Аналіз загальної характеристики моделі RWA в системі антикризового управління

Abstract

У статті надана загальна характеристика моделі RWA-модель «Receivables–Warehouse–Assets», розглянуто узагальнені критерії, коефіцієнти та інтерпретації моделі RWA, як компоненти FinTech-моделі для оцінки ліквідності в діагностиці антикризового стану підприємства. Актуальність тематики застосування фінансових технологій в діагностиці антикризового стану підприємства за допомого моделі RWA обумовлена появою нових інструментів фінансових технологій для прийняття рішень в умовах невизначеності, різкими змінами на фінансових ринках внаслідок кризових явищ, тому сучасні підприємства потребують інноваційних інструментів для миттєвої діагностики фінансового стану. Традиційні методи фінансового аналізу, засновані на ретроспективній звітності, втрачають свою ефективність у контексті швидкоплинних кризових явищ. Метою статті є аналіз загальних характеристик моделі RWA в системі антикризової діагностики з розробкою концепції моделі RWA з практичним алгоритмом діагностики основних коефіцієнтів, базових параметрів, критеріїв оцінки фінансової ліквідності моделі, вагових коефіцієнтів для інтегральної оцінки моделі RWA. В статті запропоновано інноваційний алгоритм інтеграції моделі RWA в FinTech-екосистему підприємства, що передбачає автоматизований збір даних, їх валідацію, розрахунок інтегрального показника та візуалізацію результатів у реальному часі. Надано загальну характеристику RWA-моделі , як аналітичної структури оцінки ліквідності підприємства з урахуванням структури активів, а саме дебіторської заборгованості, запасів, нерухомості; їх реальної конверсії у ліквідні засоби через коригувальні коефіцієнти знижки haircuts; цифрової трансформації активів через токенізацію частини нерухомості чи складських активів; впливу FinTech-інструментів secondary market tokens, DeFi-ліквідність, краудінвестування. Проаналізовано модель RWA як інструмент швидкої оцінки ліквідності та платоспроможності через призму трьох ключових компонентів, таких як аналіз дебіторської заборгованості «R», запасів «W» та активів «A». Запропоновано інноваційний алгоритм токенізації моделі RWA. Розкрито поняття токенізації у фінансовій діагностиці та FinTech-аналітиці, а саме процес перетворення прав власності на реальні активи матеріальні або фінансові у цифрові токени, що зберігаються, передаються і обертаються у блокчейн-системі. Зазначено, що у межах FinTech-моделі RWA токенізація виступає механізмом перетворення низьколіквідних активів у цифрові ліквідні частки. Цей процес підвищує RWA_score за рахунок зростання коефіцієнтів. Таким чином, токенізація безпосередньо впливає на фінансову стійкість підприємства, зменшує ризик неплатоспроможності та створює нову цифрову екосистему ліквідності. Отже, концепція FinTech-моделі RWA є інноваційним інструментом у системі антикризової фінансової діагностики, який дозволяє поєднати традиційні показники ліквідності з цифровими метриками ефективності управління активами. Її застосування в організації сприяє підвищенню фінансової стійкості, оптимізації структури капіталу та створенню нових джерел цифрової ліквідності через токенізацію активів.The article provides a general description of the RWA model ‘Receivables–Warehouse–Assets’, considers the generalised criteria, coefficients and interpretations of the RWA model as components of the FinTech model for assessing liquidity in diagnosing the anti-crisis state of an enterprise. The relevance of the topic of applying financial technologies in diagnosing the anti-crisis state of an enterprise using the RWA model is due to the emergence of new financial technology tools for decision-making in conditions of uncertainty and sharp changes in financial markets as a result of crisis phenomena, therefore modern enterprises need innovative tools for instant diagnosis of their financial condition. Traditional methods of financial analysis based on retrospective reporting are losing their effectiveness in the context of rapidly changing crisis phenomena. The purpose of the article is to analyse the general characteristics of the RWA model in the anti-crisis diagnostics system with the development of the RWA model concept with a practical algorithm for diagnosing the main ratios, basic parameters, criteria for assessing the financial liquidity of the model, and weighting coefficients for the integral assessment of the RWA model. The article proposes an innovative algorithm for integrating the RWA model into the FinTech ecosystem of an enterprise, which provides for automated data collection, validation, calculation of an integral indicator, and visualisation of results in real time. A general description of the RWA model is provided as an analytical structure for assessing the liquidity of an enterprise, taking into account the structure of assets, namely accounts receivable, inventories, and real estate; their real conversion into liquid assets through haircut adjustment coefficients; digital transformation of assets through tokenisation of part of real estate or warehouse assets; the impact of FinTech tools such as secondary market tokens, DeFi liquidity, and crowdfunding. The RWA model is analysed as a tool for rapid assessment of liquidity and solvency through the prism of three key components, such as analysis of accounts receivable ‘R’, inventories “W” and assets ‘A’. An innovative algorithm for tokenisation of the RWA model is proposed. The concept of tokenisation in financial diagnostics and FinTech analytics is revealed, namely the process of converting ownership rights to real tangible or financial assets into digital tokens that are stored, transferred and circulated in a blockchain system. It is noted that within the FinTech RWA model, tokenisation acts as a mechanism for converting illiquid assets into digital liquid shares. This process increases the RWA_score due to the growth of coefficients. Thus, tokenisation directly affects the financial stability of an enterprise, reduces the risk of insolvency and creates a new digital liquidity ecosystem. Therefore, the concept of the FinTech RWA model is an innovative tool in the anti-crisis financial diagnostics system, which allows combining traditional liquidity indicators with digital asset management performance metrics. Its application in an organisation contributes to increased financial stability, optimisation of capital structure and the creation of new sources of digital liquidity through asset tokenisation.