Характеристика застосування штучного інтелекту в банківській діяльності в умовах цифровізації

Размещено на http://www.allbest.ru

Міжрегіональна Академія управління персоналом, м. Київ

Характеристика застосування штучного інтелекту в банківській діяльності в умовах цифровізації

Світлик Мар'ян Григорович аспірант кафедри публічного адміністрування

Анотація

Метою дослідження є характеристика особливостей застосування штучного інтелекту в банківській діяльності в умовах цифровізації. Доведено, що цифровізація призводить до значного конкурентного тиску та змін у структурі банківської галузі. Фінтех-стартапи та технологічні гіганти виходять у сектор фінансових послуг, пропонуючи інноваційні цифрові рішення, які кидають виклик традиційним банкам. Встановлено, що дослідження цифровізації у банківській справі має вирішальне значення задля забезпечення стійкості галузі у майбутньому. Визначено, що важливість дослідження того, як цифровізація впливає на банківську діяльність та надання послуг, полягає в її здатності забезпечити фінансові установи знаннями та інструментами для подолання складнощів цифрової епохи, гарантуючи, що вони залишаться стійкими, конкурентоспроможними та актуальними. Визначено, що застосування штучного інтелекту в банківському секторі має значний соціально-економічний ефект, сприяючи економічному зростанню, підвищенню фінансової доступності та підвищенню ефективності самих послуг. Доведено, що роль та місце штучного інтелекту в цьому секторі мають вирішальне значення для розв'язання проблем сучасних фінансових послуг. Штучний інтелект у банківській діяльності втілює в собі застосування комплексу алгоритмів машинного навчання, обробки природної мови та інших технологій AI для автоматизації, оптимізації та персоналізації фінансових послуг і процесів. Охарактеризовано особливості державного регулювання використання штучного інтелекту в банківському секторі. Виокремлено форми застосування штучного інтелекту в банківській діяльності. Встановлено, сутність використання штучного інтелекту у банківській сфері полягає в його перетворюючій спроможності підвищувати ефективність, покращувати обслуговування клієнтів та підвищувати безпеку фінансових операцій.

Ключові слова: банківська діяльність, державне регулювання, штучний інтелект, цифровізація, банківські установи

Svitlyk Marian Hryhorovych Postgraduate student of the Department of Public Administration, Interregional Academy of Personnel Management, Kyiv,

CHARACTERISTICS OF THE APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN BANKING ACTIVITIES IN THE CONTEXT OF

DIGITALIZATION

Abstract

The purpose of the study is to characterize the features of the application of artificial intelligence in banking activities in the context of digitalization. It is proven that digitalization leads to significant competitive pressure and changes in the structure of the banking sector. Fintech startups and tech giants are entering the financial services sector, offering innovative digital solutions that challenge traditional banks. It has been established that research on digitalization in banking is crucial for ensuring the industry's resilience in the future. It is determined that the importance of researching how digitalization affects banking activities and service provision lies in its ability to provide financial institutions with the knowledge and tools to overcome the challenges of the digital era, ensuring that they remain resilient, competitive, and relevant. It is identified that the application of artificial intelligence in the banking sector has a significant socio-economic effect, contributing to economic growth, increasing financial accessibility, and improving the efficiency of the services themselves. It is proven that the role and place of artificial intelligence in this sector are crucial for addressing the challenges of modern financial services. Artificial intelligence in banking embodies the application of a complex of machine learning algorithms, natural language processing, and other AI technologies for automation, optimization, and personalization of financial services and processes. The features of state regulation of the use of artificial intelligence in the banking sector are characterized. The forms of application of artificial intelligence in banking activities are highlighted. It has been established that the essence of using artificial intelligence in the banking sphere lies in its transformative ability to enhance efficiency, improve customer service, and increase the security of financial operations.

Keywords: banking activities, state regulation, artificial intelligence, digitalization, banking institutions.

Постановка проблеми. Сьогодні, на нашу думку, дослідження впливу цифровізації на банківську діяльність та надання нею послуг має важливе значення для розуміння трансформаційних змін, які банківський сектор зазнає у цифрову епоху. У міру розвитку цифрових технологій вони суттєво змінюють методи роботи фінансових установ, характер фінансових послуг та очікування клієнтів. Такого роду зрушення у бік цифровізації відбивається у впровадженні нових технологій, а й у зміні нормативно-правової бази, динаміки конкуренції та поведінки споживачів. Таким чином, поглиблений аналіз наслідків цифровізації має вирішальне значення для банків, щоб ефективно орієнтуватися у цій еволюції, гарантуючи, що вони залишаються конкурентоспроможними, реагують на потреби клієнтів та відповідають

нормативним стандартам. Маємо той факт, що однією із основних причин дослідження цифровізації у банківській сфері є розуміння можливостей, які вона відкриває для покращення якості обслуговування клієнтів та підвищення операційної ефективності. Цифрові канали дозволяють банкам пропонувати цілодобовий доступ до банківських послуг, від простих транзакцій до складних фінансових консультацій через мобільні та онлайн-платформи. Слід відзначити, що такого роду доступність та зручність значно підвищують задоволеність та лояльність клієнтів. Крім того, цифрові інструменти та аналітика дають уявлення про переваги та поведінку клієнтів, дозволяючи банкам більш ефективно адаптувати свої послуги та продукти. Операційна ефективність досягається за рахунок автоматизації процесів та оцифрування документації, що знижує витрати, мінімізує помилки та прискорює надання послуг. Ще одним важливим аспектом є розуміння проблем управління ризиками та безпеки, пов'язаних із цифровізацією.

Застосування цифрових технологій у банківському секторі нині приділяється багато уваги, оскільки ця сфера, більш уражена впливу третіх осіб, зокрема і шахраїв. Актуальність цієї теми полягає в тому, що застосування цифрових технологій у роботі банків є ключовою ланкою у розвитку цифрової економіки всієї країни, а також підвищення конкурентоспроможності у банківському секторі. Використання цифрових технологій у банківському секторі на сьогоднішній день мало вивчено, у зв'язку з тим, що широке застосування цих технологій відбулося кілька років тому. Раніше цифрові технології застосовувалися не повсюдно та його розвиток був дуже повільним.

Аналіз останніх досліджень і публікацій. Важливі аспекти банківської діяльності розкривалися в роботах таких вчених як О. Барановський, Ю.В. Ващенко, Л.К. Воронова, Д.О. Гетманцев, Н.Ю. Єрпильова, І.Б. Заверуха, Н.М. Ковалко, А.Т. Ковальчук, О.О. Кравченко, В.Л. Кротюк, Т.А. Латковська, О.А. Музика-Стефанчук, В.П. Нагребельний, А.І. Некрасов, О.М. Олійник, О.П. Орлюк, О.В. Прилуцький, Л.А. Савченко, А.О. Селіванов, В.С. Симов'ян, М.В. Сідак, А. М. Штангрет, М. Ф. Криштанович, О. С. Силкін та інші. Однак ряд теорії і концепцій застосування штучного інтелекту досі залишаються не розкритими в повній мірі, що і зумовило вибір даної тематики і її сучасну актуальність.

Метою статті є характеристика особливостей застосування штучного інтелекту в банківській діяльності в умовах цифровізації.

Виклад основного матеріалу. Слід зазначити, що сутність використання штучного інтелекту у банківській сфері полягає в його перетворюючій спроможності підвищувати ефективність, покращувати обслуговування клієнтів та підвищувати безпеку фінансових операцій. В цілому, маємо той факт, що роль штучного інтелекту в банківському секторі багатогранна і охоплює все: від взаємодії з клієнтами до внутрішньої обробки, управління ризиками та дотримання вимог. Його значення неможливо переоцінити [1-2]. Відтак, рішення на основі штучного інтелекту дозволяють банкам пропонувати більш персоналізовані послуги, обробляти величезні обсяги даних для глибокої аналітики та автоматизувати рутинні завдання, тим самим знижуючи витрати та підвищуючи точність. Відтак, такого роду технологічна інтеграція дозволяє банкам краще задовольняти зростаючі потреби своїх клієнтів і залишатися конкурентоспроможними в фінансовому середовищі, що швидко змінюється [3-4]. Місце штучного інтелекту в банківській справі визначається його здатністю обробляти та аналізувати дані у безпреце-дентному масштабі та швидкості. Використовуючи алгоритми машинного навчання та аналітику даних, банки можуть пропонувати індивідуальні фінансові продукти, передбачати потреби клієнтів та забезпечувати безпере-бійне банківське обслуговування, орієнтоване на цифрові технології [5-7]. Не рідко стверджують, що програми штучного інтелекту, такі як чат-боти та віртуальні помічники, покращують взаємодію з клієнтами, забезпечуючи цілодобову підтримку, відповідаючи на запити та спрощуючи транзакції з легкістю та ефективністю [8-10]. Цікавим є те, що такого роду досягнення значно підвищують задоволеність та лояльність клієнтів, що має вирішальне значення в умовах зростання конкуренції на ринку (табл.1).

Таблиця 1

Форми застосування штучного інтелекту в банківській діяльності

Джерело: сформовано автором

В цілому, на нашу думку, важливе місце в банківській діяльності посідає система управління ризиками. В управлінні ризиками та виявлення шахрайства штучний інтелект відіграє ключову роль. Відтак, це розширює можливості банків виявляти та пом'якшувати потенційні загрози в режимі реального часу, використовуючи методи виявлення аномалій для виявлення незвичайних закономірностей, які можуть вказувати на шахрайську діяльність. Більш того, системи на базі штучного інтелекту можуть підвищити точність кредитного скорингу за рахунок аналізу ширшого набору даних, що призводить до більш обґрунтованих рішень щодо кредитування та мінімізації ризиків, пов'язаних із кредитуванням.

Необхідно чітко окреслити, що правила, встановлені Національним банком, спрямовані на забезпечення того, щоб технології штучного інтелекту використовувалися безпечно, етично та відповідали існуючому фінансовому законодавству. Відтак, можна стверджувати нам, що процес використання штучного інтелекту при наданні банківських послуг починається з визначення областей, де він в цілому може підвищити цінність, таких як обслуговування клієнтів, оцінка ризиків або операційна ефективність. Потім банки збирають і попередньо обробляють великі обсяги даних, які є основою навчання моделей штучного інтелекту. Ці дані можуть включати історію транзакцій, взаємодію з клієнтами, ринкові тенденції та багато іншого. Слід зазначити, що після тестування, штучний інтелект інтегруються до банківської інфраструктури. Такого роду інтеграція ретельно контролюється для забезпечення сумісності з існуючими системами та відповідності нормативним вимогам. Банки також приділяють особливу увагу забезпеченню безпеки цих систем штучного інтелекту, захисту їх від кіберзагроз та забезпечення конфіденційності та цілісності даних клієнтів. У міру того, як системи штучного інтелекту починають працювати, банки постійно контролюють їх роботу, вносячи необхідні коригування для підвищення точності та ефективності. Вони також збирають відгуки клієнтів для вдосконалення послуг та інтерфейсів на основі штучного інтелекту, гарантуючи, що вони відповідають очікуванням користувачів та покращують загальну якість банківського обслуговування (табл.2).

Таблиця 2

Особливості державного регулювання використання штучного інтелекту в банківському секторі

Джерело: сформовано автором

У підсумку, зазначимо, що роль та місце штучного інтелекту в цьому секторі мають вирішальне значення для розв'язання проблем сучасних фінансових послуг. Штучний інтелект у банківській діяльності втілює в собі застосування комплексу алгоритмів машинного навчання, обробки природної мови та інших технологій AI для автоматизації, оптимізації та персоналізації фінансових послуг і процесів. Таким чином, така роду технологія спрямований на підвищення ефективності банківських операцій, покращення якості обслуговування клієнтів, забезпечення вищого рівня безпеки та виявлення фінансових шахрайств. Штучний інтелект розширює можливості банків аналізувати великі обсяги даних для прийняття обґрунтованих рішень, пропонує інноваційні фінансові продукти та послуги, а також відкриває нові шляхи для взаємодії з клієнтами.

штучний інтелект банківський

Висновки

Підсумовуючи слід зазначити, що застосування штучного інтелекту у банківському секторі має глибокі соціально-економічні наслідки, змінюючи саму структуру фінансових послуг та їхню взаємодію з суспільством загалом. Інтеграція штучного інтелекту у банківські операції не тільки оптимізує процеси та покращує надання послуг, але також стимулює економічне зростання та сприяє фінансовій доступності, одночасно порушуючи важливі питання щодо зайнятості та конфіденційності. Відтак, штучний інтелект сприяє економічному зростанню, дозволяючи банкам працювати більш ефективно та результативно. Завдяки автоматизації рутинних завдань та оптимізації розподілу ресурсів банки можуть скоротити операційні витрати та передати цю економію споживачам у вигляді нижчих комісій та вигідніших відсоткових ставок. Вважаємо, що аналітика на основі

штучного інтелекту допомагає банкам краще оцінювати ризики та приймати більш обґрунтовані рішення про кредитування, сприяючи створенню динамічнішої та стійкішої фінансової системи. Маємо той факт, що такого роду підвищена ефективність та стабільність підтримують ширший економічний розвиток, сприяючи тим самим новим інвестиціям. В цілому, штучний інтелект значно впливає на фінансову доступність, що є ключовою соціально-економічною перевагою. Використовуючи аналіз даних та машинне навчання, банки можуть розширити свої послуги для раніше недостатньо обслуговуваних або не охоплених банківськими послугами груп населення. Відтак, він дозволяє розробляти нові моделі кредитного скорингу, які враховують нетрадиційні дані, що дозволяє оцінювати кредитоспроможність фізичних осіб без великої кредитної історії. Таким чином, це відкриває доступ до кредитів та інших фінансових послуг для ширшого прошарку населення, сприяючи розширенню економічних можливостей та скороченню нерівності.

Література

Sudarnice, S., Herachwati, N., Udin, U. Bank financing, government support, and SME performance: The mediating role of entrepreneur competence. International Journal of Sustainable Development and Planning, Vol. 18, No. 10, 2023, pp. 3243-3251.

Anagnostopoulos, I. Fintech and regtech: Impact on regulators and banks. Journal of Economics and Business, 100, 2018, 7-25.

Cyree, K. B., & Spurlin, W. P. The effects of big-bank presence on the profit efficiency of small banks in rural markets. Journal of Banking and Finance, 36(9), 2012, 2593-2603.

Mitchelmore, S., Rowley, J. Entrepreneurial competencies: A literature review and development agenda. International Journal of Entrepreneurial Behavior & Research, 2010, 16(2): 92-111

Sudarnice, S., Herachwati, N., Udin, U. Bank financing, government support, and SME performance: The mediating role of entrepreneur competence. International Journal of Sustainable Development and Planning, Vol. 18, No. 10, 2023, pp. 3243-3251.

De la Torre, A., Martinez Peria, M.S., Schmukler, S.L. Bank involvement with SMEs: Beyond relationship lending. Journal of Banking & Finance, 2010, 34(9): 2280-2293.

Basysyar, F.M., Dikananda, A.R., Kurnia, D.A. Prediction of bank customer potential using creative marketing based on exploratory data analysis and decision tree algorithm. Ingenierie des Systemes d'Information, Vol. 27, No. 4, 2022, pp. 597-604

Zhang, Z., Hu, W., & Chang, T. Nonlinear effects of P2P lending on bank loans in a Panel Smooth Transition Regression model. International Review of Economics and Finance, 59 (August 2017), 468-473.

Cyree, K. B., & Spurlin, W. P. The effects of big-bank presence on the profit efficiency of small banks in rural markets. Journal of Banking and Finance, 36(9), 2012, 2593-2603

Kohardinata, C., Suhardianto, N., & Tjahjadi, B. Peer-to-Peer lending platform: from substitution to complementary for rural banks. Business: Theory and Practice, 21(2), 2020, 713-722

References

Sudarnice, S., Herachwati, N., Udin, U. (2023). Bank financing, government support, and SME performance: The mediating role of entrepreneur competence. International Journal of Sustainable Development and Planning, Vol. 18, No. 10, pp. 3243-3251 [In English]

Anagnostopoulos, I. (2018). Fintech and regtech: Impact on regulators and banks. Journal of Economics and Business, 100, 7-25. https://doi.org/10.1016/jjeconbus.2018.07.003 [In English]

Cyree, K. B., & Spurlin, W. P. (2012). The effects of big-bank presence on the profit efficiency of small banks in rural markets. Journal of Banking and Finance, 36(9), 2593-2603. https://doi.org/10.1016/jjbankfin.2012.05.015 [In English]

Mitchelmore, S., Rowley, J. (2010). Entrepreneurial competencies: A literature review and development agenda. International Journal of Entrepreneurial Behavior & Research, 16(2): 92-111 [In English]

Sudarnice, S., Herachwati, N., Udin, U. (2023). Bank financing, government support, and SME performance: The mediating role of entrepreneur competence. International Journal of Sustainable Development and Planning, Vol. 18, No. 10, pp. 3243-3251. [In English]

De la Torre, A., Martinez Peria, M.S., Schmukler, S.L. (2010). Bank involvement with SMEs: Beyond relationship lending. Journal of Banking & Finance, 34(9): 2280-2293. [In English]

Basysyar, F.M., Dikananda, A.R., Kurnia, D.A. (2022). Prediction of bank customer potential using creative marketing based on exploratory data analysis and decision tree algorithm. Ingenierie des Systemes d'Information, Vol. 27, No. 4, pp. 597-604 [In English]

Zhang, Z., Hu, W., & Chang, T. (2019). Nonlinear effects of P2P lending on bank loans in a Panel Smooth Transition Regression model. International Review of Economics and Finance, 59 (August 2017), 468-473. https://doi.org/10.1016/j.iref.2018.10.010 [In English]

Cyree, K. B., & Spurlin, W. P. (2012). The effects of big-bank presence on the profit efficiency of small banks in rural markets. Journal of Banking and Finance, 36(9), 2593-2603 [In English]

Kohardinata, C., Suhardianto, N., & Tjahjadi, B. (2020). Peer-to-Peer lending platform: from substitution to complementary for rural banks. Business: Theory and Practice, 21(2), 713-722 [In English]

Размещено на Allbest.ru