Challenges of Artificial Intelligence for the Prevention and Identification of Bankruptcy Risk in Financial Institutions: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The identification and prediction of financial bankruptcy has gained relevance due to its impact on economic and financial stability. This study performs a systematic review of artificial intelligence (AI) models used in bankruptcy prediction, evaluating their performance and relevance using the PRISMA and PICOC frameworks. Traditional models such as random forest, logistic regression, KNN, and neural networks are analyzed, along with advanced techniques such as Extreme Gradient Boosting (XGBoost), convolutional neural networks (CNN), long short-term memory (LSTM), hybrid models, and ensemble methods such as bagging and boosting. The findings highlight that, although traditional models are useful for their simplicity and low computational cost, advanced techniques such as LSTM and XGBoost stand out for their high accuracy, sometimes exceeding 99%. However, these techniques present significant challenges, such as the need for large volumes of data and high computational resources. This paper identifies strengths and limitations of these approaches and analyses their practical implications, highlighting the superiority of AI in terms of accuracy, timeliness, and early detection compared to traditional financial ratios, which remain essential tools. In conclusion, the review proposes approaches that integrate scalability and practicality, offering predictive solutions tailored to real financial contexts with limited resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».