طور معهد سوق رأس المال الكوري نموذجًا للتعلم الآلي قادرًا على اكتشاف علامات تعثر الشركات قبل شطبها من البورصة. كان الهدف من هذه الدراسة تحليل البيانات المالية للشركات المدرجة في كوريا لاكتشاف العلامات المبكرة للمخاطر المالية. ومن المتوقع أن يساعد ذلك المستثمرين المحليين والسلطات المالية على تقييم متانة الشركات المالية بسرعة أكبر.

أدرج فريق البحث في المعهد أهمية الإفصاحات التوضيحية المتزايدة وفقًا للمعايير الدولية للتقارير المالية المعتمدة في كوريا (K-IFRS). وقد طوروا نموذجًا للتعلم الآلي يعتمد على الشبكات العصبية متعددة الوسائط، حيث لا يستخدم فقط البيانات المالية الكمية، ولكنه يتعلم أيضًا من المعلومات غير المنظمة الواردة في الإفصاحات التوضيحية. ووفقًا للباحثين، فإن هذا النموذج يمكنه اكتشاف مؤشرات التعثر المالي بدقة أعلى مقارنة بالأساليب التقليدية.
تم تدريب النموذج باستخدام بيانات 16,815 شركة غير مالية مدرجة في سوقي كوسبي (KOSPI) وكوسداك (KOSDAQ) ذات نهاية سنة مالية في ديسمبر، خلال الفترة من 2005 إلى 2019. وتم اختبار قدرة النموذج على التنبؤ باستخدام 43 مؤشرًا ماليًا كميًا، و37 عنصرًا محاسبيًا رئيسيًا، بالإضافة إلى جميع المعلومات غير المنظمة الموجودة في الإفصاحات المالية. وأكدت النتائج أن النموذج قادر على التنبؤ بمخاطر الشطب بدقة عالية قبل تعليق التداول.
وأشار فريق البحث بشكل خاص إلى أن الشطب بعد تعليق التداول أمر شائع في السوق الكورية. ووفقًا لللوائح بورصة كوريا، بمجرد أن تبدأ الشركة إجراءات الشطب، قد تبقى أسهمها موقوفة عن التداول لفترة طويلة، مما يجعل من الصعب على المستثمرين اتخاذ قرارات مناسبة. ولمعالجة هذه المشكلة، طور الفريق نموذج تعلم آلي قادرًا على اكتشاف مؤشرات التعثر المالي قبل تعليق التداول، مما أدى إلى إنشاء نظام تحذير مبكر فعال.

ومع ذلك، أشار الباحثون أيضًا إلى الحاجة إلى تحسين الإفصاحات التوضيحية، حيث تبين أن مساهمتها في التنبؤ بالتعثر المالي محدودة على الرغم من حجم المعلومات الكبير. وهذا يشير إلى ضرورة مراجعة مدى التزام هذه الإفصاحات بمبدأ التحفظ المحاسبي. وأوصى فريق البحث بتعزيز الترابط بين الإفصاحات المالية الرئيسية والإفصاحات التوضيحية، مع تحسين وضوح وقابلية مقارنة المعلومات المقدمة.
تحمل هذه الدراسة أهمية كبيرة، حيث تثبت أن نموذج التنبؤ بالتعثر المالي القائم على التعلم الآلي يمكن أن يكون أداة فعالة لإدارة المخاطر في السوق المالية الكورية. ويمضي فريق البحث قدمًا في تحسين جودة الإفصاحات التوضيحية لتعزيز دقة النموذج. ومن المتوقع أن تساهم هذه الجهود في حماية المستثمرين وتعزيز استقرار السوق المالية في كوريا.