Заседание общемосковского научного семинара «Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике»
17 сентября (среда) 2025 года в Национальном исследовательском университете «Высшая школа экономики» состоялось очередное заседание общемосковского научного семинара «Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике».
д.т.н., проф. Подиновский Владислав Владимирович,
д.т.н., проф. Миркин Борис Григорьевич.
Докладчики: Е.В. Лашкевич (НИУ ВШЭ), Ю.А. Зеленков (НИУ ВШЭ)
Название доклада: Генерация алгоритмических рекомендаций для предотвращения финансовой несостоятельности фирмы
Аннотация:
В докладе рассматривается подход, сочетающий методы объяснимого искусственного интеллекта (XAI) и методы генерации синтетических данных для построения алгоритмических рекомендаций (algorithmic recourse) по изменению риск-профиля фирмы с целью снижения риска финансовой несостоятельности. В отличие от традиционных методов, предложенный подход использует синтетические данные, сгенерированные на основе совместного распределения признаков, что позволяет повысить качество контрфактуальных объяснений (CE) и обеспечить релевантность рекомендаций даже при ограниченном объеме исходных данных.
В рамках исследования проведён сравнительный анализ различных методов генерации синтетических выборок, а также оценена их эффективность для задач бинарной классификации и построения контрфактуальных сценариев. Разработанная методология включает построение модели оценки вероятности банкротства, генерацию множества потенциальных контрфактуалов с помощью байесовских сетей, а также отбор рекомендаций с учетом как метрик CE, так и пользовательских требований. Особое внимание уделяется оценке издержек реализации предлагаемых мер и интеграции экспертных суждений в процесс принятия решений.
Решение, апробированное на данных финских компаний малого и среднего бизнеса, обеспечивает не только высокую точность, но и реалистичность рекомендаций, что существенно повышает их практическую ценность для управления финансовыми рисками.