Потенційні напрями застосування засобів штучного інтелекту під час співпраці банку з клієнтом
Огляд діяльності цифрового банку в межах застосування засобів штучного інтелекту та аналізу даних. Дослідження змін у роботі банків в епоху діджиталізіції. Ідентифікація особливостей цифрового банку, засобів штучного інтелекту у діяльності банку.
| Рубрика | Банковское, биржевое дело и страхование |
| Вид | статья |
| Язык | украинский |
| Дата добавления | 20.06.2024 |
| Размер файла | 28,5 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Потенційні напрями застосування засобів штучного інтелекту під час співпраці банку з клієнтом
Ільчук Павло Григорович доктор економічних наук, професор, завідувач кафедри управління проектами, Національний університет «Львівська політехніка», м. Львів
Коць Ольга Олегівна кандидат економічних наук, доцент, доцент кафедри фінансів, Національний університет «Львівська політехніка», м. Львів
Левченко Анна Захарівна бакалавр кафедри інформаційних систем і мереж, Національний університет «Львівська політехніка», м. Львів,
Лещишин Надія Русланівна бакалавр кафедри інформаційних систем і мереж, Національний університет «Львівська політехніка», м. Львів
Анотація
цифровий банк штучний інтелект
В сучасних умовах цифрова трансформація охоплює всі галузі суспільства, включаючи банківський сектор. Перспективним напрямом удосконалення діяльності банків є застосування засобів штучного інтелекту у їхній діяльності загалом та під час взаємодії банку з клієнтами зокрема.
У статті розглянуто особливості цифрового банку, в межах яких виокремлено необхідність застосування засобів штучного інтелекту та аналізу даних. Зазначено, що в сучасних умовах банкам необхідно здійснювати реструктуризацію власної бізнес-моделі в напрямі діджиталізації та використання інноваційних технологій.
Штучний інтелект стає ключовим інструментом для банків у впровадженні інноваційних стратегій та досягнення більшого успіху у сфері фінансового обслуговування. У статті виокремлено три різні технології засобів штучного інтелекту, які можуть бути застосовані у діяльності банку, а саме: аналітичні, почуттєві та механічні.
Окрему увагу у дослідження приділено можливостям використанням засобів штучного інтелекту у розрізі окремих напрямів співпраці банку з клієнтом, а також виділено переваги від застосування цих засобів у кожному з розглянутих напрямів.
Використання засобів штучного інтелекту для персоналізації допомагає банкам покращити взаємодію з клієнтами, збільшити їхню відданість та задоволеність, а також підвищити конкурентоспроможність на ринку фінансових послуг. Застосування засобів штучного інтелекту для управління продажами дозволяє банку оптимізувати свою діяльність, збільшити продажі та підтримувати високий рівень задоволеності клієнтів. Застосування засобів штучного інтелекту для спілкування з клієнтами допомагає банкам покращити обслуговування клієнтів, зменшити час очікування та забезпечити більш ефективну та персоналізовану взаємодію. Застосування засобів штучного інтелекту для аналітики допомагає банкам вивчати великі обсяги даних, отримувати цінні інсайти та робити обґрунтовані рішення. Автоматизація процесів за допомогою засобів штучного інтелекту дозволяє банкам зменшити людський фактор, скоротити час обробки операцій та знизити витрати, а також забезпечує більшу доступність та зручність для клієнтів.
Зазначено, що засоби штучного інтелекту дозволяють банкам бути більш адаптивними, інноваційними та конкурентоспроможними в сучасному фінансовому середовищі.
Ключові слова: діджиталізація, банк, штучний інтелект, клієнт.
Abstract
Ilchuk Pavlo Hryhorovych ScD in Economics, Professor, Head of the Department of Project Management, Lviv Polytechnic National University, Lviv
Kots Olha Olehivna PhD, Associate Professor, Associate Professor at the Department of Finance, Lviv Polytechnic National University, Lviv,
Levchenko Anna Zakharivna bachelor of the Department of Information Systems and Networks, Lviv Polytechnic National University, Lviv
Leshchyshyn Nadiya Ruslanivna bachelor of the Department of Information Systems and Networks, Lviv Polytechnic National University, Lviv
POTENTIAL DIRECTIONS OF APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TOOLS DURING THE BANK'S INTERACTION WITH THE CLIENT
In today's conditions, digital transformation covers all sectors of society, including the banking sector. A promising direction for improving banks' activities is the use of artificial intelligence tools in their activities in general and during the bank's interaction with clients in particular.
The article examines the features of a digital bank, within which the need to use artificial intelligence and data analysis is highlighted. It is noted that in modern conditions, banks need to restructure their own business model in the direction of digitization and the use of innovative technologies.
Artificial intelligence is becoming a key tool for banks in implementing innovative strategies and achieving greater success in the field of financial services. The article singles out three different technologies of artificial intelligence tools that can be applied in the bank's activities, namely: analytical, sensory and mechanical.
The study paid special attention to the possibilities of using artificial intelligence tools in the context of certain areas of interaction between the bank and the client, and also highlighted the advantages of using these tools in each of the considered areas.
The use of artificial intelligence for personalization helps banks to improve the interaction with customers, increase their loyalty and satisfaction, and increase competitiveness in the financial services market. The use of artificial intelligence tools for sales management allows the bank to optimize its activities, increase sales and maintain a high level of customer satisfaction. Using artificial intelligence to communicate with customers helps banks improve customer service, reduce wait times, and provide more efficient and personalized interactions. The use of artificial intelligence tools for analytics helps banks to study large volumes of data, obtain valuable insights and make informed decisions. Automating processes with the help of artificial intelligence allows banks to reduce the human factor, reduce transaction processing time and reduce costs, and also provides greater accessibility and convenience for customers.
It is noted that artificial intelligence tools allow banks to be more adaptive, innovative and competitive in the modern financial environment.
Keywords: digitalization, bank, artificial intelligence, client.
Постановка проблеми
З виникненням перших цифрових пристроїв наприкінці 20 століття, запустився незворотний процес діджиталізації. А з появою інтернету та смартфонів вона набула масового характеру. Штучний інтелект, Big Data, інтернет речей, машинне навчання, хмара постійно розвиваються й отримують дедалі більше сфер застосування. Новий етап діджиталізації задала коронавірусна пандемія. Швидкий перехід на віддалений формат роботи дозволив компаніям продовжити ефективно працювати. А з початком повномасштабного вторгнення росії хмари допомогли зберегти критично важливі дані [1, c. 70-78].
В сучасних умовах цифрова трансформація охоплює всі галузі суспільства, включаючи банківський сектор. Банківська система відіграє важливу роль у розвитку економіки країни, оскільки бере участь у виконанні основних функцій фінансової системи, а саме: забезпечення переміщення грошових ресурсів у часі, об'єднання фінансових ресурсів та їхній розподіл між суб'єктами господарювання, безперебійне функціонування платіжних систем тощо.
Банки все частіше акцентують увагу не лише на розширенні свого бізнесу та фінансових операціях, а й на підвищенні якості обслуговування клієнтів через спрощення процедур надання банківських послуг. У епоху цифрових технологій багато банків у різних країнах світу віддають перевагу переходу до надання онлайн-послуг своїм клієнтам, що сприяє активній діджиталізації банківського сектору [2, с. 217-224].
Діджиталізація - це безумовно ключовий напрям розвитку банківського сектору України, який не тільки відображає сучасні технологічні зміни, але й формує нову реальність банківських послуг та взаємодії з клієнтами. Важливість цієї теми стає все більш очевидною, беручи до уваги стрімкий розвиток технологій та зміни у споживацьких звичках клієнтів [3].
Для держави загалом діджиталізація представляє собою можливість прискорення економічного зростання, збільшення привабливості співпраці між бізнесом та урядовими структурами та спрощення цього процесу. Для громадян це відкриває нові перспективи, економить час та надає можливості для розвитку перспективних професій та робочих місць (особливо для осіб з обмеженими фізичними можливостями) та інше. Для бізнесу це означає удосконалення роботи, оптимізацію ресурсів та зменшення витрат тощо [3].
Банки, які переходять на цифрову платформу, помічають значне зменшення операційних витрат та оптимізацію робочих процесів. Інтеграція різних сервісів та інструментів забезпечує більш комфортне обслуговування клієнтів і відкриває нові можливості для подальшої трансформації бізнесу за допомогою цифрових технологій, таких як блокчейн і штучний інтелект [4, 5].
Аналіз останніх досліджень і публікацій. Цифровізація економіки впливає на всі її сегменти. Зокрема вплив цифровізації на банківську діяльність в Україні аналізують М. М. Король, С. В. Парлаг [6, с. 99-104], а також Н. М. Сіренко, К.А. Мікуляк [7, с. 90-96]. А. О. Деркач, М. В. Корнєєва, О. В. Абакуменко [8, с. 69-75], І. П. Андрушків, Л. М. Надієвець [9, с. 195-200], Н. І. Холявко, О. М. Козлянченко [10, с. 217-224] фокусуються на дослідженні передумов та проблем діджиталізації банківського сектору України, досліджують світовий досвід та тенденції діджиталізації банківського сектору. Цифрові трансформації банківської системи України описують Ю. А. Глущенко, М. О. Ведмідь [11, с. 80-89].
Останніми роками з'являються дослідження, спрямовані на ідентифікацію перспектив застосування засобів штучного інтелекту в діяльності банків. Так, Д. В. Біленко, І. Г. Сивицька, Д. Г. Теленкова здійснюють моделювання оцінки кредитоспроможності клієнтів банку за допомогою методів штучного інтелекту [12, с. 105-109]. Н. М. Пантєлєєва досліджує технології штучного інтелекту в антикризовому управлінні банком [13, с. 193-197]. О. В. Стащук, Р. Мартинюк розкривають специфіку застосування когнітивних технологій та штучного інтелекту в сучасній банківській діяльності [14, с. 134-138]. А автори [15, с. 12-19] наголошують на підвищенні швидкодії банківських систем кібербезпеки на основі інтелектуального аналізу даних та алгоритмів штучного інтелекту під час прогнозування кібератак. Перспективи та загрози застосування технологій штучного інтелекту у банках досліджує Л. А. Прицюк [16, с. 36-39], а про можливості підвищення конкурентоспроможності банку за рахунок упровадження технологій штучного інтелекту говорить А. В. Зайонц [17, с. 69-75].
Проте більшість досліджень мають загальний характер, не деталізують особливості застосування засобів штучного інтелекту в діяльності банку.
Метою статті є дослідження змін у діяльності банків в епоху діджиталізіції, ідентифікація особливостей цифрового банку, дослідження засобів штучного інтелекту через призму їхнього застосування у діяльності банку.
Виклад основного матеріалу
На сьогоднішній день діджиталізація банківського сектора вийшла далеко за межі простого переходу до електронних форматів документів та використання банківських карток. Створення новітньої ІТ-інфраструктури у банку сприяє управлінню ризиками для досягнення прибутковості, а поширення цифрових послуг є ключовим аспектом майбутнього банківської системи.
У зв'язку з просуванням діджиталізації банківського сектору з'являються цифрові гібриди банків. Одним із попередників цифрових гібридів був NetBank у 1996 році. Цим шляхом йдуть такі банки, як Fidor, Atom, LHV Pank (Естонія) та DBS Digibank (Сінгапур). Подібні банки використовують добре продуману IT-інфраструктуру, вартість реалізації та утримання якої на 60-80% менша, ніж у класичних банків. Проте гібриди все ще використовують централізовані бази даних, сховища та прості протоколи взаємодії [2].
Цифровий банк має ряд ключових особливостей, які є критичними з погляду самого банку:
- гнучка IT-інфраструктура: створення цифрового банку «з нуля» дозволяє розробити нову, гнучку IT-інфраструктуру, що покращує управління ризиками та забезпечує ефективну роботу;
- сучасні підходи до обробки та зберігання даних: актуалізовані підходи до проектування та використання сховища даних дозволяють швидко обробляти і зберігати великі обсяги інформації;
- розширена аналітика та використання великих даних: застосування розширеної аналітики, включаючи дані від великих інтернет-платформ, дозволяє ефективно аналізувати поведінкові зразки клієнтів та приймати обґрунтовані рішення;
- штучний інтелект та аналіз даних: використання платформ штучного інтелекту дозволяє банку швидко реагувати на нову інформацію та надавати індивідуальні пропозиції клієнтам;
- комплексна бізнес-модель: цей підхід дозволяє банку збирати та обробляти всі дані, сприяючи покращенню системи контролю шахрайства та зменшенню втрат;
- безпека даних та захист споживача: забезпечення безпеки даних та захисту споживачів є пріоритетом для цифрового банку, що ґрунтується на ідеї ефективного використання ресурсів для забезпечення надійності та захищеності інформації.
Реструктуризація бізнес-моделі та перехід на хмарну платформу є критично важливими кроками для успішної діджиталізації будь-якого банку. Використання інноваційних можливостей у хмарній платформі може сприяти не лише прискоренню цифрових перетворень, але й удосконаленню існуючих бізнес-процесів.
Штучний інтелект стає ключовим інструментом для банків у впровадженні інноваційних стратегій та досягнення більшого успіху у сфері фінансового обслуговування. Використання засобів штучного інтелекту в банківському секторі допомагає підвищити ефективність обслуговування клієнтів, зменшити витрати та покращити якість послуг. Крім того, інтеграція засобів штучного інтелекту з іншими технологіями, такими як хмарні обчислення, віртуальна реальність, розширена реальність і змішана реальність, відкриває нові можливості для банків щодо покращення співпраці з клієнтами та надання передових фінансових послуг.
У сфері банківських послуг глибоке розуміння потреб та переваг клієнтів стає ключовим фактором у роботі з клієнтами та партнерами. Саме для такого глибокого розуміння банки впроваджують у свою роботу засоби штучного інтелекту. Зокрема їхнє використання під час аналізування клієнтської та партнерської інформації сприяє формуванню персоналізованих рішень, що враховують індивідуальні потреби та переваги кожного клієнта чи партнера. Інформація, що надходить від клієнтів та партнерів, стає вихідними даними для алгоритмів штучного інтелекту, які перетворюють її з метою створення цінності для кожного клієнта чи партнера на виході. Це відбувається завдяки системі підтримки підвищення «інтелекту» продукту чи послуги банку.
У діяльності банку можна застосовувати різні технології засобів штучного інтелекту, зокрема:
- аналітичні;
- почуттєві;
- механічні.
Утилітарний сервіс банків, зазвичай спрямований на задоволення інструментальних та функціональних потреб клієнтів. Основною метою є персоналізація послуг через виявлення значущих шаблонів в особистих та контекстних даних клієнтів. Для досягнення утилітарних цілей банку, логічним вибором є використання засобів аналітичного штучного інтелекту. Аналітичний штучний інтелект на основі аналізу великих обсягів даних забезпечує інформаційну та прагматичну взаємодію з клієнтами. Засоби аналітичного штучного інтелекту можуть надавати клієнтам інформаційну підтримку та робити рекомендації щодо фінансових продуктів та послуг, наприклад, пропонувати індивідуальні фінансові плани та поради в реальному часі.
Гедонічний сервіс банків, навпаки, спрямований на задоволення сенсорних потреб клієнтів, таких як задоволення, веселощі та грайливість. Для досягнення гедонічних цілей логічним буде використовувати засоби почуттєвого штучного інтелекту. Почуттєвий штучний інтелект здатний розпізнавати, імітувати та реагувати на емоції клієнта, що роблять взаємодію більш приємною для клієнтів. Прикладами такого застосування засобів почуттєвого штучного інтелекту є голосові асистенти, які можуть спілкуватися з клієнтами, враховуючи їхні емоції, та надавати індивідуальну консультацію та підтримку.
Засоби механічного штучного інтелекту можуть бути використані для стандартизації процесів та ефективного виконання рутинних завдань у бек- офісі банку. Інтегрований у процеси створення вартості, механічний штучний інтелект допомагає персоналізувати маркетингову діяльність, спрямовану на обслуговування клієнтів, та підвищує ефективність взаємодії у ланцюжку системи сприйняття споживчих переваг.
Ця комбінація технологій засобів штучного інтелекту допомагає банкам надавати індивідуальні фінансові послуги та рішення, що відповідають індивідуальним потребам кожного клієнта. В результаті це підвищує рівень задоволеності та відданості клієнтів банку.
Засоби штучного інтелекту можна використовувати для покращення різних аспектів співпраці банку з клієнтами (табл. 1).
Таблиця 1. Використання засобів штучного інтелекту у розрізі окремих напрямів співпраці банку з клієнтом
|
Напрям співпраці банку з клієнтом |
Спосіб використання засобів штучного інтелекту |
||
|
Персоналізація |
Розпізнавання патернів |
Розпізнавання патернів в поведінці клієнтів, таких як типові покупки, часові привички тощо. Побудова профілю клієнта та розуміння його потреб |
|
|
Сегментація аудиторії |
Сегментація клієнтів зі схожими інтересами та потребами. Надавання цільових послуг та рекомендацій для кожного сегменту |
||
|
Рекомендації |
Формування індивідуалізованих рекомендацій клієнтам, зокрема про інвестиційні можливості, кредитні продукти тощо |
||
|
Персоналізовані пропозиції |
Формування унікальних пропозицій та знижок для кожного клієнта, що відповідають його потребам і історії |
||
|
Безпека |
Використання біометричної аутентифікації та інших технологій для забезпечення безпеки персоналізованих послуг |
||
|
Управління продажами |
Аналіз ефективності продажів |
Відстеження, які продукти та послуги були найбільш ефективними у минулому, і допомагає банку визначити, які продукти потребують додаткової уваги, прогнозувати попит та збут продуктів та послуг |
|
|
Планування маркетингових кампаній |
Аналізування даних про клієнтів і визначення цільових аудиторій для маркетингових кампаній. Це дозволяє банку створювати персоналізовані пропозиції та рекламу |
||
|
Оптимізація цінової політики |
Аналізування діяльності конкурентів та динаміки цін на ринку, щоб оптимізувати цінову політику і підтримувати конкурентоспроможність |
||
|
Спілкування з клієнтами |
Автоматизоване спілкування |
Надавати відповіді на запитання клієнтів та робити рекомендації без затримки через чат-боти та віртуальних помічників, адаптувати відповіді до конкретних запитань клієнтів, враховуючи їхній індивідуальний контекст та історію взаємодії з банком |
|
|
Обробка запитів |
Визначати, який рівень підтримки потрібний для кожного клієнтського запиту та передавати його відповідному відділенню або співробітнику |
||
|
Оптимізація робочих процесів |
Допомагає банкам оптимізувати робочі процеси підтримки клієнтів, знижуючи час відповіді та покращуючи якість обслуговування |
||
|
Аналіз задоволеності клієнтів |
Аналізувати комунікацію з клієнтами, включаючи відгуки та відчуття, щоб банк міг покращити якість обслуговування та відповідати на потреби клієнтів |
||
|
Напрям співпраці банку з клієнтом |
Спосіб використання засобів штучного інтелекту |
||
|
Інтеграція з іншими каналами |
Інтеграція з іншими каналами взаємодії з клієнтами, такими як телефонна підтримка, електронна пошта та соціальні медіа, для забезпечення єдиної та послідовної комунікації з клієнтами |
||
|
Аналітика |
Обробка великих обсягів даних |
Обробка великих обсягів структурованих та неструктурованих даних про клієнтів, включаючи їхню історію транзакцій, поведінку на веб-сайті, соціальні медіа та інші відомості. Виявлення закономірностей та трендів в цих даних |
|
|
Прогнозування ризиків |
Прогнозування ризиків у банківській діяльності, таких як кредитний ризик, ризик банківських операцій та ризик інвестицій. Він допомагає банку приймати обґрунтовані рішення щодо кредитування та інших операцій |
||
|
Виявлення шахраїв |
Використання аналітики для виявлення підозрілих операцій та активностей, що можуть бути пов'язані із шахрайством. Допомагає вчасно виявляти та запобігати фінансовим злочинам |
||
|
Оптимізація рішень |
Використання алгоритмів машинного навчання та глибокого навчання для пошуку складних закономірностей в даних, які можуть бути невидимі для людини. Це допомагає виявити нові можливості та тренди, приймати оптимальні рішення в реальному часі, враховуючи різні фактори та обмеження |
||
|
Внутрішня відповідність |
Використовується для аудиту та контролю дотримання внутрішніх політик та нормативних вимог |
||
|
Автоматизація процесів |
Обробка документів |
Розпізнавати та обробляти текстові документи, які надходять в банк, без участі людей. Це прискорює обробку та зменшує ймовірність помилок |
|
|
Рішення прикладних завдань |
Автоматичний розгляд та прийняття рішень щодо кредитів, страхування та інших фінансових послуг, визначення, чи клієнт є кредитоспроможним, а також розрахунок оптимальних умов кредитування |
||
|
Обмін інформацією |
Автоматизація процесів обміну даними з іншими банками та фінансовими установами, забезпечуючи їхню безпеку та точність |
Використання засобів штучного інтелекту для персоналізації допомагає банкам покращити взаємодію з клієнтами, збільшити їхню відданість та задоволеність, а також підвищити конкурентоспроможність на ринку фінансових послуг. Банки, які успішно впроваджують засоби штучного інтелекту для персоналізації, мають можливість створити сильні взаємини зі своїми клієнтами та забезпечити їм найкращі фінансові рішення.
Застосування засобів штучного інтелекту для управління продажами дозволяє банку оптимізувати свою діяльність, збільшити продажі та підтримувати високий рівень задоволеності клієнтів.
Прогнозування ринку за допомогою засобів штучного інтелекту дозволяє банкам бути більш гнучкими, реагувати на зміни на ринку та надавати клієнтам продукти та послуги, які відповідають їхнім потребам. Результатом є ефективніші та більш прибуткові операції з продажів у банківському секторі, стабільність та конкурентоспроможність на фінансовому ринку.
Застосування засобів штучного інтелекту для спілкування з клієнтами допомагає банкам покращити обслуговування клієнтів, зменшити час очікування та забезпечити більш ефективну та персоналізовану взаємодію. Це сприяє збереженню клієнтів та підвищує їхню відданість банку.
Застосування засобів штучного інтелекту для аналітики допомагає банкам вивчати великі обсяги даних, отримувати цінні інсайти та робити обґрунтовані рішення. Це підвищує ефективність операцій, зменшує ризики та сприяє покращенню якості обслуговування клієнтів.
Автоматизація процесів за допомогою засобів штучного інтелекту дозволяє банкам зменшити людський фактор, скоротити час обробки операцій та знизити витрати, а також забезпечує більшу доступність та зручність для клієнтів.
Це робить співпрацю з банками більш ефективною.
Штучний інтелект та машинне навчання відкривають багато можливостей для банків у створенні цінності для своїх клієнтів. Вони дозволяють банкам бути більш адаптивними, інноваційними та конкурентоспроможними в сучасному фінансовому середовищі.
Висновки
Сучасний банківський сектор перебуває у стані трансформації, де ключовою динамічною силою є діджиталізація та інтеграція передових технологій. З появою цифрових пристроїв, Інтернету та фінтех- інновацій, банки активно адаптуються до нових реалій, забезпечуючи високий рівень доступності та персоналізації фінансових послуг. Щороку цифрові технології у банківському секторі вдосконалюються, відбувається впровадження нових послуг, покращується сервіс.
Однією з основних тенденцій є стрімкий перехід до цифрових форматів обслуговування клієнтів. Пандемія коронавірусу ще більше прискорила цей процес, дозволяючи банкам забезпечувати ефективну роботу віддалено та зберігати критично важливі дані в хмарних системах.
Великий вплив на сферу банківських послуг має використання засобів штучного інтелекту та аналітики даних. Системи персоналізації, які аналізують великі обсяги інформації, дозволяють банкам створювати індивідуалізовані рішення та надавати персональні фінансові поради.
Отже, цифрова революція у банківському секторі не тільки реформує способи надання фінансових послуг, але і вимагає адаптації персоналу та залучення нових талантів, щоб галузь продовжувала успішно інтегрувати інновації та найсучасніші технології.
У подальших дослідженнях доцільно приділити увагу практичним аспектам та моделям інтеграції засобів штучного інтелекту у діяльність банків у розрізі окремих процесів та операцій.
Література
1. Цеслів О. В. Штучний інтелект в економіці / О. В. Цеслів // Наука і техніка. - 2022. - №6(6). - С. 70-78.
2. Холявко Н. І. Світові тенденції діджиталізації банківського сектору / Н. І. Холявко,
О. М. Козлянченко // Проблеми економіки. - 2021. - № 2 (48). - С. 217-224.
3. Сорока Б. Р. Діджиталізація фінансового ринку України: ключові ризики для індивідуальних інвесторів [Електронний ресурс] / Б. Р. Сорока // Економіка та суспільство. - 2022. - № 43. - Режим доступу: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2022-43-76.
4. Вергелюк Ю. Потенціал використання блокчейн технологій на фінансовому ринку [Електронний ресурс] / Ю. Вергелюк // Економіка та суспільство. - 2022. - № 38. - Режим доступу: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2022-38-15.
5. Кльоба Л. Г. Цифровізація - інноваційний напрям розвитку банків[Електронний ресурс] / Л. Г. Кльоба // Ефективна економіка. - 2018. - № 12. - Режим доступу: http:// www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=6741.
6. Король М. М. Вплив цифровізації на банківську діяльність в Україні / М. М. Король, С. В. Парлаг // Економіка та держава. - 2020. - № 9. - С. 99-104.
7. Сіренко Н. М. Імперативи розвитку банківської системи України в умовах цифровізації та ринкових трансформацій / Н. М. Сіренко, К. А. Мікуляк // Modern economics. - 2022. - № 34. - С. 90-96.
8. Деркач А. О. Діджиталізація банківського сектору України / А. О. Деркач, М. В. Корнєєва, О. В. Абакуменко // Фінансові дослідження. - 2016. - № 1. - С. 69-75.
9. Андрушків І. П. Діджиталізація в банківському секторі: світовий та вітчизняний досвід / І. П. Андрушків, Л. М. Надієвець // Проблеми економіки. - 2018. - № 4. - С. 195-200.
10. Холявко Н. І. Світові тенденції діджиталізації банківського сектора / Н. І. Холявко, О. М. Козлянченко // Проблеми економіки. - 2021. - № 2. - С. 217-224.
11. Глущенко Ю. А. Діджиталізація та цифрові трансформації банківської системи України / Ю. А. Глущенко, М. О. Ведмідь // Наукові записки Інституту законодавства Верховної Ради України. - 2022. - № 4. - С. 80-89.
12. Біленко Д. В. Моделювання оцінки кредитоспроможності клієнтів банку за допомогою методу штучного інтелекту / Д. В. Біленко, І. Г. Сивицька, Д. Г. Теленкова // Проблеми системного підходу в економіці. - 2018. - Вип. 3(2). - С. 105-109.
13. Пантєлєєва Н. М. Технології штучного інтелекту в антикризовому управлінні банком / Н. М. Пантєлєєва // Науковий вісник Херсонського державного університету. Сер.: Економічні науки. - 2019. - Вип. 33. - С. 193-197.
14. Стащук О. В. Специфіка застосування когнітивних технологій та штучного інтелекту в сучасній банківській діяльності / О. В. Стащук, Р. Мартинюк // Економічний форум. - 2021. - № 3. - С. 134-138.
15. Хиленко В. Підвищення швидкодії банківських систем кібербезпеки на основі інтелектуального аналізу даних та алгоритмів штучного інтелекту для прогнозування кібератак / В. Хиленко, Б. Ахметов, Р. Бердибаєв, В. Лахно, Ю. Харченко, Хванг Вен-Ліанг, В. мол. Хиленко // Кібернетика та системний аналіз. - 2023. - Т. 59, № 4. - С. 12-19.
16. Прицюк Л. А. Технології штучного інтелекту у банках: перспективи і застереження / Л. А. Прицюк // Міжнародний науковий журнал "Інтернаука". Серія : Економічні науки. - 2023. - № 4(2). - С. 36-39.
17. Зайонц А. В. Підвищення конкурентоспроможності банку на кредитному ринку за рахунок упровадження інновацій на основі Big Data та технологій штучного інтелекту / А. В. Зайонц // Вчені записки Таврійського національного університету імені В. І. Вернадського. Серія : Економіка і управління. - 2020. - Т. 31(70), № 4(2). - С. 69-75.
References
1. Tsesliv, O. V. (2022). Shtuchnyi intelekt v ekonomitsi [Artificial intelligence in the economy]. Nauka i tekhnika, 6(6), 70-78.
2. Kholiavko, N. I., & Kozlianchenko, O. M. (2021). Svitovi tendentsii didzhytalizatsii bankivskoho sektoru [World trends of digitization of the banking sector]. Problemy ekonomiky, 2(48), 217-224.
3. Soroka, B. R. (2022). Didzhytalizatsiia finansovoho rynku Ukrainy: kliuchovi ryzyky dlia indyvidualnykh investoriv [Digitization of the financial market of Ukraine: key risks for individual investors]. Ekonomika ta suspilstvo, 43. - Retrieved from https://doi.org/10.32782/ 2524-0072/2022-43-76.
4. Verheliuk, Yu. (2022). Potentsial vykorystannia blokchein tekhnolohii na finansovomu rynku [The potential of using blockchain technologies in the financial market]. Ekonomika ta suspilstvo, 38. - Retrieved from https://doi.org/10.32782/2524-0072/2022-38-15.
5. Kloba, L. H. (2018). Tsyfrovizatsiia - innovatsiinyi napriam rozvytku bankiv [Digitization - an innovative direction of bank development]. Efektyvna ekonomika, 12. - Retrieved from http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=6741.
6. Korol, M. M., & Parlah, S. V. (2020). Vplyv tsyfrovizatsii na bankivsku diialnist v Ukraini [Impact of digitalization on banking activity in Ukraine]. Ekonomika ta derzhava. - 2020. - № 9. - S. 99-104.
7. Sirenko, N. M., & Mikuliak, K.A. (2022). Imperatyvy rozvytku bankivskoi systemy Ukrainy v umovakh tsyfrovizatsii ta rynkovykh transformatsii [Imperatives of the development of the banking system of Ukraine in the conditions of digitalization and market transformations]. Modern economics, 34, 90-96.
8. Derkach, A. O., Kornieieva, M. V., & Abakumenko, O. V. (2016). Didzhytalizatsiia bankivskoho sektoru Ukrainy [Digitization of the banking sector of Ukraine]. Finansovi doslidzhennia, 1, 69-75.
9. Andrushkiv, I. P., & Nadiievets, L. M. (2018). Didzhytalizatsiia v bankivskomu sektori: svitovyi ta vitchyznianyi dosvid [Digitization in the banking sector: global and domestic experience]. Problemy ekonomiky, 4, 195-200.
10. Kholiavko, N. I., & Kozlianchenko, O. M. (2021). Svitovi tendentsii didzhytalizatsii bankivskoho sektora [World trends of digitization of the banking sector]. Problemy ekonomiky, 2, 217-224.
11. Hlushchenko, Yu. A., & Vedmid, M. O. (2022). Didzhytalizatsiia ta tsyfrovi transformatsii bankivskoi systemy Ukrainy [Digitization and digital transformations of the banking system of Ukraine]. Naukovizapysky Instytutu zakonodavstva VerkhovnoiRady Ukrainy, 4, 80-89.
12. Bilenko, D. V., Syvytska, I. H., & Telenkova, D. H. (2018). Modeliuvannia otsinky kredytospromozhnosti kliientiv banku za dopomohoiu metodu shtuchnoho intelektu [Modeling the assessment of creditworthiness of bank clients using the artificial intelligence method]. Problemy systemnohopidkhodu v ekonomitsi, 3(2), 105-109.
13. Pantielieieva, N. M. (2019). Tekhnolohii shtuchnoho intelektu v antykryzovomu upravlinni bankom [Artificial intelligence technologies in anti-crisis bank management]. Naukovyi visnykKhersonskoho derzhavnoho universytetu. Ser. : Ekonomichni nauky, 33, 193-197.
14. Stashchuk, O. V., & Martyniuk, R. (2021). Spetsyfika zastosuvannia kohnityvnykh tekhnolohii ta shtuchnoho intelektu v suchasnii bankivskii diialnosti [The specifics of the application of cognitive technologies and artificial intelligence in modern banking]. Ekonomichnyi forum, 3, 134-138.
15. Khylenko, V., Akhmetov, B., Berdybaiev, R., Lakhno, V., Kharchenko, Yu., Ven- Lianh, Khvanh, & Khylenko, V. mol. (2023). Pidvyshchennia shvydkodii bankivskykh system kiberbezpeky na osnovi intelektualnoho analizu danykh ta alhorytmiv shtuchnoho intelektu dlia prohnozuvannia kiberatak [Increasing the speed of banking cyber security systems based on intelligent data analysis and artificial intelligence algorithms for predicting cyber-attacks]. Kibernetyka ta systemnyi analiz, 59, 4, 12-19.
16. Prytsiuk, L. A. (2023). Tekhnolohii shtuchnoho intelektu u bankakh: perspektyvy i zasterezhennia [Artificial intelligence technologies in banks: prospects and caveats]. Mizhnarodnyi naukovyi zhurnal "Internauka". Seriia : Ekonomichni nauky, 4(2), 36-39.
17. Zaionts, A. V. (2020). Pidvyshchennia konkurentospromozhnosti banku na kredytnomu rynku za rakhunok uprovadzhennia innovatsii na osnovi Big Data ta tekhnolohii shtuchnoho intelektu [Increasing the competitiveness of the bank on the credit market due to the introduction of innovations based on Big Data and artificial intelligence technologies]. Vcheni zapysky Tavriiskoho natsionalnoho universytetu imeni V. I. Vernadskoho. Seriia : Ekonomika i upravlinnia, 31(70), 4(2), 69-75.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Економічні основи банківської діяльності, організація економічного аналізу діяльності. Місце і роль банку в системі ринкової інфраструктури, інформаційна база аналізу його діяльності. Управління ресурсами банку, кредитним та інвестиційним портфелями.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 09.10.2010Аналіз порядку припинення діяльності комерційних банків. Правила ліквідації банку з ініціативи власників банку або з ініціативи Національного банку України (у тому числі за заявою кредиторів). Особливості ліквідації банку в разі його неплатоспроможності.
реферат [28,5 K], добавлен 08.09.2010Суть та загальна характеристика інвестиційній діяльності банку, основні класифікаційні ознаки поділу капіталу. Дослідження інвестиційної діяльності одного з українських банків і оцінка її впливу на фінансові показники банку на прикладі ВАТ "ПриватБанк".
дипломная работа [4,5 M], добавлен 18.12.2010Порядок реєстрації банківських установ. Створення дочірнього банку, філії чи представництва українського банку за кордоном. Операції банку за основними класифікаційними ознаками. Дослідження банківської системи України за видами банків, їх активами.
курсовая работа [391,8 K], добавлен 07.07.2011Поняття та економічна сутність категорії "ефективність діяльності банку", характеристика чинників та методика оцінки. Напрями забезпечення ефективності діяльності банків у сучасних умовах, оцінка впливу на неї міжнародних стандартів на сьогодні.
дипломная работа [1,0 M], добавлен 09.06.2012Основні сегменти фінансових потоків ресурсних, активних банківських операцій, доходів, витрат та прибутку в фінансовій моделі діяльності банку. Оцінка фінансової діяльності АКБ "Правекс-банк", її математична модель та управління рентабельністю банку.
курсовая работа [1,9 M], добавлен 10.07.2010Дослідження питань управління доходами, отриманими від кредитної діяльності комерційного банку на прикладі ВАТ "Кредітпромбанк". Проведення процедури аналізу діяльності комерційного банку, в цілях оцінки ефективності здійснюваної кредитної політики.
дипломная работа [122,3 K], добавлен 11.10.2010Характеристика діяльності комерційного банку ВАТ АКБ "Укрсоцбанк". Отримання показників поточного стану діяльності банку в сегменті розрахунково-касового обслуговування та впровадження технологій карткових розрахункових банківських послуг в Україні.
отчет по практике [3,5 M], добавлен 10.07.2010Дослідження операційної та фінансової діяльності банку. Оцінки і прогнози уповноважених органів емітента щодо майбутніх подій та дій, перспектив розвитку галузі економіки, в якій емітент здійснює основну діяльність. Особливості податкового обліку банку.
отчет по практике [62,2 K], добавлен 26.08.2013Роль і місце фінансового аналізу в діяльності комерційного банку. Методика аналізу фінансового стану банку. Особливості організації аналітичної роботи в банках України. Дослідження фінансового стану комерційного банку ВАТ "Райффайзен Банк Аваль".
курсовая работа [526,9 K], добавлен 12.04.2012Нормативно-правова база функціонування комерційного банку. Система корпоративного управління комерційним банком. Аналіз показників фінансово-економічного становища банку та розробка на його основі пропозицій по вдосконалюванню діяльності банку.
отчет по практике [130,3 K], добавлен 11.02.2023Економічна сутність ліквідності банку та мета його аналізу. Методи та стратегії управління ліквідністю банку. Визначення залежності між капіталом та зобов’язаннями банків України. Дослідження структури капіталу, доходів, витрат, активів ПАТ "ВТБ Банк".
дипломная работа [481,0 K], добавлен 10.07.2012Поняття та сутність доходів, витрат і прибутку комерційного банку. Існуючі методики аналізу основних показників аналізу прибутковості комерційного банку. Оцінка ефективності діяльності Приватбанку і прогнозування його прибутку в найближчому майбутньому.
дипломная работа [304,6 K], добавлен 09.10.2010Для підвищення фінансової стійкості банку важливе значення має зростання його доходів, а як наслідок - і прибутковості банку, що є одним із основних, джерел поповнення власного капіталу банку. Види та форми кредиту. Діяльність комерційних банків.
контрольная работа [23,5 K], добавлен 25.03.2008Система комплексного аналізу банківської діяльності сучасного комерційного банку. Окремі положення фінансового менеджменту банку. Стратегія трансформації активів та збалансованого управління ліквідністю. Аналіз адекватності капіталу та якості активів.
курсовая работа [77,9 K], добавлен 27.09.2010Місце Приватбанку на ринку фінансових послуг та в банківській системі України. Інформаційне забезпечення фінансового аналізу. Зміст системи комплексного аналізу банківської діяльності комерційного банку. Аналіз активу, пасиву та платоспроможності банку.
дипломная работа [648,2 K], добавлен 20.06.2012Сутність та напрямки фінансової діяльності комерційного банку. Структура джерел власного, залученого та запозиченого капіталу банку та методи управління ними. Характеристика діяльності та рейтингове місце КБ "Приватбанк" в банківській системі України.
дипломная работа [3,2 M], добавлен 02.07.2010Відсоткові ставки за кредитами та депозитами. Альтернативи фінансування кредиту. Відсотковий ризик банку за даними балансу. Індикатор чутливості банку. Залежність між показниками прибутковості і ризику банку, вплив чинників на результати його діяльності.
контрольная работа [25,4 K], добавлен 28.01.2011Теоретичні основи формування доходів та витрат комерційного банку. Використання показників доходів та витрат. Методики аналізу діяльності комерційного банку. Оцінка витрат. Використання нових методик оцінки доходів та витрат комерційного банку.
курсовая работа [121,8 K], добавлен 28.05.2007Загальна характеристика діяльності ТОВ "Укрпромбанк". Аналіз внутрішнього середовища, зовнішнього конкурентного середовища. Аналіз маркетингової конкурентної стратегії банку. Прояв довіри до банку. Стратегія розвитку регіональної присутності банку.
отчет по практике [4,3 M], добавлен 18.09.2010
