* لا يتم تقييم الكثير من البيانات التي تنتجها الشركات. ومع ذلك، إذا تمت دراستها جيدًا، يمكن أن تجعل من الممكن منع الصعوبات التي يواجهونها -أو حتى فشلها – وتجنب التنشيط المتأخر لأجهزة الارتداد. في هذا السياق، يمكن أن يثبت الذكاء الاصطناعي أنه حليف مهم.
“الذكاء الاصطناعي يقوي الذكاء البشري”. هذه هي عقيدة الإشارات الضعيفة لبدء تشغيل الدولة التي تحملها المديرية العامة للمؤسسات (DGE). يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحديد الصعوبات التي تواجهها الشركات في أقرب وقت ممكن من أجل دعمها بشكل أفضل. الملاحظة الاولية؟ لا تحظى بيانات المؤسسات إلا بقدر ضئيل من القيمة، ويتم التماس الخدمات الحكومية بعد فوات الأوان، يتم تشغيل خطط المعونة من أجل انتعاش الشركات المعنية بعد فوات الأوان. بعد مرحلة تجريبية في مفوضية بورغون-فرونش 2016-2017، تم الآن نشر الأداة، التي يستخدمها المفوضون بشكل خاص لإعادة الهيكلة والوقاية من صعوبات العمل (CRP)، في جميع أنحاء التراب الوطني وتم تعديلها لتأخذ في الاعتبار حساب الهشاشة الجديدة في 2020-2021. الإشارات الضعيفة، التي تكتشف خطر الفشل في 18 شهرًا – الإجراءات الجماعية أو الإفلاس – تحلل بيانات الشركات من 10 موظفين. تحت هذا الحد، يكون السلوك متغيرًا للغاية اعتمادًا على القطاعات وأقواس القوى العاملة والهياكل القانونية، وقد تكون هناك “فجوات” في البيانات المالية. هذه كلها عناصر تؤدي إلى الكثير من الضوضاء في النموذج التنبؤي الحالي ولا تسمح لنا برؤية الاتجاهات بوضوح.
* حسب الطلب
تسمح لنا المبادرات الأخرى القائمة على الذكاء الاصطناعي بتوقع تغييرات في الصحة المالية للشركات. وهكذا، أطلقت Infogreffe، مجموعة المصلحة العامة للمحاكم التجارية الفرنسية، حلها الخاص بناءً على الأداة التي طورتها Datatigy. يتم تحليل البيانات المتاحة في البيانات المفتوحة من اثنتي عشرة قاعدة بيانات من أجل تحديد درجة تتراوح من 0 إلى 100 لكل شركة. يمكن الوصول إلى هذا التسجيل لجميع الشركات التي لديها حصيلة سنوية، ويفصل التقرير النتيجة. يتم تحليل حوالي خمسة عشر عنصرًا، اعتمادًا على القطاعات أو الأخبار – لا سيما تلك المرتبطة بـ Covid. يوضح Olivier Ishacian، مدير خدمة البيانات في Infogreffe: “إذا كانت درجة الشركة أقل من 30، فسيتم إرسال قضيتها مباشرةً إلى المحكمة المسؤولة عن الاتصال بها لمساعدتها في حل مشكلاتها”. قوة الذكاء الاصطناعي مقارنة بالطرق الأخرى؟ “على عكس الدرجات التقليدية، لا توجد معادلة نوزن فيها حجم المبيعات أو نسبة الدين بطريقة فريدة. يختلف حسب قطاع النشاط أو عدد عملاء الشركة. يتم ترجيح جميع المعايير بشكل مختلف اعتمادًا على الوضع المحدد للشركة. يشرح مهدي شويتن، مدير Datategy، الذي يضمن الكشف عن 95٪ من الصعوبات المحتملة في المنبع.
* ضمان الصحة المالية الجيدة لمحاوريها
بالنسبة للاعبين الماليين، فإن الوعد مغري. يتيح هذا النوع من الحلول تقييم الوضع المالي الجيد للعميل أو المورد، على سبيل المثال. “يجب أن يكون لاعب الأطعمة الزراعية قادرًا على ضمان أن صاحب المطعم-العميل سيكون قادرًا على الدفع له. يمكن للمقاولات الصغيرة جدا اختيار هذا الحل على أساس مخصص لإقناع المصرفي بإقراضه المال. يمكن للمسير الذي يتطلع إلى بيع مقاولته استخدام هذه الأداة لإثبات متانة هيكلها. أخيرًا، يجب أن يكون المستثمر المهتم بشركة ما قادرًا على تقييمها على المدى الطويل “، كما يطور تييري ميلون، مدير الدراسات في Altares، المتخصص في المعلومات عن الشركات. ويضيف: “في حالة وجود شركة في التسوية القضائية، فإننا نحتاج أيضًا إلى خوارزميات لمعرفة ما إذا كانت ستخرج منها”، مع تحديد أن العاملين في البنوك والتأمين مغرمون بشكل خاص بهذه التكنولوجيا.
نيكولاس فلوريو، رئيس الرابطة الفرنسية لمديري الائتمان (AFDCC) ومدير الائتمان يشرح كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في سياق أنشطته. “قبل توقيع عقد مع عميل محتمل أو منحه فترة سداد، عليك التأكد من أنه قادر على الوفاء بالتزاماته والتحقق من احتمال التخلف عن السداد في غضون عام واحد بناءً على عدد كبير من البيانات. اعتمادًا على الدرجة التي تم الحصول عليها، من الممكن أن تطلب من العميل ضمانات أو دفعة مقدمة. كلما انخفضت المخاطر، زادت المواعيد النهائية الممنوحة. على العكس من ذلك، كلما كان أعلى، سيتم إرسال تذكيرات أسرع.»
من المهم بالطبع أن تظل يقظًا ضد تحيزات الذكاء الاصطناعي. “يمكن أن تكون هناك ضغوط نقدية لأن الشركة قد استثمرت الكثير أو لديها دافعون سيئون. تم تصميم الأداة لزيادة قدرتنا على العمل في الوقاية، فهي حبل إضافي لقوسنا، لكن الخبرة البشرية لا تزال ضرورية “، يلخص Elodie Quézel، الطيار التشغيلي لـ Signals Faibles.