|
ИНФОРМАТИКА
Индекс этичности Российских банков на основе искусственного интеллекта
М. А. Сторчевойa, П. А. Паршаковbc, С. Н. Паклинаb, А. В. Бузмаковb, В. В. Краковичab a Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента, НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге, Санкт-Петербург, Россия
b Международная лаборатория экономики нематериальных активов, НИУ ВШЭ в Перми, Пермь, Россия
c Московская школа управления СКОЛКОВО, Москва, Россия
Аннотация:
Измерение этичности компании является важным элементом в механизме регулирования поведения участников рынка, поскольку позволяет потребителям и регулирующим органам принимать более эффективные решения, что оказывает дисциплинирующее воздействие на компании. Мы протестировали различные способы машинного анализа отзывов потребителей российских банков и разработали Индекс этичности, который позволяет на основе отзывов потребителей рассчитывать количественную оценку этичности трех сотен российских банков за разные периоды времени с 2005 по 2022 г. Мы использовали метод “мешка слов” на основе Moral Foundations Dictionary (MFD) и обучение модели BERT на основе размеченной экспертами выборки 3 тыс. и 10 тыс. предложений. Полученный индекс был валидизирован на основе количества арбитражных дел с 2005 по 2022 г. (более этичные компании вовлечены в меньшее количество арбитражных дел в качестве ответчика), при этом только модель BERT прошла валидизацию, а модель на основе MFD – нет. Индекс этичности будет полезен как альтернативная метрика по отношению к популярным рейтингам ESG как для теоретических исследований о поведении компаний, так и для практических задач управления репутацией компании и формирования политики регулирования поведения участников рынка.
Ключевые слова:
индекс, этичность, искусственный интеллект, NLP, BERT.
Образец цитирования:
М. А. Сторчевой, П. А. Паршаков, С. Н. Паклина, А. В. Бузмаков, В. В. Кракович, “Индекс этичности Российских банков на основе искусственного интеллекта”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 520:1 (2024), 70–81; Dokl. Math., 110:3 (2024), 511–520
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/danma579 https://www.mathnet.ru/rus/danma/v520/i1/p70
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 7 |
|