استهدفت هذه الدراسة تحديد تأثير آليات الحوكمة وعوامل الاقتصاد والمؤشرات المالية في التعثر المالي باستخدام الذكاء الاصطناعي، ولتحقيق هدف الدراسة تم تجميع بيانات مالية لـ 44 شركة في قطاعات مواد البناء والمقاولات والتشيد والقطاع العقاري، واستخدمت الدراسة نموذج EM-Z SCORE للدول النامية، كما استخدمت عددًا من نماذج الذكاء الاصطناعي الخاضع للإشراف ENSEMBLE LEARNING ، وهي:Adaboost , Greadient boosting , Extreme gradient boosting , RANDOM FOREST , CAT- BOOST، واستخدمت معلومات غير مالية (آليات الحوكمة مثل مجلس الإدارة والمراجع الخارجي ولجان المراجعة)، وخصائص الشركات (حجم وعمر الشركة)، بالإضافة إلى عوامل الاقتصاد الكلي (التضخم وسعر الصرف والبطالة، سعر الفائدة ومعدل النمو)، بجانب المعلومات المالية (السيولة- الربحية – الملائمة ونسب الدين والرفع المالي ومعدلات التغطية)، خلال الفترة من 2007-2022. وأسفرت نتيجة الدراسة عن أن حوكمة الشركات وعوامل الاقتصاد وخصائص الشركات تشترك مع المؤشرات المالية في التنبؤ بالتعثر المالي للشركات، وأن أكثر العوامل المؤثرة في التعثر المالي، هي: عدد مرات لجان المراجعة، وملكية المديرين للأسهم، وتمثيل المرأة في مجلس الإدارة، وسعر الصرف والتضخم، ومعدل النمو، وحجم الشركة، ونسب الديون (الالتزامات المتداولة/ الأصول المتداولة)، والتدفقات النقدية من العمليات التشغلية/إجمالي الالتزامات. وتُعد هذه الدراسة مهمة لكل من المديرين الماليين للحفاظ على الاستقرار المالي للشركة، والمستثمرين والمقرضين.