Дестабилизация экономической ситуации в России в конце 2014 начале 2015 годах в первую очередь отразилась на кредитовании малого и среднего бизнеса (МСБ). Одной из существенных причин высоких рисков в кредитовании МСБ, а значит, и высоких ставок кредитования, является отсутствие надежных информационных систем для оценки риска дефолта предприятий МСБ посредством всестороннего анализа результатов его финансово-экономической деятельности. Поэтому в настоящее время достоверная оценка платежеспособности предприятий МСБ это фундаментальная научная проблема, которая в высшей степени актуальна для всех кредитных учреждений, так как напрямую связана с возможностью банкротства самой кредитной организации. В то же время, высокая конкуренция на рынке кредитования приводит к необходимости появления индивидуальных кредитных продуктов, учитывающих обоюдную выгоду заемщика и кредитора. Данная статья описывает методологию создания эффективных информационно-аналитических систем для оценки платежеспособности предприятий МСБ посредством мониторинга и анализа их финансово-экономического состояния. В основу разработанной системы легла интеграция вероятностно-статистических методов классификационного анализа (дискриминантного анализа, логистической регрессии, деревьев классификации), эвристических процедур (нейронных сетей) в интерактивную оболочку системы с использованием облачных технологий. Авторами была решена проблема малого объема данных, наличия выбросов и несоответствия нормальному закону распределения выборочной совокупности путем генерации модельной базы данных финансовой деятельности предприятий

Destabilization of the economic situation in Russia at the end of 2014 and in early 2015 has influenced small and medium businesses (SMB) landing at first. One of the most important reason of high lending risks and, as a result, high lending rates is absence of reliable information systems for assessment of SMB enterprise default according to total analysis of their financial activities. Thus nowadays the reliable assessment of SMB enterprises solvency is the fundamental scientific problem, which one is highly actual for each credit organization because the bankruptcy of a credit institution is depended on it. At the same time high competition at the landing market leads to necessity of individual credit conditions existing, which takes into account borrower’s and lender’s benefits. In the present work the creating of reliable information and analytical systems for assessment of SMB company default method is suggested. This one is based on integration of probabilistic and statistical classification analysis methods (discriminant analysis, logistic regression, and classification trees), heuristic procedures (neural network) and interactive shell of the system using cloud technology. By the authors, there was solved the problem of small data amount, exception anomalous values and discrepancy normal distribution of sample by the generation of enterprises financial activity model database