Индекс этичности российских банков на основе искусственного интеллекта

Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика). 2024. Т. 520. № 6. С. 70–81.

Сторчевой М. А., Паршаков П. А., Паклина С. Н., Бузмаков А. В., Кракович В. В.

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: искусственный интеллект, ethics, индекс, index, BERT, BERT, этичность, Natural Language Processing (NLP), Natural Language Processing (NLP), artificial intelligence

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА: Измерение и повышение эффективности этических тренингов и обучающих курсов по этике для студентов российских вузов и для менеджеров российских компаний (2024)