V originále
The aim of this article is to utilize artificial neural networks for creation of a model for determination of solvency of customers of a manufacturing company. An analysis of customer solvency is a necessary condition for healthy business relation. On the base of obtained data on a group of 110 manufacturing companies 1000 artificial neural networks is generated. For the model, linear neural networks, probabilistic neural networks, radial basis function neural networks, three-layer perceptron networks and four-layer perceptron networks are utilised. Ten of these networks, which showed the best results, are retained for futher processing. The obtained best one neural network MLP 91:91-99-59-1:1 predicts solvency or possible risk of a company (potential customer of a manufacturing company) with the probability higher than 90 %.
In Czech
Cílem článku je využít umělé neuronové sítě pro vytvoření modelu pro stanovení solventnosti zákazníků výrobního podniku. Analýza bonity zákazníka je nezbytnou podmínkou pro zdravý obchodní vztah. Na základě získaných dat o skupině 110 výrobních podniků je vygenerováno 1000 umělých neuronových sítí. Pro model je využito lineárních neuronových sítí, pravděpodobnostních neuronových sítí, radiálních základních neuronových sítí, třívrstvých perceptronových sítí a čtyřvrstvých perceptronových sítí. Deset těchto sítí, které měly nejlepší výsledky, je vybráno pro další zpracování. Získaná nejlepší neuronová síť MLP 91:91-99-59-1:1 předpovídá solventnost nebo možné riziko podniku (potenciálního zákazníka výrobního podniku) s pravděpodobností vyšší než 90 %.