Идентификация бизнес-модели компании на основе интеллектуального анализа текстов годовых отчетов

Цель данной работы - определить типы бизнес-моделей с помощью интеллектуального анализа текстов годовых отчетов компаний, чтобы заполнить пробел в литературе, в которой отсутствуют классификации, основанные на данных, и предоставить предпринимателям карту существующих бизнес-моделей и текущих тенденций. Работа может быть полезной бизнесу, который хочет знать о самых эффективных способах создавать стоимость и быть осведомленными об инновациях в сфере бизнес-моделей. Используя первую часть отчетов компаний в форме 10-K из индекса S&P 500 за 2019 год, с помощью тематического моделирования были выявлены 24 паттерна бизнес-моделей, которые не являются строгими элементами или типами бизнес-моделей. Компании могут принадлежать одновременно к разным паттернам. Полученные результаты подтверждены выводами линейных регрессионных моделей, построенных для данных 2019 и 2020 годов, о том, что некоторые бизнес-модели работают эффективнее и показывают более высокий уровень ROE и ROA, а некоторые испытывают негативный эффект от принадлежности к определенному паттерну.