Календарь мероприятий


Ученые научили искусственный интеллект предсказывать банкротство компаний

Сотрудники Высшей школы бизнеса ВШЭ предложили новый метод предсказывать банкротство компаний на основе машинного обучения. Он позволяет использовать по максимуму информацию о финансовом состоянии компаний и показывает более высокие результаты по сравнению с классическими статистическими подходами. Совместное исследование профессора Высшей школы бизнеса ВШЭ Юрия Зеленкова с его студентом Никитой Володарским опубликовано в журнале Expert Systems with Applications.

  Предсказание банкротства компаний относится к так называемым задачам классификации. В них на основании экономических характеристик необходимо определить, относится ли данный бизнес к одной из двух категорий: компании, которые останутся на плаву, или компании, которые обанкротятся в течение некоторого срока.
  Для обучения методу используется набор исторических данных о благополучных и обанкротившихся компаниях. Искусственный интеллект тренируется на наборе признаков - показателей производительности бизнеса - и ищет сложные закономерности развития компаний и их текущего состояния. После обучения для любой новой компании метод сможет предсказать ее будущее с некоторой степенью уверенности.
 "Подобные задачи страдают от дисбаланса классов: статистически банкротство случается редко, поэтому в тренировочных наборах гораздо больше выживших компаний. Согласно статистике, обычно доля банкротов не превышает 5-10% в доступных данных. Методам машинного обучения, оказывается, просто недостаточно информации, чтобы понять, какие совокупности признаков приводят к будущему банкротству", - отмечается в исследовании.
  Авторы разработки построили метод, который является менее чувствительным к дисбалансу в данных. В нем происходит тренировка множества отдельных алгоритмов классификации, из которых затем выбираются наиболее эффективные и комбинируются для достижения наибольшей точности предсказаний.
  "Нам удалось построить быстрый алгоритм, который обучается на несбалансированных данных и показывает гораздо более высокую точность предсказаний по сравнению с традиционными методами. При этом важно, что пользователь может управлять ошибкой предсказания каждого класса на основе визуального представления. Поскольку модель основывается исключительно на финансовых показателях компаний, ее результаты также верны и в экстремальных условиях глобальной пандемии COVID-19. В будущем интерес к использованию методов машинного обучения будет только расти, и мы считаем, что в какой-то момент они полностью заменят традиционные способы предсказания банкротства компаний. Но стоит также отметить, что предложенный метод не сфокусирован исключительно на банкротствах, он может применяться для любой задачи классификации несбалансированных данных. В настоящее время мы планируем его дальнейшее исследование и развитие", - комментирует автор работы, профессор департамента бизнес-информатики ВШЭ Юрий Зеленков.

Источник: Banki.ru https://www.banki.ru/news/lenta/?id=10954852





 

18.10.2021

Обсудить новости на нашей странице на VKontakte


Новости ББТ
10.07.2025
ЦБ дал рекомендации финансовым организациям по работе с ИИ
30.06.2025
Обновление раздела ББТ "Организация банковской деятельности" от 30.06.2025
30.06.2025
Обновление раздела ББТ "Внутренний контроль в банке" от 30.06.2025
30.06.2025
Обновление раздела ББТ "Информационная безопасность банка" от 30.06.2025
30.06.2025
Обновление раздела ББТ "Операции банка с ценными бумагами" от 30.06.2025 Все новости
Наши мероприятия
14.05.2025
Ян Кэмпбэлл (Чехия), встреча-онлайн - Современные проблемы финансов в России и за рубежом
06.05.2025
Бархота А.В., лекция-онлайн - "Проблематика ESG и устойчивое развитие: забвение или ренессанс"
30.04.2025
Шарушинская О.В., лекция-онлайн - "Антифрод (система противодействия мошенничеству) в банках и МФО"
18.04.2025
Итоги 25-го Интернет-Чемпионата по банковскому делу и финансам
18.04.2025
29.04.2025 - Семинар-онлайн "Всё об инвестициях в золото" Все новости
Новости для банков
14.07.2025
ЦБ предложил новый порядок расчета норматива краткосрочной ликвидности для банков
14.07.2025
Финтех-сектор готовится к новой волне потрясений, поскольку ИИ меняет правила игры
14.07.2025
ВТБ предупредил о новой схеме с "защитой сбережений"
11.07.2025
В Госдуме обсудят повышение штрафов для банков за нарушение прав потребителей
11.07.2025
Определены новые сроки внедрения единого QR-кода и цифрового рубля Все новости
Новости библиотеки
18.03.2019
Очередное обновление Электронной Библиотеки Банка от 18.03.2019
12.02.2019
Очередное обновление Электронной Библиотеки Банка от 12.02.2019 Все новости