Insolvenzvermeidung mittels Künstlicher Intelligenz: Eine Übersicht zum Status Quo in der Insolvenzprognoseforschung

Forscher und Praktiker sind aus verschiedenen Motivationen heraus bemüht, bevorstehende Unternehmensinsolvenzen frühzeitig zu erkennen. Seit der Finanz- und Wirtschaftskrise im Jahr 2008 hat das Thema einen zusätzlichen Aufschwung erlebt. Die steigende Rechnerkapazität hat zudem dazu beigetragen, dass eine große Menge an Daten in adäquater Zeit verarbeitet werden kann. Damit ist der Weg für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Insolvenzprognoseforschung geebnet. In diesem Beitrag wird der Stand der Forschung von wissenschaftlicher peer-reviewter Literatur aus den Datenbanken Scopus und Web of Science vorgestellt. Die – auf österreichische Unternehmen bezogenen, aber übertragbaren – Ergebnisse zeigen, dass insbesondere an Insolvenzvorhersagen mittels Künstlicher Neuronaler Netze, Random Forests und Support Vector Machine sowie Hybridmodellen geforscht wird.