Данная статья посвящена анализу роли искусственного интеллекта в прогнозировании рыночных кризисов с использованием методов обработки больших данных и неструктурированной информации. Авторы обосновывают актуальность проблемы, указывая на возрастающую сложность глобальных рынков и необходимость разработки инновационных подходов в их анализе. Обозначены основные цели исследования, включающие анализ потенциала ИИ в прогнозировании кризисных явлений и оценку его эффективности по сравнению с традиционными методами. Методология представлена описанием использованных алгоритмов машинного обучения, нейронных сетей и методов обработки текстовой информации, направленных на анализ больших объемов данных. Приведены подробности формирования выборок из различных источников, а также описаны этапы предварительной обработки информации, классификации и обнаружения скрытых паттернов. Методологический подход основан на комбинировании количественных моделей с анализом неструктурированных данных, что позволяет достичь высокой точности прогнозов. В качестве результатов исследования приводятся эмпирические данные, демонстрирующие высокую эффективность применяемых методов в сравнении с традиционными финансовыми моделями. Результаты указывают на возможность предварительного обнаружения сигнальных паттернов, указывающих на приближение кризисных ситуаций, что позволяет задействовать превентивные меры. Статистическая значимость полученных результатов подтверждается проведенными тестами устойчивости модели. В разделе «Обсуждение» авторы анализируют выявленные закономерности, обсуждают ограничения методологии и перспективы дальнейших исследований. Рассмотрены потенциальные проблемы применения ИИ в условиях быстрой смены рыночной динамики, а также предложены рекомендации по оптимизации алгоритмов. Статья подчеркивает, что интеграция ИИ и анализа больших данных может значительно повысить надежность предсказаний рыночных кризисов, способствуя своевременному принятию управленческих решений и укреплению финансовой стабильности.