BANK ADVISER : un système interactif multicritère pour l’évaluation financière des entreprises à l’aide des méthodes PROMETHEE
Bibliographic record
Abstract
BANK ADVISER est utilisé couramment par une grande banque belge pour l’évaluation financière d’un portefeuille de clients industriels. Le système utilise la méthodologie multicritère développée dans les méthodes PROMETHEE et GAIA. Dans une première section, le cadre d’utilisation de BANK ADVISER est précisé. Le problème général de l’évaluation financière est abordé et une formulation multicritère est proposée, reposant sur un certain nombre de ratios calculés à partir de données de base comptables. L’accent est mis sur les différences et la complémentarité des évaluations absolue et relative d’un client. Les méthodes multicritères PROMETHEE et GAIA sont ensuite brièvement décrites et le concept de banque de référence est introduit afin d’obtenir le positionnement d’un client au sein d’un groupe de clients. La structure du système et son implémentation sur micro-ordinateur sont alors décrites de façon exhaustive.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".