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
30.06.2025
Обновление раздела ББТ "Противодействие легализации" от 30.06.2025
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
04.07.2025
Фонд для санаций сдал все лицензии, так как больше не нужен ЦБ
04.07.2025
Ключевая ставка и опасения кризиса банковской сферы. Темы брифинга главы ЦБ
04.07.2025
В ЦБ пообещали, что банки не исчезнут с развитием цифрового рубля
04.07.2025
ЦБ не фиксирует массовых жалоб на мисселинг при заключении договоров ПДС
04.07.2025
Банки просят ужесточить ограничения для банкротов 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