Традиционные методы анализа рисков, основанные на финансовой отчётности, имеют ограничения: не все компании публикуют данные, отчётность обновляется редко, а финансовые показатели не всегда отражают юридические и репутационные риски. В работе предлагается подход к автоматизированному анализу новостных текстов для выявления ранних сигналов неблагонадёжности компаний. Метод включает формирование корпуса новостей, разметку данных, предобработку текстов и обучение моделей машинного обучения для классификации новостей на три класса: содержащие финансовые, юридические сигналы риска или не содержащие их. Ожидается, что модель позволит оперативно выявлять угрозы устойчивости компаний.

Маньков В.А. (науч. рук. Булушова Л.С.) Выявление сигналов неблагонадёжности компаний в новостях с использованием методов машинного обучения // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17118