А ведь спрос на такого оракула очевиден. Он необходим прежде всего государственным структурам, Центральным банкам, которые следят за экономической средой, чтобы вовремя предпринимать действия для поддержки стабильной ситуации в экономике, смягчению или ожесточению кредитной политики. И фирмам с большой сетью поставщиков важно отлеживать надежность каждого, и банкам при выдаче кредитов понимать, сможет фирма его вернуть или нет. Словом, чтобы получить такую информацию, за ценой не постоят.
Работы по созданию таких ИИ ведутся во всем мире. Но до сих пор особых прорывов не произошло. В чем причина? Почему такой успешный во многих сферах ИИ пасует перед банкротами?
- Дело в специфике самого ИИ, - говорит профессор Высшей школы бизнеса ВШЭ Юрий Зеленков. - Ведь прежде чем его выпустить "в люди" решать различные задачи, его надо этому обучить. Учеба происходит на примерах. И принципиально важно: чем их больше, тем лучше ИИ учится, тем точнее он затем работает.
Сегодня лучшие ИИ тренируются на сотнях тысяч, а еще лучшее - миллионах примеров. А вот с банкротствами ситуация обратная. В открытых источниках их крайне мало. Кто же захочет раскрывать свою финансовую кухню. На чем же тогда можно учить ИИ?
Ученые ВШЭ нашли выход из тупика. Профессор Зеленков со своим студентом Никитой Володарским разработал алгоритм, который, анализируя определенный набор признаков, с точностью более 90 процентов может предсказать как банкротов, так и фирмы, которым это не грозит. Как это удалось?
- Представьте, что вы обучаете ИИ на базе, скажем, из десяти тысяч предприятий, и только 50 из них стали банкротами. Обучаясь при таком мизерном числе банкротов, система начинает ошибаться в пользу доминирующего количества. Признает потенциальных банкротов успешными.
Ученым удалось устранить этот недостаток, применив оригинальный метод. Были созданы сотни моделей ИИ, каждая из которых предсказывала банкротства. Затем из них "собрали" оптимальную комбинацию, где входящие модели компенсировали ошибки друг друга. Что и позволило в итоге добиться высокой точности. Работа опубликована в журнале Expert Systems with Applications.
А сможет ли этот ИИ подтвердить или опровергнуть предсказания многих специалистов, которые предрекают глобальный кризис, напоминающий Великую депрессию 1929 года? По словам, профессора Зеленкова, ученые сейчас разрабатывают алгоритм, который должен предсказывать глобальные экономические шоки за длительный период времени.