Искусственный интеллект как предвестник финансовых проблем: опыт китайских компаний

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что использование данных об уровне внедрения искусственного интеллекта на предприятиях может значительно повысить точность прогнозирования финансовых трудностей.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Анализ данных китайских нефинансовых компаний демонстрирует, что учет уровня внедрения ИИ улучшает раннее выявление признаков финансового стресса.

Несмотря на развитые системы финансового анализа, заблаговременное выявление компаний, находящихся в предбанкротном состоянии, остается сложной задачей. В данной работе, ‘Does Firm-Level AI Adoption Improve Early-Warning of Corporate Financial Distress? Evidence from Chinese Non-Financial Firms’, исследуется влияние внедрения искусственного интеллекта на уровне фирмы на точность прогнозирования финансового кризиса. Результаты анализа китайских нефинансовых компаний за период 2008-2023 гг. подтверждают, что учет показателей внедрения ИИ существенно повышает эффективность моделей раннего предупреждения, особенно в части выявления проблемных предприятий. Может ли использование данных об ИИ стать стандартом в оценке корпоративных рисков, дополняя традиционные финансовые показатели и обеспечивая более надежную систему мониторинга?

Системная угроза корпоративных кризисов

Финансовые трудности корпораций представляют собой системную угрозу для мировой экономики, требуя заблаговременного выявления. Нестабильность крупных предприятий способна вызвать цепную реакцию, приводящую к сокращению производства, росту безработицы и снижению инвестиций. Последствия могут распространиться на финансовые рынки, провоцируя падение котировок и усиливая волатильность. Особенно уязвимы взаимосвязанные отрасли и компании, зависящие от поставок или финансирования со стороны испытывающих трудности организаций. В связи с этим, мониторинг финансового состояния корпораций и разработка инструментов для раннего обнаружения признаков кризиса являются критически важными для поддержания экономической стабильности и предотвращения масштабных потрясений. Игнорирование этих рисков может привести к долгосрочным негативным последствиям для глобальной экономики.

Традиционные методы оценки финансовой устойчивости предприятий, опирающиеся исключительно на бухгалтерские показатели, зачастую оказываются недостаточно эффективными для своевременного выявления кризисных ситуаций. Анализ лишь финансовых коэффициентов, таких как ликвидность или рентабельность, не позволяет учесть комплекс факторов, влияющих на стабильность бизнеса, включая макроэкономические тренды, отраслевые особенности и нефинансовые риски, такие как репутационные потери или технологическое устаревание. В результате, предприятия, демонстрирующие формально благополучное финансовое состояние, могут внезапно столкнуться с серьезными трудностями, приводящими к банкротству и негативно влияющим на всю экономическую систему. Неспособность предвидеть подобные кризисы подчеркивает необходимость разработки более комплексных и прогностических моделей оценки рисков.

Ранние системы предупреждения о финансовом кризисе предприятий (РСПФК) играют ключевую роль в предотвращении системных рисков для мировой экономики, однако их эффективность напрямую зависит от способности точно прогнозировать потенциальные проблемы. Эти модели, анализируя широкий спектр данных — от финансовых показателей до макроэкономических трендов и даже нефинансовых факторов, таких как репутационные риски и изменения в управлении — стремятся выявить признаки надвигающегося кризиса на ранней стадии. Повышение точности прогнозов требует постоянного совершенствования алгоритмов, использования более сложных статистических методов и интеграции альтернативных источников данных, включая информацию из социальных сетей и новостных лент. Отсутствие надежной прогностической способности в РСПФК может привести к запоздалым реакциям и упущенным возможностям для своевременного вмешательства, что увеличивает вероятность масштабных финансовых потрясений.

Машинное обучение как двигатель прогнозирования

Машинное обучение (МО) предоставляет широкий набор инструментов для создания более точных и адаптивных систем управления событиями (EWM). Традиционные методы часто опираются на статичные правила и пороговые значения, что ограничивает их способность реагировать на изменяющиеся условия и сложные взаимосвязи в данных. В отличие от них, алгоритмы МО способны выявлять закономерности и зависимости в больших объемах данных, автоматически адаптироваться к новым данным и прогнозировать будущие события с большей точностью. Это достигается за счет использования статистических моделей, которые обучаются на исторических данных и позволяют предсказывать вероятность возникновения различных событий, оптимизируя таким образом процесс управления рисками и повышая эффективность EWM.

Искусственный интеллект (ИИ) расширяет возможности машинного обучения (МО) за счет автоматизации процессов оценки рисков и прогнозирования. В то время как МО требует ручной настройки и выбора признаков для построения предсказательных моделей, ИИ может самостоятельно определять наиболее значимые факторы риска и оптимизировать параметры модели на основе данных. Это достигается за счет использования алгоритмов, способных к самообучению и адаптации, что позволяет снизить потребность в ручном вмешательстве и повысить точность прогнозов. Автоматизация, обеспечиваемая ИИ, особенно полезна в динамичных средах, где риски постоянно меняются, и требуется оперативная реакция на новые данные.

В рамках систем управления событиями (EWM) могут применяться различные алгоритмы машинного обучения, каждый из которых обладает специфическими преимуществами. Логистическая регрессия обеспечивает интерпретируемость и эффективность для задач бинарной классификации. Случайный лес (Random Forest) и XGBoost демонстрируют высокую точность и устойчивость к переобучению, особенно при работе с данными высокой размерности. LightGBM отличается скоростью обучения и эффективным использованием памяти, что делает его подходящим для больших наборов данных. Нейронные сети (NN) способны моделировать сложные нелинейные зависимости, но требуют значительных вычислительных ресурсов и тщательной настройки параметров для достижения оптимальной производительности. Выбор конкретного алгоритма определяется особенностями решаемой задачи и доступными ресурсами.

Выбор подходящего алгоритма машинного обучения для системы управления событиями (EWM) требует тщательного анализа и применения надежных стратегий оценки. Эффективность различных алгоритмов — логистической регрессии, случайного леса (RF), XGBoost, LightGBM и нейронных сетей (NN) — зависит от специфики данных и поставленных задач. Оценка должна включать использование метрик, релевантных для конкретной проблемы, таких как точность, полнота, F1-мера и AUC-ROC. Важно проводить кросс-валидацию для обеспечения обобщающей способности модели и избежания переобучения. Необходимо учитывать вычислительные ресурсы и требования к скорости работы системы при выборе алгоритма, а также проводить сравнительный анализ производительности различных моделей на репрезентативном наборе данных.

Проверка производительности и интерпретируемость моделей

Методология “Pruned Training Window” представляет собой надежный подход к оценке производительности модели во времени, направленный на минимизацию утечки данных. В рамках данной методологии, исторические данные разделяются на последовательные временные окна, при этом каждое последующее окно используется для обучения модели, а следующее — для ее валидации. Ключевым аспектом является исключение из обучающей выборки данных, предшествующих валидационному окну, что предотвращает использование будущей информации для прогнозирования прошлого. Повторение этого процесса для различных временных интервалов позволяет оценить устойчивость модели к изменениям во времени и выявить потенциальные проблемы переобучения или смещения, обеспечивая более реалистичную оценку ее производительности в реальных условиях эксплуатации. Это особенно важно для временных рядов и задач прогнозирования, где утечка данных может привести к завышенным оценкам точности и неверным выводам.

Использование различных алгоритмов машинного обучения, таких как RBF-SVM в дополнение к другим методам, позволяет провести сравнительный анализ их прогностической точности. RBF-SVM (Support Vector Machine с радиальным ядром) особенно эффективен в задачах классификации и регрессии благодаря своей способности отображать данные в бесконечномерное пространство, что облегчает поиск оптимальной разделяющей гиперплоскости. Сравнение RBF-SVM с другими алгоритмами, такими как логистическая регрессия, деревья решений или нейронные сети, проводится с использованием метрик оценки качества, таких как точность (accuracy), полнота (recall), $F_1$-мера, ROC AUC и другие. Объективное сопоставление этих метрик позволяет определить наиболее подходящий алгоритм для конкретной задачи и оценить его превосходство над альтернативными подходами.

Помимо оценки точности, понимание логики, лежащей в основе прогнозов модели, имеет решающее значение для обеспечения доверия и возможности интерпретации результатов. Для анализа важности признаков в моделях машинного обучения используются SHAP Values (SHapley Additive exPlanations). Данный подход, основанный на теории игр, позволяет рассчитать вклад каждого признака в конкретный прогноз, определяя его влияние на отклонение от среднего значения прогноза. SHAP Values предоставляют не только глобальную оценку важности признаков, но и позволяют объяснить отдельные прогнозы, показывая, как каждый признак способствовал конечному результату. Это особенно важно для критически важных приложений, где требуется прозрачность и обоснованность принимаемых решений на основе машинного обучения.

Подчеркивание важности объяснимости моделей машинного обучения является ключевым фактором для формирования доверия к результатам их работы. Понимание того, какие факторы оказывают наибольшее влияние на конкретное предсказание, позволяет пользователям оценить обоснованность вывода и снизить риски, связанные с принятием решений на основе «черного ящика». Это особенно важно в критически важных областях, таких как финансы, здравоохранение и юриспруденция, где требуется не только точность прогнозов, но и прозрачность процесса принятия решений, обеспечивающая возможность аудита и контроля. В конечном итоге, объяснимость способствует более эффективному использованию моделей и позволяет принимать обоснованные решения на основе их прогнозов.

Тенденции внедрения ИИ и регуляторные аспекты

Наблюдается устойчивый рост внедрения технологий искусственного интеллекта в финансовом секторе, однако степень этого распространения существенно различается между отдельными учреждениями. Для количественной оценки этого явления были разработаны показатели “плотности” искусственного интеллекта — как общие, так и адаптированные для анализа данных на китайском и английском языках (ChEn). Эти метрики позволяют не только измерить уровень интеграции AI, но и сопоставить его с финансовой устойчивостью компаний, выявляя потенциальные корреляции и закономерности. Использование подобных количественных показателей открывает новые возможности для анализа рисков и повышения эффективности регулирования в сфере финансовых технологий, способствуя созданию более стабильной и предсказуемой финансовой системы.

Внедрение искусственного интеллекта, особенно в финансовом секторе Китая, демонстрирует существенную зависимость от государственной политики и регуляторных инициатив. Исследования показывают, что целенаправленные меры поддержки и стимулирования со стороны правительства оказывают значительное влияние на темпы и масштабы интеграции ИИ-технологий в деятельность финансовых учреждений. Наблюдается прямая корреляция между проактивными политическими решениями и ускорением внедрения, что подтверждается ростом показателей AI Density. Такая тенденция подчеркивает важность государственного регулирования в формировании ландшафта развития ИИ и создании условий для его ответственного применения, что, в свою очередь, способствует повышению стабильности и устойчивости финансовой системы.

Исследование показало, что включение показателей внедрения искусственного интеллекта на уровне отдельных компаний в модели машинного обучения последовательно улучшает показатели полноты и $G$-среднего при прогнозировании финансового кризиса в китайских компаниях. Это указывает на измеримое повышение эффективности систем раннего предупреждения о потенциальных финансовых трудностях. В частности, добавление данных об использовании ИИ повысило способность моделей выявлять компании, находящиеся в зоне риска, без значительного увеличения числа ложных срабатываний, что подтверждается стабильностью показателей ошибки второго рода, особенно при сокращении периода обучения. Такое улучшение позволяет более точно оценивать финансовое состояние компаний и своевременно принимать меры по предотвращению кризисных ситуаций.

Исследование продемонстрировало, что включение показателей внедрения искусственного интеллекта на уровне компаний значительно повышает эффективность моделей прогнозирования финансового кризиса в Китае. В частности, в пяти из шести протестированных моделей наблюдалось улучшение показателей точности воспроизведения ($recall$) и геометрического среднего ($G-Mean$), что свидетельствует о более надежной идентификации компаний, находящихся в зоне риска. Кроме того, общая площадь под кривой ROC ($AUC$) также оказалась выше при использовании данных о внедрении ИИ, подтверждая способность моделей более эффективно различать стабильные и проблемные предприятия. Полученные результаты подчеркивают важность учета данных об использовании ИИ при оценке финансовой устойчивости компаний и открывают возможности для создания более точных систем раннего предупреждения о финансовых рисках.

Анализ продемонстрировал устойчивость моделей предсказания финансового неблагополучия к сокращению периода обучения, особенно в отношении ошибки второго рода. Несмотря на некоторое увеличение ошибки первого рода, способность моделей верно идентифицировать компании, находящиеся в зоне риска, оставалась стабильной даже при использовании ограниченных данных. Это указывает на то, что метрики внедрения искусственного интеллекта на уровне фирмы значительно повышают надежность систем раннего предупреждения о финансовых трудностях, обеспечивая более точное выявление проблемных компаний, даже в условиях дефицита информации и ограниченных временных рамок анализа. Данное свойство критически важно для своевременного принятия мер по стабилизации финансовой системы и предотвращению кризисных ситуаций.

Понимание текущих тенденций внедрения искусственного интеллекта имеет первостепенное значение для регуляторов и лиц, определяющих политику в финансовом секторе. Эффективное использование преимуществ ИИ требует одновременной оценки и смягчения потенциальных рисков, связанных с его применением. Внедрение ИИ может повысить эффективность и точность финансовых операций, но также создает новые вызовы в области кибербезопасности, предвзятости алгоритмов и системной стабильности. Анализ динамики внедрения, таких как метрики «AI Density», позволяет выявлять ключевые факторы, влияющие на скорость и масштабы адаптации, что, в свою очередь, способствует разработке обоснованных регуляторных рамок. Проактивный подход к политике в области ИИ, направленный на стимулирование ответственного внедрения и мониторинг возникающих рисков, имеет решающее значение для обеспечения устойчивости и надежности финансовой системы в условиях все более цифровой экономики.

Проактивные меры государственной политики способны стимулировать ответственное внедрение искусственного интеллекта в финансовую сферу, что, в свою очередь, способствует повышению стабильности и устойчивости всей финансовой системы. Исследования показывают, что целенаправленные регуляторные инициативы, направленные на поддержку этичного и безопасного применения ИИ, могут значительно снизить потенциальные риски, связанные с автоматизацией процессов и принятием решений. Стимулирование инвестиций в разработку и внедрение надежных алгоритмов, а также установление четких стандартов прозрачности и подотчетности, позволит финансовым институтам эффективно использовать преимущества ИИ, одновременно минимизируя вероятность системных ошибок и финансовых потрясений. Таким образом, активная роль государства в формировании благоприятной нормативной среды является ключевым фактором для обеспечения долгосрочной стабильности и конкурентоспособности финансовой системы в эпоху цифровой трансформации.

Исследование демонстрирует, что внедрение искусственного интеллекта на уровне фирмы повышает точность моделей раннего предупреждения о финансовом кризисе, особенно в выявлении компаний, находящихся в затруднительном положении. Этот подход напоминает эволюцию городской инфраструктуры: улучшение одной части системы без учета общей структуры может привести к новым проблемам. Как отмечал Джон Стюарт Милль: «Цель образования — не просто накопление знаний, а развитие способности мыслить критически и самостоятельно». Подобно этому, эффективное использование AI в прогнозировании финансового кризиса требует целостного подхода, учитывающего взаимосвязь различных факторов и постоянной адаптации модели к изменяющимся условиям.

Куда двигаться дальше?

Настоящая работа демонстрирует, что внедрение искусственного интеллекта на уровне фирмы действительно способно повысить точность моделей раннего предупреждения о финансовом кризисе. Однако, подобно попытке пересадить сердце, не понимая всей циркуляторной системы, данное исследование лишь касается поверхности проблемы. Важно признать, что корреляция между внедрением ИИ и улучшением прогнозирования — не всегда причинно-следственная связь. Возможно, более эффективные фирмы просто склонны к внедрению новых технологий, включая ИИ.

Будущие исследования должны сосредоточиться на различении истинного влияния ИИ от других факторов, определяющих финансовую устойчивость. Необходимо учитывать разнообразие подходов к внедрению ИИ: достаточно ли простого использования алгоритмов машинного обучения, или же требуется глубокая интеграция ИИ в процессы принятия решений и корпоративное управление? Углубленный анализ механизмов, посредством которых ИИ влияет на финансовые показатели, представляется крайне важным.

Кроме того, применение этих моделей за пределами китайского рынка требует осторожности. Структура финансовой системы, особенности корпоративного управления и доступность данных могут существенно различаться в разных странах. Истинная элегантность в этой области — не в сложности алгоритмов, а в простоте и ясности понимания того, как эти алгоритмы взаимодействуют со всей экосистемой корпоративных рисков.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.02510.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-03 08:48