تحلیل ورشکستگی مالی یک پدیده بااهمیت برای سرمایه گذاران، اعتبار دهندگان و سایر استفاده کنندگان از اطلاعات مالی محسوب می شود. تعیین احتمال درمانده شدن یک شرکت قبل از بروز درماندگی یک موضوع جذاب و جالب است. می تواند برای مدیران و هم سرمایه گذاران و اعتبار دهندگان مفید واقع شود. اکنون زمان آن رسیده تا داده کاوی را به درآمدزایی متصل کنیم. مدل های کسب وکار و اقتصاد مدرن، پیرامون پلتفرمهای هوشمند شکل می گیرند که با استفاده از هوش مصنوعی و داده کاوی در اقتصاد، موانع مختلف را از سر راه بر میدارند.

انتخاب داده مناسب برای هوش مصنوعی و داده کاوی در اقتصاد

مدیران در کسب و کارها به دلیل عدم تفکر کافی در اینکه چه داده ای از کسب و کار مناسب است؛ داده های خود را به فناوری اطلاعات متصل می کنند. بنابراین برای بکارگیری داده باید این نکته مهم را در مرحله جمع آوری داده مد نظر داشت. لزوما داده های قابل شمارش با ارزش نیستند و از طرفی لزوما داده های باارزش قابل اندازه گیری و شمارش نیستند. به همین دلیل اهمیت انسان در کنار سیستم های هوش مصنوعی ارزشمند می شود.

در حقیقت هوش مصنوعی در اقتصاد داده کاربردی را از داده ی غیر کاربردی جدا می سازد. به عبارت دیگر، آماده سازی، پاک سازی و تشخیص داده ی کاربردی از غیر کاربردی برعهده هوش مصنوعی است. شبیه جداسازی سیگنال اصلی از نویز، با جداسازی داده کاربردی، ویژگی های مهم داده ها برای شرکت یا به اصطلاح KPI شرکت مشخص و به داده متصل میشوند و شرکت رو به بهبود می رود.

نقش هوش مصنوعی تبدیل داده به دانش، پیش بینی و پیشنهاد برای مدیران کسب و کار است. تا این پیشنهاد برای تصمیم گیری ها و برنامه های بعدی استفاده شوند و تاثیر مثبت این تصمیم در فاکتورهای مالی مشاهده گردد.

هوش مصنوعی صنعتی، این امکان را به صنایع و کسب و کارها می دهد تا هزینه ها را کاهش و درآمد را افزایش دهند. علاوه بر اینکه فاکتورهای جدید برای موفقیت را بررسی و تدوین نمایند. با استفاده از این فناوری مدرن، مدیران می توانند داده های واقعی را با پیش بینی های خود مقایسه کنند. این مقایسه کردن می تواند تجهیزات با کارایی پایین و ریشه این کارایی پایین را شناسایی کرده و به سمت بهبود عملکرد آنها پیش رفت. تعمیر و جلوگیری از خرابی دستگا های می تواند عمر مفید آنها را افزایش داده و ارزش بیشتری را برای کسب و کار فراهم نماید.