Компании в зоне риска научили находить нейросеть ученые Перми
Модель правильно определяет 94,45% реальных банкротств
Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) разработали систему раннего предупреждения финансовых кризисов компаний на основе искусственного интеллекта, которая способна заранее выявлять предприятия, находящиеся в зоне риска. Точность прогноза достигает 94,45%, а программа нацелена на предотвращение кризисов, сообщает пресс-служба вуза.
Ученые ПНИПУ взяли открытые данные бухгалтерской отчетности российских компаний за шесть лет — с 2019 по 2024 год — и обучили на них алгоритмы машинного обучения. В итоговую выборку вошло более 2,3 млн финансовых профилей предприятий. Модель не просто смотрит на текущие цифры, а анализирует трехлетнюю историю показателей: как менялась прибыль, росли ли долги, ухудшалась ли ликвидность.
Разработка не требует суперкомпьютеров и может быть запущена на стандартной вычислительной инфраструктуре, что делает ее доступной для региональных министерств экономики, банков и страховых компаний. Все алгоритмы, инструкции по настройке и примеры работы бесплатны и находятся в открытом доступе. Использование кода допускается в исследовательских и учебных целях.
Чтобы запустить систему, ИT-специалист скачивает архив, устанавливает необходимое программное обеспечение и загружает в нее собственные данные компании или взятые из открытых источников. Система автоматически обрабатывает загруженную информацию: проверяет ее на ошибки, отсеивает нерелевантные записи и на основе этих данных строит трехлетние финансовые профили для каждого заданного предприятия. Затем в дело вступают алгоритмы машинного обучения, которые анализируют многолетнюю динамику показателей — как менялась прибыль, росли ли долги, падала ли ликвидность. На выходе система выдает прогноз на ближайший год.
Алгоритм раскладывает все предприятия по уровням риска, как светофор: зеленый — все в порядке, желтый — есть тревожные сигналы, красный — высокая вероятность кризиса. Разработанная модель правильно определяет 94,45% реальных банкротств. Это означает, что из ста компаний, которые действительно обанкротятся в следующем году, алгоритм не находит только шесть. Но гораздо интереснее другая цифра. Еще больше компаний — примерно в 10 раз больше, чем реальных банкротов — модель отнесла к «желтой зоне»: они работают, но у них уже растут долги, падает прибыль, ухудшается структура капитала. Именно эти предприятия — главная цель для ранней поддержки, потому что их еще можно спасти.
В России подобных исследований, ориентированных на профилактику, до сих пор не было.