Na Wydziale Zarządzania i Inżynierii Produkcji powstał zespół, którego celem jest integracja danych o działalności przedsiębiorstw i ich wykorzystanie do uczenia maszynowego. Wykonanie projektu wymaga połączenia teorii finansów z językoznawstwem oraz wykorzystania komputerowych metod automatycznego przetwarzania tekstu.
Przedsiębiorstwa co roku udostępniają sądom rejestrowym i inwestorom ogromną ilość danych w sprawozdaniach: sprzedaż, marże, majątek czy zadłużenie. Na ich podstawie można ocenić spółkę lub sprawdzić sytuację w branży, a nowoczesne techniki pozwalają na analizy dużych zbiorów takich danych. Szczególnym wyzwaniem jest analiza danych niestrukturyzowanych, takich jak teksty zawarte w sprawozdaniach.
Finansowanie badań w projekcie Ewolucja języka sprawozdawczości spółek giełdowych: analiza tekstu z wykorzystaniem metod komputerowych zapewniło Narodowe Centrum Nauki w konkursie OPUS.
W zespole kierowanym przez dr. hab. Karola Marka Klimczaka, prof. PŁ z Katedry Zarządzania uczestniczą inż. Jan Makary Fryczak i mgr inż. Artur Kaużyński otrzymujący stypendia NCN. Przy publikacjach współpracuje dr Dominika Hadro z Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, specjalistka w zakresie informacji na rynkach finansowych i analizy korpusowej (polega ona na poszukiwaniu typowych użyć słów oraz informacji o ich znaczeniu i funkcji). Wsparcie w przetwarzaniu języka naturalnego zapewnia Politechnika Wrocławska w ramach infrastruktury naukowej CLARIN-PL, która umożliwia badaczom wygodną pracę z bardzo dużymi zbiorami tekstów.
Duże zbiory danych o zarządzaniu
Zespół tworzy programy do wyszukiwania, przetwarzania i analizy danych o przedsiębiorstwach, bazując na języku programowania Python. Jednym z efektów projektu będą obszerne zbiory danych udostępnione w repozytorium naukowym „Polski Korpus Komunikacji Finansowej”. Według dr. hab. Klimczaka korpus ułatwi dostęp do informacji nt. polskiej gospodarki - Na świecie powstają zbiory dokumentów, korpusy, które różni badacze mogą łatwo wykorzystać w systemach uczenia maszynowego czy sztucznej inteligencji. Korzystają z nich też programiści rozwijający systemy tłumaczeń czy analizy gospodarcze. Chcemy, żeby mieli także łatwy dostęp do polskich danych.
Przygotowując pracę magisterską o zmianach strategicznych w zarządzaniu inż. Fryczak stanął przed ciekawym problemem – jak zidentyfikować i zmierzyć różne cechy przedsiębiorstw. Weryfikując dostępne studia przypadku zauważył, że dobrze opisują one pojedyncze organizacje, ale nie zawierają danych potrzebnych do analiz statystycznych. - Metody kwestionariuszowe mogą nie być miarodajne, bo polegają na opinii jednego pracownika. Sprawozdania finansowe mógłbym łatwo wykorzystać do badań statystycznych, ale brakuje w nich informacji o organizacji i zarządzaniu. Postanowiłem więc wzbogacić dane finansowe o nieustrukturyzowane dane tekstowe pochodzące z raportów, komunikatów, mediów, czy sieci społecznościowych.
Słowosieć
Słowosieć (http://plwordnet.pwr.wroc.pl) to opracowana na Politechnice Wrocławskiej baza danych złożona ze słów pogrupowanych według znaczenia w zbiór synonimów. Każda grupa znaczeniowa jest rzutowana na odpowiadającą jej grupę synonimów w Princeton WordNet, skąd można przejść na kolejne języki. Jak wyjaśnia dr hab. Klimczak, prof. PŁ - Pracujemy na danych polsko-angielskich i francusko-angielskich pochodzących z Kanady. Przechodząc z angielskiego na inny język poszerzamy stosowanie najlepszych metod analizy tekstu na nowe kraje – twierdzi.
Transformacja cyfrowa
W przyszłości metody opracowane przez zespół PŁ mają pomóc w badaniach nad rozwojem gospodarki opartej na danych. Unia Europejska ogłosiła inicjatywę „Cyfrowa Dekada”, planując finansowanie badań, strategicznej produkcji i rozwoju cyfrowych usług dla ludności. Przedstawiono również projekt pierwszego na świecie prawa regulującego wykorzystanie sztucznej inteligencji. Horyzont Europa przewiduje szereg strumieni finansowania na badania w klastrze „Digital, Industry and Space”. Zespół planuje uczestniczyć w międzynarodowych badaniach nad metodami zarządzania dostosowanymi do wyzwań cyfrowej rzeczywistości.
