В Пермском Политехе разработали нейросеть, которая предупредит российские компании о риске попадания под санкции
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.
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.
Telegram 
Дзен 
VK Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.
Ученые выяснили, что младенцы древних предков человека рождались столь же несамостоятельными, как современные новорожденные. Изучение древних черепов показало, что уход за практически беспомощным потомством имел место сотни тысяч лет назад.
Сексуальная удовлетворенность женщин оказалась намного сильнее связана не с тем, насколько легко достигается оргазм, а с тем, чтобы это происходило именно с партнером. К такому выводу пришли исследователи, проанализировавшие данные почти 28 тысяч пользовательниц приложения Flo.
Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.
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.
Американские ученые установили, что привычка регулярно пить кофе значительно снижает риск развития цирроза, рака печени и печеночных патологий. Новые данные помогают объяснить биохимические механизмы, стоящие за защитным эффектом этого напитка.
Видеосервисы стали неотъемлемой частью жизни россиян. В 2026 году охваты большинства платформ продолжают расти, в том числе YouTube.
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.
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?
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно