«Большие данные» и машинное обучение при управлении рисками невыполнения обязательств по контрактам в строительной отрасли

摘要

Технологии «больших данных» (Big Data) в настоящее время находят применение в различных отраслях экономики. В строительной сфере технологии больших данных могут быть использованы для определения вероятности исполнения контракта на этапе его заключения. Подрядчик не может гарантировать выполнение контракта. Это накладывает определенные риски на заказчика. В статье рассматривается применимость методов машинного обучения к задаче определения вероятности успешного завершения контракта. Предпринята попытка выявить факторы, влияющие на возможность срыва контракта и формирования корректирующих действий. Для решения поставленной задачи использовались линейные и нелинейные алгоритмы, осуществлялся выбор и преобразование классификационных признаков. Результатом исследования стали разработанные авторами статьи прогностические модели с предсказательной силой, в основу которых легли такие алгоритмы машинного обучения, как логистическая регрессия, дерево решений, случайный лес решений. Проведена проверка адекватности моделей на данных официального сайта единой информационной системы в сфере закупок. Установлена возможность использования полученной модели для решения поставленной задачи, а также выполнена обобщенная оценка основных результатов. Предложенные модели имеют потенциал для практического использования в строительных организациях на этапе заключения контрактов.