Умови та механізми впровадження ШІ у фінансовому секторі
DOI:
https://doi.org/10.31617/1.2025(163)11Ключові слова:
штучний інтелект, фінансовий сектор, Індустрія 4.0, цифрова трансформаціяАнотація
Дослідження обґрунтовує процес адаптації штучного інтелекту у фінансовому секторі, висвітлюючи ключові механізми його впровадження. Зазначений процес представлено з погляду розвитку Індустрії 4.0. Розглянкуто умови впровадження штучного інтелекту у фінансовому секторі. Проте воно не претендує на вичерпне висвітлення досліджуваної проблеми. Кожне з питань, представлених у статті, потребує розробки на основі більш глибоких досліджень. Мета дослідження – показати процес адаптації штучного інтелекту у фінансовому секторі та визначити механізми його впровадження. У межах цього дослідження сформульовано такі дослідницькі питання (без висунення гіпотез): Яке значення має ШІ у розвитку цифрової економіки? Яка роль ШІ у розвитку фінансового сектору? Який досвід впровадження ШІ у фінансовому секторі мають різні країни? Які уроки використання ШІ та МН у фінансовому секторі винесені на сьогоднішній день? Дослідження базується на аналізі та оцінці наукової літератури та галузевих звітів, що висвітлюють питання цифрової трансформації економіки, підкреслюючи важливість та можливості використання штучного інтелекту та повʼязаних з ним сучасних технологій. Вищезазначений аналіз був доповнений застосуванням дедуктивного та індуктивного міркування. Використання штучного інтелекту є невідʼємним елементом процесу цифровізації економіки. Фінансовий сектор широко застосовує рішення, засновані на використанні штучного інтелекту та машинного навчання. Вони стали важливим фактором підвищення ефективності цього сектору та фінансової системи і її елементів, якості послуг, що надаються фінансовими установами і, як наслідок, їх конкурентоспроможності на ринку. Розвиток цифрової економіки створив нові можливості для фінансових установ використовувати штучний інтелект та повʼязані з ним інформаційні технології. Це стосується застосування таких технологій, як автономні роботи, великі дані, хмарні обчислення, системна інтеграція, адитивне виробництво, промисловий Інтернет речей, доповнена реальність, симуляції та технології, що підтримують кібербезпеку. Ці технології створюють нові можливості для фінансових установ щодо підвищення своєї ефективності та якості продуктів, які вони пропонують
Посилання
A hub for the JRCʼs scientific research on Artificial Intelligence. (n. d.). https://ec.europa.eu/knowledge4policy/ai-watch_en
Artificial intelligence and machine learning in financial services. (2017). Market developments and financial stability implications. Financial Stability Board, November 1. https://www.fsb.org
Boost Your AIQ. (2018). https://www.almendron.com/tribuna/wp-content/uploads/2018/07/accenture-boost-your-aiq.pdf
Bugarčić, M., & Slavković. M. (2023). Does Digitalization Supports Project Management Effectiveness? New Insight on the Role of Intellectual Capital, Buildings, (13), 1898, 1-19. https://doi.org/10.3390/buildings13081898
Communication Artificial Inteligence for Europa. (2018). https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/communication-artificial-intelligence-europe Ethics guidelines for trustworthy AI. (2019). The High Level Expert Group on Artificial Intelligence (AI HLEG). Directorate-General for Communications Networks, Content and Technology (European Commission), April 8. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai
Grabowska, S., & Saniuk, S. (2022). Development of business models in the fourth industrial revolution: conditions in the context of empirical research on worldwide scope companies located in Poland, Journal of Open Innovation: technology, Market, and Complexity, 8(86), 1-20. https://doi.org/10.3390/joitmc8020086
European Coordinated Plan on Artificial Intelligence. (2018, December 7). https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/coordinated-plan-artificial-intelligence
European Comission. (2018, December 7). Member States and Commission to work together to boost artificial intelligence "made in Europe". http://europa.eu/rapid/press-release_IP-18-6689_en.htm
European Judicial Systems - CEPEJ Evaluation Report. (2024). https://www.coe.int/en/web/cepej/practical-examples-of-ai-implemented-in-other-countries
Fintech Poland. (2022). https://fintechpoland.com/wp-content/uploads/2022/03/AI_raport_FIN-1.pdf
High-level expert group on artificial intelligence. (n. d.). https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/high-level-expert-group-artificial-intelligence
Jaśko P., Lula P., & Prusak A. (2022). A Review of the Concept of Random Elements and Data Types in the Context of Machine Learning, MCDM, and Graph Models [In:] Mazur S. (ed.), Industrial Revolution 4.0: Economic Foundations and Practical Implications (Routledge Studies in the Economics of Innovation). Routledge: London, 169-220. https://www.taylorfrancis.com/chapters/edit/10.4324/9781003264170-10/review-concept-random-elements-data-types-context-machine-learning-mcdm-graph-models-przemys%C5%82aw-ja%C5%9Bko-pawe%C5%82-lula-anna-prusak https://doi.org/10.4324/9781003264170-10
Jordan, M., & Mitchell, T. (2015). Machine learning: Trends, perspectives, and prospects, Science 349(6245), 255-260.
https://doi.org/10.1126/science.aaa8415
Korzynski, P., Mazurek, G., Altmann, A., Ejdys, J., Kazlauskaite, R., Paliszkiewicz, J., Wach, K., & Ziemba, E. (2023). Generative artificial intelligence as a new context for management theories: analysis of ChatGPT, Central European Management Journal, 31(1), 3-13. https://doi.org/10.1108/CEMJ-02-2023-0091
Lucks, K. (2022). Industry 4.0 from An Entrepreneurial Transformation and Financing Perspective, Sci, 4(47), 1-24. https://doi.org/10.3390/sci4040047
Mączyńska, E., & Okoń-Horodyńska, E. (2020). Przedsiębiorstwo i jego otoczenie w obliczu czwartej rewolucji przemysłowej - wyzwania, szanse, zagrożenia. Przegląd Organizacji, (1), 9-21. https://doi.org/10.33141/po.2020.01.01
Merton, R., & Bodie, Z. (2005). Design of financial systems. Towards a synthesis of function and structure. Journal of Investment Management, 3(1), 1-23. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=565172 https://doi.org/10.1142/9789812700865_0001
Mitchell, T. (1997). Machine Learning, New York: McGraw Hill. https://dl.acm.org/doi/10.5555/541177
Report. (2020). Sztuczna inteligencja w bakowości. Centrum Prawa Bankowego i Informacji Publishing House, Warsaw.
Reworking the Revolution (2019). https://www.academia.edu/38048342/Reworking_the_Revolution_2019
Samuel, A. (1959). Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers, IBM Journal, 211-229. https://doi.org/10.1147/rd.33.0210
Saniuk, S., Grabowska, S., & Straka, M. (2022). Identification of Social and Economic Expectations: Contextual Reasons for the Transformation Process of Industry 4.0 into the Industry 5.0 Concept. Sustainability, (14), 1391, 1-20. https://doi.org/10.3390/su14031391
Ślusarczyk, B. (2019). Potencjalne rezultaty wprowadzania koncepcji Przemysłu 4.0 w przedsiębiorstwach. Przegląd Organizacji, (1), 4-10. https://doi.org/10.33141/po.2019.01.01
van Liebergen, B. (2017). Machine Learning: A Revolution in Risk Management and Compliance? The Capco Institute Journal of Financial Transformation, April. https://ideas.repec.org/a/ris/jofitr/1592.html
Winston, P. H. (1992), Artificial Intelligence, Addison-Wesley Pub. Co. https://archive.org/details/artificialintell0000wins/page/n7/mode/2up
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Ліцензія Creative Commons Зазначення Авторства 4.0 Міжнародна (CC BY 4.0)
