الأبحاث ضمن الموضوع : التنبؤ بالضغوط المالية والإفلاس
-
إطار هجين يدمج المنطق الضبابي والذكاء الاصطناعي لإدارة المالية المؤسسية وتوقع المخاطر
2026 | المؤلف: Shuhua Tsao وآخرون | المجلة: Discover Computing | المجال: المحاسبة (Accounting)تتناول الدراسة التحديات المتزايدة التي تواجهها المنظمات في إدارة المخاطر المالية بسبب التغيرات التكنولوجية السريعة، والتشريعات المتطورة، وعدم اليقين الاقتصادي. غالبًا ما تكافح تقنيات إدارة المخاطر التقليدية مع تعقيدات البيانات في الوقت الحقيقي وتقلبات السوق. لمواجهة هذه القضايا، يقترح المؤلفون إطار عمل هجين لإدارة المخاطر المالية يدمج الذكاء الاصطناعي (AI) مع المنطق الضبابي. يهدف هذا…
-
مجموعة الشبكات العصبية العميقة الهجينة لاكتشاف الاحتيال المالي الذكي
2026 | المؤلف: M.VICTORIA VIMALA VIJI وآخرون | المجلة: JOURNAL OF ADVANCE AND FUTURE RESEARCH | المجال: المحاسبة (Accounting)النمو السريع للخدمات المالية الرقمية قد زاد بشكل كبير من المعاملات عبر الإنترنت، مما أدى إلى زيادة خطر الاحتيال المالي، والذي يشكل تحديات كبيرة للبنوك وشركات التكنولوجيا المالية وبوابات الدفع. غالبًا ما تكافح طرق الكشف عن الاحتيال التقليدية، مثل الأنظمة القائمة على القواعد وخوارزميات التعلم الآلي القياسية، لتحديد الأنماط الاحتيالية المتطورة بسبب قيودها في معالجة…
-
نهج هجين للتعلم الآلي لتقييم العملاء واتخاذ القرار في الإقراض من نظير إلى نظير
2026 | المؤلف: Marcos Machado وآخرون | المجلة: Decision Analytics Journal | المجال: المحاسبة (Accounting)تبحث ورقة البحث في دمج البيانات النصية غير المنظمة من أوصاف القروض من نظير إلى نظير (P2P) في نماذج توقع الإيرادات المعدلة حسب المخاطر (RAR)، مما يعالج فجوة كبيرة في التقييمات المالية التقليدية التي تعتمد بشكل أساسي على البيانات المنظمة. من خلال تحليل مجموعة بيانات تضم 126,000 وصف قرض باستخدام تقنيات نمذجة الموضوعات المختلفة، تُظهر…
-
توقع التخلف عن سداد القروض الموجهة للربح لصناعة المالية: إطار دمج مع قابلية التفسير
2026 | المؤلف: Xuhui Wang وآخرون | المجلة: Financial Innovation | المجال: المحاسبة (Accounting)تقدم ورقة البحث إطارًا جديدًا لتوقع مخاطر التخلف عن سداد القروض يدمج بين تعزيز التدرج المتطرف (XGBT) ومنهجيات الغابة العشوائية (RF)، مما يخلق إطارًا مبتكرًا للتجميع المعزز (XGBT). يهدف هذا النهج إلى تعزيز قابلية تفسير نماذج توقع التخلف عن السداد وأدائها من خلال معالجة التوازن بين التحيز والتباين الموجود في التعلم الآلي بشكل فعال. يتم…
-
إطار هجين متقدم قابل للتفسير – تعلم عميق للكشف عن الاحتيال المالي في الوقت الحقيقي مع تحليل تلافيفي زمني
2026 | المؤلف: Madhu Kumar Reddy P وآخرون | المجلة: International Journal of Advanced Computer Science and Applications | المجال: المحاسبة (Accounting)تقدم البحث شبكة تلافيف زمنية محسّنة بواسطة مبدأ ميثاق الفراشة (MFO-TCN) مصممة للكشف عن الاحتيال المالي في الوقت الحقيقي، مع معالجة قيود طرق التعلم الآلي التقليدية مثل الجيران الأقرب، وأشجار القرار، والغابات العشوائية. تكافح هذه النماذج السابقة مع البيانات عالية الأبعاد والأنماط الزمنية، مما يؤدي إلى عدم الكفاءة في اكتشاف المعاملات الاحتيالية. تدمج MFO-TCN المقترحة…
-
اعتماد تقييم مخاطر الائتمان وكشف الاحتيال المعتمد على الذكاء الاصطناعي في خدمات البنوك: نهج هجين (SEM-ANN)
2025 | المؤلف: Komal Goyal وآخرون | المجلة: Future Business Journal | المجال: المحاسبة (Accounting)تستكشف هذه الدراسة هدفين رئيسيين: العوامل المؤثرة على الاستخدام المستمر للذكاء الاصطناعي (AI) في البنوك والدور الوسيط للمعرفة التكنولوجية في العلاقة بين التكيف التكنولوجي ونية الاستخدام المستمر. تم إجراء مسح لمهنيي البنوك الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتقييم المخاطر والاحتيال، وتم تحليل البيانات من خلال SmartPLS. 4 باستخدام نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM) والشبكات العصبية الاصطناعية (ANN).…
-
خوارزميات التعلم الجماعي المعتمدة على أخذ عينات easyensemble لتوقع الضغوط المالية
2025 | المؤلف: Wei Liu وآخرون | المجلة: Annals of Operations Research | المجال: المحاسبة (Accounting)تبحث ورقة البحث في فعالية خوارزميات التعلم الجماعي في التنبؤ بالضغوط المالية، مع التركيز على قضية التعامل مع البيانات غير المتوازنة التي غالبًا ما يتم تجاهلها. تقدم طريقة Easyensemble، التي تستخدم تقنيات تقليل العينة بالتزامن مع نماذج التعلم الجماعي، وتقارن أدائها بتقنية أخذ العينات SMOTE. تكشف النتائج أن Easyensemble تعزز بشكل كبير دقة التنبؤ مقارنةً…
-
دمج نماذج CNN وطرق التعلم الآلي في تصنيف درجات الائتمان: تحويل الصور ثنائية الأبعاد واستخراج الميزات
2025 | المؤلف: Yunus Emre Gür وآخرون | المجلة: Computational Economics | المجال: المحاسبة (Accounting)تتناول هذه الورقة البحثية التحدي الحاسم المتمثل في تصنيف درجات الائتمان بدقة، وهو أمر أساسي للمؤسسات المالية في تقييم الجدارة الائتمانية وإدارة المخاطر. تواجه طرق التصنيف التقليدية صعوبات مع مجموعات البيانات الكبيرة، مما يؤدي إلى عدم الكفاءة. للتغلب على هذه القيود، يقترح المؤلفون نموذجًا هجينًا جديدًا يدمج الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) مع تقنيات التعلم الآلي.…
-
تعزيز إدارة مخاطر الائتمان باستخدام التعلم الآلي: دراسة مقارنة لنماذج التنبؤ بتعثر الائتمان
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: The American Journal of Applied Sciences | المجال: المحاسبة (Accounting)تدرس هذه الدراسة استخدام خوارزميات التعلم الآلي للتحليلات التنبؤية في إدارة مخاطر الائتمان، مع التركيز بشكل خاص على تحسين دقة التنبؤ بالعجز الائتماني. تم إجراء تحليل مقارن لعدة نماذج—الانحدار اللوجستي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، تعزيز التدرج، XGBoost، وLightGBM—باستخدام مجموعة بيانات حقيقية لمخاطر الائتمان. تم تقييم أداء هذه النماذج بناءً على مقاييس مثل الدقة، الدقة، الاسترجاع،…
-
توقع الضغوط المالية في مجموعات البيانات غير المتوازنة عالية الأبعاد: إطار تعلم جماعي متعدد الهياكل ذاتية التوجيه
2025 | المؤلف: Ruize Gao وآخرون | المجلة: Financial Innovation | المجال: المحاسبة (Accounting)تقدم ورقة البحث إطار عمل FinMHSPE، وهو نهج جديد للتنبؤ بالضغوط المالية (FDP) يعالج تحديات كبيرة مثل مجموعات البيانات عالية الأبعاد، وعدم توازن الفئات، وتحسين المعلمات. يستخدم الإطار طريقة تعلم متعددة الهياكل ذاتية التقدم (MHSPE)، التي تستفيد من المقارنات الزوجية عبر أطر زمنية متعددة وتقنية الحد الأقصى من الصلة والحد الأدنى من التكرار (mRMR) لتقليل…