• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
15.05.2024, 09:00
ПНИПУ
1
595

В Пермском Политехе разработали нейросеть, которая предупредит российские компании о риске попадания под санкции

❋ 4.3

В последние годы западные страны проводят активную санкционную политику против целого списка государств, в том числе и России. Под действия санкций попадают крупные объекты банковской сферы, предприятия добывающей отрасли и промышленного сектора, а также отдельные физические лица и компании. Такая ситуация требует от Правительства России не только быстрых ответных мер экономического регулирования, но и долгосрочного прогнозирования и анализа развития возможных событий. Ученые Пермского Политеха разработали интеллектуальную систему на основе нейросети для выявления отечественных компаний, которые в будущем подвержены риску попадания в санкционные списки. Программа полезна как для отдельных инвесторов и частных компаний, так и для государственных организаций и регулирующих органов.

В Пермском Политехе разработали нейросеть, которая предупредит российские компании о риске попадания под санкции
В Пермском Политехе разработали нейросеть, которая предупредит российские компании о риске попадания под санкции / ©Israel Andrade, unsplash.com

Статья опубликована в журнале «Вестник ПНИПУ. Master’s journal». Разработка проведена в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».

Сегодня санкции имеют глобальное экономическое воздействие на Россию. Как следствие, необходима разработка эффективных стратегий управления рисками попадания в санкционные списки. Сейчас активно изучается влияние ограничений на различные отрасли промышленности и отдельные компании, анализируются экономические последствия для страны. Но все подобные исследования – это лишь описание и статистика. Они не позволяют выработать конкретные научные методы для прогноза и корректировки ситуации.

Применение нейросетевого подхода в данной области может быть эффективно для точного выявления компаний, в наибольшей мере подверженных санкциям. Модели на основе искусственного интеллекта автоматически определяют сложные закономерности и взаимосвязи в огромных объемах данных, что существенно влияет на корректность прогноза. Ученые Пермского Политеха разработали интеллектуальную систему на основе нейросети, которая по ряду экономических факторов, уникальных для каждой из компаний российского рынка, прогнозирует угрозы их попадания в санкционные списки.

«Мы создали эффективный инструмент для предсказания факта попадания или непопадания организации под санкции в будущем. Поскольку любая нейросеть учится на большом количестве данных, в первую очередь мы собрали крупную базу данных по компаниям РФ. Причем требовались предприятия под санкциями и свободные от них. Для этого мы воспользовались рейтингом, определяющим топ-600 российских компаний, и SSI List – санкционным списком правительства США. Он содержит названия организаций, на которые распространяются ограничения в таких секторах как финансы, энергетика и оборонная промышленность», – объясняет кандидат физико-математических наук, доцент кафедры «Прикладная математика» ПНИПУ Дарья Владимирова.

Все собранные данные политехники разбили на обучающее и тестовое множества в соотношении 80/20. Нейросеть работает со следующими входными параметрами: отрасль деятельности компании, количество упоминаний в СМИ, прибыль до и после налогообложения, объемы реализации компании за последние два года, темпы роста, тип отчетности. На выходе ученые получают информацию о наличии санкций в виде интервальных значений (0-100). Меньше 50 означает, что риски попадания компании под санкции в ближайшем будущем минимальны, а больше 50 – высоки.

Работоспособность разработанной системы политехники проверили на трех контрольных организациях, не участвовавших в исследовании. Так, для Московского метрополитена нейросеть рассчитала большую угрозу попадания под санкции в ближайшее время. Для авиакомпании Azur Air подтвердила факт наложения ограничений, а для нефтяной компании «Полярное сияние» определила минимальный риск попадания в будущем.

Исследование ученых ПНИПУ полезно для крупных игроков рынка, организаций, инвесторов и регулирующих органов, которые могут использовать эти прогнозы для принятия решений в свою пользу. Инвесторам поможет корректно оценивать риски своих инвестиций. Регулирующим органам России эффективнее контролировать компании, подверженные угрозе санкций. Предприятиям – оценивать возможные последствия ограничений на финансовые показатели.

«Параметры нейронной сети подобраны таким образом, чтобы минимизировать ошибку как на обучающем, так и на тестовом множествах. Так, нам удалось привести работу нейросети к достоверности около 90 процентов, что считается достаточно высоким результатом», – поделилась Дарья Владимирова.

Интеллектуальная система ученых Пермского Политеха позволяет по ряду экономических факторов, уникальных для каждой компании российского рынка, прогнозировать угрозы их попадания в санкционные списки. Предсказание риска санкций с помощью нейросетей может быть важным фактором при разработке финансовых государственных планов и принятии стратегических политических и экономических решений.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
ПНИПУ
Пермский национальный исследовательский политехнический университет (национальный исследовательский, прошлые названия: Пермский политехнический институт, Пермский государственный технический университет) — технический ВУЗ Российской Федерации. Основан в 1960 году как Пермский политехнический институт (ППИ), в результате объединения Пермского горного института (организованного в 1953 году) с Вечерним машиностроительным институтом. В 1992 году ППИ в числе первых политехнических вузов России получил статус технического университета.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
28 июля, 13:27
Александр Березин

Бывшие сотрудники NASA констатировали, что последнее видео испытаний крупнейшего космического корабля в истории снова показало проблемы и ограничения его теплового щита. С их точки зрения, любая из существующих технологий такого типа слишком сложна для реализации замысла Илона Маска о быстрой и безремонтной многоразовости Starship.

27 июля, 13:20
Александр Березин

Четыре точки Европы показали одну и ту же картину: как минимум несколько десятков тысяч лет регулярных сильных пожаров. До сих пор ученые не сталкивались с ископаемыми следами настолько длительных регулярных событий такого типа. Авторы новой работы предложили феномену объяснение, но оно имеет существенные недостатки.

28 июля, 11:46
Редакция Naked Science

Правительство испанского автономного сообщества Арагон поддержало строительство гигафабрики по производству аккумуляторов в Фигеруэласе — совместный проект Stellantis и CATL. Решение завершило процесс согласования, открыв путь к реализации проекта TORO.

28 июля, 13:27
Александр Березин

Бывшие сотрудники NASA констатировали, что последнее видео испытаний крупнейшего космического корабля в истории снова показало проблемы и ограничения его теплового щита. С их точки зрения, любая из существующих технологий такого типа слишком сложна для реализации замысла Илона Маска о быстрой и безремонтной многоразовости Starship.

24 июля, 11:13
Игорь Байдов

Правильно подобранные звуковые последовательности способны не только стимулировать рост растений, но и влиять на их урожайность. К такому выводу пришли авторы нового исследования. Они разработали технологию, которая позволяет воздействовать на процессы развития растений через акустические сигналы без использования генной инженерии или химикатов. В экспериментах добились повышения урожайности мяты, сои, болгарского перца и конопли.

28 июля, 10:09
ПНИПУ

Рост средней продолжительности жизни и старение населения формируют новые требования к системе государственного планирования. Для обоснованного распределения ресурсов в сфере здравоохранения, пенсионного обеспечения и социальной поддержки необходимы достоверные данные о возрастной структуре общества. Сегодня для этого применяют специальные математические модели, позволяющие прогнозировать изменения. Проблема в том, что их создавали еще в прошлом веке. Они не учитывают существующие демографические закономерности и улучшение качества современной жизни. Их использование часто ведет к значительным погрешностям в расчетах, что, в свою очередь, делает невозможным своевременное перераспределение бюджетных средств между ключевыми государственными структурами. Ученые Пермского Политеха предложили новую модель для прогнозирования продолжительности жизни, которая работает с точностью 99,7%. Ее можно применять для планирования в сфере здравоохранения, пенсионного обеспечения и социальной поддержки.

9 июля, 13:06
Редакция Naked Science

Видеосервисы стали неотъемлемой частью жизни россиян. В 2026 году охваты большинства платформ продолжают расти, в том числе YouTube.

19 июля, 20:09
Александр Березин

Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?

1 июля, 11:54
Марк Чернов

Древнеримские инженеры проложили колоссальную сеть дорог через Европу, Северную Африку и Ближний Восток, многие участки которой до сих пор поражают безупречной прямолинейностью. Секрет строительства заключался в использовании трех особых геодезических инструментов, с помощью которых разбивали местность на ровные отрезки и размечали трассы.

[miniorange_social_login]

Комментарии

1 Комментарий
Инфоцыгащина какая-то, попытка "продать слона на хайпе". . Риск подпадания под западные санкции зависит всего лишь от одного фактора -- от РЕАЛЬНОЙ степени сотрудничества компании с Государственными Органами РФ. И про эту степень своего сотрудничества каждая компания и так сама знает практически всё (даже намного больше, чем может узнать алгоритм). Равно как и сами устроители санкций по своим разведданным знают намного больше, чем содержится в публично открытых данных (на чём единственно и может базироваться алгоритм). . То есть, тут весьма недобросовестная "игра на ситуации", попытка "развода на панике". Не надо тратить свои деньги, ни одной уважающей себя российской компании.