Il lavoro applica i metodi più diffusi di intelligenza artificiale "comprensibile" a un modello basato sull'approccio random forest, che ha mostrato una buona capacità di previsione delle insolvenze delle imprese italiane. L'analisi è volta a individuare le variabili più rilevanti per il modello e a valutare il loro contributo alla stima delle probabilità di insolvenza.
L'uso di metodi di intelligenza artificiale "comprensibile" permette di chiarire la logica sottostante al processo decisionale del modello basato sull'approccio random forest, evidenziando come esso sia in grado di sfruttare un ampio insieme di variabili predittive e di attribuire una rilevanza maggiore, rispetto ai modelli statistici tradizionali, agli indicatori che presentano una relazione non lineare con l'insolvenza delle imprese, come gli indicatori di liquidità.
