| Thesis title: |
Využití AI ve zjištění finanční přípustnosti preventivní restrukturalizace |
| Author: |
Horáčková, Tereza |
| Thesis type: |
Diplomová práce |
| Supervisor: |
Pláničková, Markéta |
| Opponents: |
Kovacs, Stanislav |
| Thesis language: |
Česky |
| Abstract: |
Diplomová práce se věnuje potenciálu využití umělé inteligence (AI) v hodnocení finanční přípustnosti preventivní restrukturalizace dle zákona 284/2023 Sb. Cílem je ověření schopnosti AI navrhnout, aplikovat a interpretovat vybraný odborný rozhodovací model systému včasného varování (EWS) v kontextu české legislativy. Teoretická část vymezuje právní a ekonomický rámec preventivní restrukturalizace a popis zvoleného modelu predikce úpadku. Empirická část zahrnuje aplikaci vybraného EWS na podnik SKALIČAN a testování tří AI modelů – ChatGPT (základní verze), ChatGPT (restrukturalizační expert) a Gemini. Výsledky DP vypovídají o závěru, že AI je schopno podpořit strukturování dat a formulaci závěrů, její schopnost nezávislého právně-ekonomického hodnocení je však omezená. Největší potenciál AI spočívá v podpoře interpretace již připravených podkladů, ne v samotném rozhodování. |
| Keywords: |
Umělá inteligence; Preventivní restrukturalizace; Finanční tíseň; Systém včasného varování; Finanční přípustnost |
| Thesis title: |
The Use of AI in Assessing the Financial Admissibility of Preventive Restructuring |
| Author: |
Horáčková, Tereza |
| Thesis type: |
Diploma thesis |
| Supervisor: |
Pláničková, Markéta |
| Opponents: |
Kovacs, Stanislav |
| Thesis language: |
Česky |
| Abstract: |
This master’s thesis examines the potential of artificial intelligence (AI) to assess the financial eligibility for preventive restructuring under Act No. 284/2023 Coll. The objective is to verify whether AI can design, apply, and interpret a selected expert decision-making model of the early warning system (EWS) within the framework of Czech legislation. The theoretical part defines the legal and economic framework of preventive restructuring and introduces the chosen insolvency prediction model. The empirical part applies the selected EWS to the company SKALIČAN and tests three AI models – ChatGPT (basic version), ChatGPT (restructuring expert), and Gemini. The findings show that while AI can support data structuring and the formulation of conclusions, its ability to independently conduct a legal-economic evaluation is limited. The greatest potential of AI lies in assisting with the interpretation of pre-processed inputs rather than in autonomous decision-making. |
| Keywords: |
Financial distress; Preventive restructuring; Early warning system; Artificial intelligence; Financial admissibility |
Information about study
| Study programme: |
Finance a oceňování podniku |
| Type of study programme: |
Magisterský studijní program |
| Assigned degree: |
Ing. |
| Institutions assigning academic degree: |
Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Faculty: |
Faculty of Finance and Accounting |
| Department: |
Department of Corporate Finance |
Information on submission and defense
| Date of assignment: |
1. 10. 2024 |
| Date of submission: |
19. 5. 2025 |
| Date of defense: |
2025 |
Files for download
The files will be available after the defense of the thesis.