الفهرس 
الفصل الأوليوجد فقط 14 صفحة متاحة للعرض العام
 |  | from | 194 |  |  |
| | | from | 194 | | |
المستخلص
تهدف الدراسة بصورة أساسية إلى تقديم مدخل مقترح لنموذج أعمال معتمد على تعلم الآلة كأحد تقنيات الذكاء الاصطناعى وذلك للتنبؤ بالأداء المالى للشركات باعتبارها معلومات هامة يتم الاعتماد عليها فى اتخاذ القرار من قبل الفئات المختلفة المستفيدة منها. وتم الاعتماد على معلومات الاستدامة الشاملة متمثلة فى البعد الاقتصادى كمعلومات مالية والبعد الاجتماعى والبيئى والبعد الحوكمى كمعلومات غير مالية، كما تم توظيف 3 تقنيات لتعلم الآلة وهى شجرة القرارDecision Tree والغابة العشوائية ٌRandom Forest والتعزيز التدريجى Gradient Boosting وأسلوب احصائى واحد وهو الانحدار اللوجستى Logistic Regression، وأظهرت نتائج الدراسة التطبيقية تفوق تقنية التعزيز التدريجى على التقنيات الأخرى المستخدمة، وكذلك تفوق التقنيات الثلاثة لتعلم الآلة على الأسلوب الاحصائى من حيث درجة الدقة فى التنبؤ بالأداء المالى للشركات مقاسًا بالعائد على الأصول، ويرجع ذلك إلى أن أساليب الإحصاء تخضع لمجموعة من الإفتراضات التى يصعب الوفاء بها خاصًة عندما تكون المشكلات غير خطية فى طبيعتها لذلك تنخفض المنفعة الحقيقية لاستخدام هذه النماذج ولا سيما أن معظم الدراسات التى تتنبأ بالأداء المالى تعتمد على نماذج الإنحدار، وكذلك تبين أهمية استخدام المعلومات غير المالية مع المعلومات المالية فى التنبؤ حيث تم التوصل إلى أن أهم المتغيرات وفقًا لنموذج التعزيز التدريجى تتمثل فى نسبة السيولة ونسبة النشاط المستخدمتين فى النموذج، وكذلك خصائص حوكمة الشركات متمثلة فى الملكية الداخلية أو الإدارية وعدد اجتماعات مجلس الإدارة، وقد اتفقت هذه الدراسة مع معظم الدراسات التى تناولت الذكاء الاصطناعى وتعلم الآلة فى التنبؤ بالأداء المالى فى تفوق تقنيات تعلم الآلة على الأساليب التقليدية. وتوصى الدراسة الشركات المقيدة فى البورصة المصرية بالتوسع فى الأنشطة البيئية والاجتماعية وكذلك الاهتمام بالافصاح البيئى والاجتماعى لما له من دور هام فى استدامة الشركات، وأن يتم تفعيل التحول الرقمى وتوفير البنية التكنولوجية اللازمة لاستخدام أساليب تحليل البيانات والتقنيات الحديثة، وكذلك تبنى نماذج الأعمال المعتمدة على تعلم الآلة لما حققته من نجاح فى بيئة الأعمال وقدرتها على توفير معلومات مفيدة فى اتخاذ القرار، بالإضافة إلى الاهتمام بالافصاح عن التنبؤات.