Искусственный интеллект в финансово-кредитной сфере: тенденции развития и опыт применения

ВВЕДЕНИЕ 3
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА КАК СОСТАВЛЯЮЩЕЙ ФИНТЕХА……………………………………
7
1.1. Понятие, категории и этапы развития искусственного интеллекта 7
1.2. Проблемы и перспективы применения искусственного интеллекта в финансово–кредитной сфере……………………………………………….. 12
1.3. Регулирование и правовые аспекты использования искусственного интеллекта в финансово–кредитной сфере………………………………..
19
2.ИССЛЕДОВАНИЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ФИНАНСОВО–КРЕДИТНОЙ СФЕРЕ В РОССИИ И ЗА РУБЕЖОМ……………………………………………………………………

25
2.1. Количественная оценка глобального рынка искусственного интеллекта 25
2.2. Анализ динамики и структуры рынка искусственного интеллекта в России……………………………………………………………………………
31
2.3. Обзор сфер применения технологий ИИ в финансово-кредитной сфере РФ……………………………………………………………………………….
36
3. ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В РОССИЙСКИХ БАНКАХ……………………………………………………..
44
3.1. Анализ текущего состояния использования искусственного интеллекта в российском банковском секторе……………………………………………..
44
3.2. Опыт применения искусственного интеллекта в АО «Банк Русский Стандарт»……………………………………………………………………
49
3.3. Перспективы дальнейшего развития и рекомендации по использованию искусственного интеллекта в АО «Банк Русский Стандарт»……………………………………………………………………...

56
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ………………………………………………………………. 63
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ……. 67
ПРИЛОЖЕНИЯ

Весь текст будет доступен после покупки

Актуальность темы. Российский банковский рынок всегда был очень конкурентным. Однако конкуренция постоянно меняется: от цен до качества обслуживания, простоты взаимодействия и коммуникации, ассортимента и дизайна продукта.
Таким образом, активно расширять клиентскую базу и источники дохода могут только банки, которые готовы предложить клиентам широкий спектр необходимых им продуктов и услуг в нужное время и удобным способом. Это требует не только видения, но и масштабируемости, значительных инвестиций, способности обрабатывать большие объемы данных и мощной аналитики. При этом комплексная разработка и реализация эффективной стратегии развития и использования информационных технологий во многом зависит от понимания характера и сложности взаимозависимости влияющих факторов - положительных и отрицательных, а также от умения различать их.
За последние годы отрасль финансовых услуг претерпела ряд существенных изменений, связанных с появлением и развитием новых технологий. Многие руководители надеются, что их отделы информационных технологий (ИТ) смогут повысить эффективность и разработать уникальные инновации, сократив затраты и поддерживая существующие системы.

Весь текст будет доступен после покупки

1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА КАК СОСТАВЛЯЮЩЕЙ ФИНТЕХА
1.1. Понятие, категории и этапы развития искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) - это не просто технология, а целая революция, которая меняет мир вокруг нас и делает его умнее, быстрее и лучше. ИИ присутствует везде, где мы общаемся, работаем, учимся или развлекаемся. Но особенно сильно он трансформирует финансовую сферу, которая нуждается в новых решениях для удовлетворения потребностей своих клиентов и партнеров. Финансовые технологии (FinTech) - это тот сегмент, где ИИ раскрывает свой потенциал и показывает, на что он способен.
История ИИ началась в 1950-х годах с появлением первых электронных вычислительных машин и развитием экспертных систем [6]. На протяжении многих лет ИИ оставался предметом научного интереса, а системы ИИ создавались прежде всего исследовательскими институтами. Перспективы массового коммерческого применения большинства технологий ИИ были ограничены в силу недостаточного объема вычислительных мощностей, а также отсутствия требуемого объема данных. В 2000-х и 2010-х годах увеличение скорости и памяти компьютеров, а также увеличение объемов данных, вследствие развития и роста проникновения Интернета, позволили преодолеть прежние барьеры для развития ИИ.
В настоящий момент существует большое количество определений ИИ, поскольку активное внедрение продуктов и сервисов на его основе в самых разных отраслях меняет смысловое наполнение термина, что затрудняет создание исчерпывающего и достаточно гибкого определения, которое охватывало бы все подходы к реализации ИИ. Кроме того, ИИ – это широкая область знаний, которая опирается на исследования разных наук (компьютерных наук, статистики, экономики, нейробиологии, лингвистики, психологии и философии), каждая из которых имеет свой понятийный аппарат, предметную область исследований и методологическую базу.

Весь текст будет доступен после покупки

1) Нормативно-правовые акты
1. Конституция Российской Федерации" (принята всенародным голосованием 12.12.1993 с изменениями, одобренными в ходе общероссийского голосования 01.07.2020) ( Редакция от 14.03.2020)
2. Федеральный закон "О банках и банковской деятельности" от 02.12.1990 N 395-1 (последняя редакция) (Редакция от 28.02.2025 (с изм. и доп., вступ. в силу с 15.05.2025)
3. Федеральный закон "О цифровых финансовых активах, цифровой валюте и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации" от 31.07.2020 N 259-ФЗ (последняя редакция) (Редакция от 08.08.2024 (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.09.2024)
4.Федеральный закон "О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)" от 10.07.2002 N 86-ФЗ (последняя редакция) ( Редакция от 01.04.2025)
2) Статьи из периодических изданий.
5. Гибадуллин А.А. Мифы и легенды вокруг искусственного интеллекта, мифология искусственного интеллекта // Академическая публицистика. – 2024. – № 1-1. – С. 553–556.
6. Семеко Г.В. Искусственный интеллект в банковском секторе: возможности и проблемы // Социальные новации и социальные науки. – Москва : ИНИОН РАН, 2021. – № 2. – С. 81–97.
7. Calvano E., Calzolari G., Denicolo V. and Pastorello S. Artificial intelligence, algorithmic pricing, and collusion // American Economic Review. – 2020. – Vol. 110 (10). – P. 3267–3297.
8. Gomyranova E.A., Kochegarova N.A. Risks and opportunities of artificial intelligence // Innovation Science. – 2023. – No. 2-2. – P. 26–28.
9. Beyer T.R. The challenges of generative artificial intelligence: an american perspective // Cross-Cultural Studies: Education and Science. – 2023. – Vol. 8, No. 3. – P. 6–14.
10. Михненко П.А. Профессиональная коммуникация с генеративным искусственным интеллектом // Цифровая экономика. – 2023. – № 4 (25). – С. 5–18.

Весь текст будет доступен после покупки