такие как экономические тренды и изменения в законодательстве. Это позволит более точно прогнозировать результаты оспаривания сделок.
– Кейсы и сценарии: Моделирование различных сценариев для оценки воздействия на финансовые результаты и риски для кредиторов.
2.2. Инновационные методы анализа
– Машинное обучение и AI: Внедрение передовых методов машинного обучения и AI для автоматизации процесса анализа сделок. Это позволит выявлять закономерности и аномалии, которые трудно обнаружить традиционными методами.