Метод і технологічне рішення ШІ-сервісу адаптивного опитування інвестора для визначення індивідуального ризик-профілю - Корнієнко, О. С.; Козуб, Н. О.; Доренський, О. П. (Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки, 2025)
Праця присвячена розробці адаптивної моделі опитування інвесторів, яка використовує сучасні методи машинного навчання для формування детального континуального ризикового профілю. Традиційні анкети з оцінки ризику, які гуртуються на статичних і дискретних шкалах, часто не враховують багатовимірність індивідуальної толерантності до ризику, особливо в умовах низького рівня фінансової грамотності. Це дослідження має на меті подолати зазначені обмеження, підвищити точність і рівень персоналізації інвестиційних рекомендацій. В роботі представлено інноваційну модель адаптивного опитувальника, яка динамічно коригує послідовність запитань за допомогою умовної логіки. Модель адаптує хід опитування на основі попередніх відповідей респондента, що забезпечує релевантність та цілеспрямованість кожного наступного запитання. Завдяки використанню експертно визначених вагових коефіцієнтів і континуальної шкали ризику, суб’єктивні відповіді перетворюються на надійний числовий вектор, придатний для обробки за допомогою алгоритмів машинного навчання. Технічна реалізація моделі ґрунтується на сучасному технологічному стеку, зокрема використовується React для фронтенду, Node.js з NestJS для бекенду, а також Python з FastAPI для сервісу машинного навчання, який застосовує RandomForestRegressor для обробки відповідей і прогнозування рівня ризику. У статті також представлені результати порівняльного аналізу, опису методик трансформації даних та схему безпечної передачі інформації, що підтверджує практичну ефективність запропонованого підходу. Результати дослідження свідчать, що запропонований метод, модель і ШІ-сервіс адаптивного опитування забезпечують підвищення точності та персоналізацію ризик-профілювання у порівнянні з традиційними методами. Інтеграція адаптивного вибору запитань та сучасних методів машинного навчання оптимізує процес опитування, забезпечує більш надійні інвестиційні рекомендації.