Elke ondernemingsrechtbank heeft een kamer voor ondernemingen in moeilijkheden, die onderzoek doet naar ondernemingen in moeilijkheden. Dit onderzoek kan belangrijke gevolgen voor een onderneming hebben, omdat het niet zelden gevolgd wordt door het opstarten van een reorganisatie- of faillissementsprocedure. Voor hun onderzoek hebben de kamers voor ondernemingen in moeilijkheden doorgaans toegang tot de jaarrekeningen van de betrokken onderneming. In België moeten de meeste ondernemingen hun jaarrekening neerleggen bij de Nationale Bank van België. De gegevens uit al die jaarrekeningen samen kunnen waardevolle inzichten inleveren over het bredere fenomeen van ondernemingen in moeilijkheden en faillissementen. Het verwerken van al deze gegevens gaat het menselijk vermogen echter te buiten. Dit project strekt ertoe een machine learning tool te ontwikkelen die rechters van de kamers voor ondernemingen in moeilijkheden kan ondersteunen bij de evaluatie van jaarrekeningen van ondernemingen die zij onderzoeken. Deze tool zal zowel met numerieke boekhoudkundige als tekstuele gegevens uit jaarrekeningen rekening houden en zal een eenvoudig te interpreteren analyse van de onderzochte onderneming opleveren. Deze analyse zal aangeven hoe waarschijnlijk het is dat de onderneming op korte termijn failliet gaat, samen met een samenvatting van de belangrijkste oorzaken van de moeilijkheden. Met deze tool zou België een koploperpositie kunnen innemen inzake het gebruik van AI door rechters.