Ученые создали систему на основе искусственного интеллекта, которая заранее находит предприятия на грани финансового краха — за год до банкротства. Модель верно выявляет 94,45% компаний, которые действительно обанкротятся, то есть из ста будущих банкротов пропускает лишь шестерых. Об этом «Газете.Ru» рассказали в пресс-службе ПНИПУ.
Ученые Пермского Политеха обучили алгоритмы машинного обучения на открытой бухгалтерской отчетности российских компаний за 2019–2024 годы — в выборку вошло более 2,3 миллиона финансовых профилей. Работа опубликована в журнале «Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Экономика и управление».
В отличие от привычного анализа бухгалтерских коэффициентов, модель смотрит не на срез, а на трехлетнюю динамику: как менялась прибыль, росли ли долги, ухудшалась ли ликвидность. Это позволяет уловить сложные, неочевидные закономерности, которые предшествуют кризису, и уловить их заранее, а не тогда, когда спасать компанию уже поздно.
Главная особенность разработки — не столько предсказание самого факта банкротства, сколько выявление предприятий, которые еще не рухнули, но уже в зоне риска. Алгоритм раскладывает компании по «светофору»: зеленый — все в порядке, желтый — тревожные сигналы, красный — высокая вероятность кризиса. Важно, что 94,45% — это доля верно пойманных будущих банкротов, а не общая точность: в «желтую зону» модель относит примерно в десять раз больше компаний, чем реальных банкротов, — но именно их, по замыслу авторов, еще можно спасти адресными мерами.
Как отмечает доцент ПНИПУ Кирилл Гуреев, система дает не абстрактную вероятность, а основу для конкретных решений — кому предложить реструктуризацию долгов, кому налоговые послабления. Все алгоритмы выложены в открытый доступ и не требуют суперкомпьютеров.
Ранее ученые создали ИИ-систему для выявления инсульта прямо в машине скорой.