تناول البحث مدخل محاسبي مقترح للتنبؤ بمخاطر الائتمان المصرفي ( المتعلقة بقدرة المنشأة على الاستمرار) وذلک باستخدام الشبکات العصبية الاصطناعية في ترشيد قرارات استمرار الائتمان أو ما يعرف مهنيا بقرارات تعويم العملاء المصرفيين بهدف تحسين الکفاءة المصرفية، وتم ذلک من خلال دراسة مقارنة مع سجلهم الائتماني بإستخدام تقاريرهم المالية، والتي تغطى الفترة من عام 2015 إلى عام 2019 من أحد المصارف المصرية من خلال عينة تضمنت 451 منشأة منهم 150 مفردة لتدريب الشبکة العصبية الاصطناعية مقابل 301 مفردة خضعت لتقييم الموقف الائتماني لتقدير قدرتهم على الاستمرار في ضوء عمليات قرارات إستمرار الائتمان أو ما يعرف بالتعويم المصرفي، عبر إستخدام 90 متغير من المتغيرات المالية وغير المالية، خلص التحليل الإحصائي إلى تباين نتائج التقييم بين الشبکات العصبية الاصطناعية والبيانات التاريخية ذات الأساس الکمي عند مستوى ثقة 99% مقابل التماثل في ظل البيانات الاسمية أما عند المقارنة بين تقييم نتائج الشبکات العصبية الاصطناعية مع نتائج النماذج التقليدية (‌A-Score‌Z-Score & ) فقد کان هناک تباين سواء باستخدام البيانات الکمية أو الوصفية عند مستوى ثقة 99%، وقد أوصت الباحثة بالنظر إلى الشبکات العصبية الاصطناعية باعتبارها أحد أدوات دعم مهنة المحاسبة والمراجعة.