- Созданная нами модель не просто выдает вероятность банкротства, она позволяет выделить предприятия, которые еще можно спасти, если вовремя применить адресные меры поддержки, - пояснил кандидат экономических наук Кирилл Гуреев. - И это не абстрактные цифры, а инструмент для реальной экономики.
Пермские ученые взяли открытые данные бухгалтерской отчетности российских компаний за шесть лет, начиная с 2019-го и по 2024 год, и тренировали на них алгоритмы машинного обучения. В итоговую выборку вошло более 2,3 миллиона финансовых профилей предприятий. А созданная разработчиками система занялась анализом всех показателей, отмечая, как менялась прибыль, росли ли долги, ухудшалась ли ликвидность. На выходе модель выдала прогноз на ближайший год.
Разработка позволяет не просто ранжировать компании по уровню риска, а формировать основу для конкретных управленческих решений. Стратегия нацелена именно на профилактику.
- Алгоритм раскладывает все предприятия по уровням риска, - рассказал Гуреев. - Зеленый - значит все в порядке, желтый - есть тревожные сигналы, а красный свидетельствует о высокой вероятности кризиса. Разработанная нами модель правильно определяет 94,45% реальных банкротств.
Значительное число компаний модель отнесла к "желтой зоне". Эти предприятия работают, но у них уже растут долги, падает прибыль, ухудшается структура капитала. Именно этим компаниям необходима своевременная поддержка. Прогноз дает возможность вовремя вмешаться и принять адресные меры, не дожидаясь, пока ситуация станет необратимой.
Разработка может быть запущена на стандартной вычислительной инфраструктуре, что делает ее доступной практически для всех заинтересованных ведомств и учреждений. Алгоритмы, инструкции по настройке и примеры работы бесплатны и находятся в открытом доступе.