Mākslīgā intelekta izmantošana uzņēmumu bankrota prognozēšanā

Abstract

Bakalaura darba mērķis ir, pamatojoties uz mākslīgā intelekta rīku analīzi un to praktisko pielietojumu bankrota prognozēšanā, novērtēt mākslīgā intelekta rīka efektivitāti uzņēmuma bankrota prognozēšanai un izvēlēties veiksmīgāko mākslīgā intelekta rīku, kas ļauj veikt bankrota prognozēšanu ar augstāku ticamību. Pētījuma rezultāti liecina, ka mākslīgais intelekts spēj nodrošināt ātrākus bankrota iestāšanās varbūtības rezultātus, tomēr tā precizitāte ir atkarīga no datu kvalitātes un modeļu konfigurācijas. Darba noslēgumā tiek sniegti priekšlikumi par mākslīgā intelekta integrēšanu uzņēmumu bankrota prognozēšanas procesos.

The aim of this bachelor's thesis is to assess the effectiveness of Artificial Intelligence tools in predicting company bankruptcy by analyzing their practical applications and identifying the most reliable tool for accurate bankruptcy prediction. The findings of this research demonstrate that Artificial Intelligence can deliver faster assessments of bankruptcy probability. However, its accuracy is significantly influenced by the quality of input data and the configuration of the applied models. In the final section of the thesis, recommendations are provided for integrating Artificial Intelligence into company bankruptcy prediction processes.