نقش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در پیش بینی ورشکستگی شرکت ها و بهبود تحلیل های مالی

پیش بینی ورشکستگی شرکت ها از مسائل کلیدی مدیریت ریسک، حسابداری و تصمیم گیری مالی است؛ زیرا آشکارشدن دیرهنگام نشانه های بحران می تواند هزینه تامین مالی، مطالبات غیرقابل وصول و خسارت ذی نفعان را افزایش دهد. این مقاله با رویکرد مروری تحلیلی ساختاریافته، کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در هشدار زودهنگام درماندگی مالی و ارتقای کیفیت تحلیل های مالی را بر پایه پژوهش های داوری شده سال های ۲۰۲۴ و ۲۰۲۵ و اسناد نظارتی مرتبط بررسی می کند. دامنه بحث شامل داده های مالی و غیرمالی، مدل های طبقه بندی و یادگیری تجمیعی، شبکه های عصبی، پردازش زبان طبیعی، هوش مصنوعی توضیح پذیر، ارزیابی مبتنی بر زمان و ملاحظات پیاده سازی است. مقایسه تحلیلی نشان می دهد که ارزش اصلی الگوریتم ها صرفا در افزایش یک شاخص دقت خلاصه نمی شود؛ بلکه در شناسایی روابط غیرخطی، ادغام نشانه های متنی و عددی، ارائه احتمال خطر قابل کالیبره و کمک به تعیین اولویت مداخله است. در مقابل، عدم توازن کلاس ها، نشت اطلاعات، تغییر رژیم اقتصادی، ضعف کیفیت داده و دشواری توضیح تصمیم ها می توانند نتایج ظاهرا مطلوب را غیرقابل اتکا سازند. مقاله یک چارچوب اجرایی شامل تعریف روشن رویداد ورشکستگی، گردآوری داده در زمان واقعی قابل دسترس، تفکیک زمانی نمونه، اصلاح عدم توازن تنها در داده آموزشی، آزمون بیرونی، تبیین خروجی و پایش پس از استقرار پیشنهاد می کند. نتیجه آن است که راهکار مناسب، استفاده مکمل از دانش مالی و مدل های داده محور در نظام حاکمیت ریسک است، نه جایگزینی قضاوت حرفه ای با یک امتیاز الگوریتمی.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، پیش بینی ورشکستگی ، درماندگی مالی ، تحلیل مالی ، هوش مصنوعی توضیح پذیر ، مدیریت ریسک