Сбербанк и «Право.ru» запускают сервис Bankro.Tech, который призван облегчить работу с проблемными активами для кредиторов, банков, налоговых инспекций и других специалистов. Как отмечается в сообщении Сбербанка, Bankro.Tech позволит вести дела о банкротствах в едином интерфейсе, хранить в структурированном виде все необходимые данные и документы, прогнозировать и формировать стратегии по работе с проблемными активами, взаимодействовать с другими кредиторами, а также планировать и контролировать события: получать актуальный статус по делам и отслеживать исполнение задач сотрудниками.

Система автоматически формирует список требований кредиторов из определений суда о включении в реестр, рассчитывает процент голосов, формирует отчеты для кредиторов о количестве и состоянии процедур на любую дату и период времени. Сервис также дает возможность создавать типовые процессуальные документы и собственные сценарии отслеживания по спискам компаний или судам. Bankro.Tech агрегирует данные о банкротах, участниках процедур и судебных событиях из публично доступных источников, а также интегрирован с юридическими сервисами «Мой арбитр» и Casebook.

«Мы вместе с нашим партнером создаем продукт, который позволит автоматизировать большую часть работы кредиторов в банкротстве, уникальный по своему функционалу, не имеющий аналогов не только в России, но и, возможно, на мировом рынке», — говорит вице-президент, директор департамента по работе с проблемными активами Сбербанка Максим Дегтярев.

Как уточняет CEO, сооснователь «Право.ru» Алексей Пелевин, над совместным проектом для автоматизации процедуры банкротства Сбербанк и «Право.ru» работали около года. «Теперь проблемы, связанные с ведением реестра кредиторов, формированием реестра имущества и проведением собраний, навсегда останутся в прошлом», — подчеркивает Пелевин.

«Право.ru» — эксперт и основоположник LegalTech в России, создатель «Картотеки арбитражных дел» и системы «Мой арбитр», указано в справке Сбербанка. С 2008 года разрабатывает сложные технологические решения для поиска и комплексного анализа судебной информации, применяя искусственный интеллект и алгоритмы машинного обучения.