Искусственный интеллект в работе с банковскими картами

Введение
Глава 1. Теоретические и методологические основы использования технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных при работе с банковскими картами.
1.1.Понятийный аппарат использования технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных при работе с банковскими картами
1.2.Методы и технологии искусственного интеллекта и анализа больших данных при работе с банковскими картами.
1.3.Нормативно-правовое регулирование использования технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных при работе с банковскими картами.
Глава 2. Трансформация карточного обслуживания в условиях развития цифровых технологий и технологий ИИ
2.1. Анализ трансформации карточного обслуживания в условиях развития цифровых технологий и технологий ИИ
2.2. Оценка российского карточного бизнеса по использованию технологий ИИ в условиях цифровой экономики
2.3. Проблемы использования технологий ИИ при работе с банковскими картами
Глава 3. Повышение эффективности использования технологий ИИ и анализа больших данных при работе с банковскими картами
3.1. Разработка предложений по повышению эффективности технологий ИИ при работе с банковскими картами
3.2.Оценка эффективности использования технологий ИИ и анализа больших данных при работе с банковскими картами
Заключение
Список литературы
Приложение

Весь текст будет доступен после покупки

Актуальность темы исследования заключается в том, что в современном мире банковская карта является одной из самых популярных банковских услуг. В этом заключается необходимость исследования задач в сфере применения банковских карт на рынке.
Банковский сектор, благодаря своей склонности к использованию технологических инноваций, стал одним из первых секторов экономики, начавших активно внедрять технологии искусственного интеллекта (ИИ). Технологии ИИ являются мощными инструментами глубокой трансформации банковской деятельности и провоцируют серьезные сдвиги в структуре финансовых рынков и их регулировании. Использование технологий ИИ ведет к радикальным изменениям в бизнес-модели традиционных банков, их корпоративной структуре и движущих силах конкурентной борьбы, а также к появлению совершенно новых операционных моделей, методов и инструментов взаимодействия с клиентами.
Банки по всему миру, включая Россию, используют ИИ для повышения качества обслуживания клиентов и изучения их потребностей, увеличения дохода, сокращения операционных расходов и, в конечном счете, укрепления своих конкурентных позиций на рынках. В целом ИИ-технологии обладают огромным потенциалом для повышения эффективности работы банков и их конкурентоспособности. Однако существуют многочисленные внешние и внутренние факторы, препятствующие реализации этого потенциала

Весь текст будет доступен после покупки

Глава 1. Теоретические и методологические основы использования технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных при работе с банковскими картами.
1.1.Понятийный аппарат использования технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных при работе с банковскими картами
Банковский сектор является одним из первых секторов, активно внедряющих технологии искусственного интеллекта (ИИ), благодаря своей восприимчивости к технологическим инновациям.
Технологии ИИ являются мощным инструментом для коренной трансформации банковского дела и вызывают изменения в структуре и регулировании финансовых рынков.
Применение технологий искусственного интеллекта приводит к значимым изменениям бизнес-модели традиционных банков, их корпоративной структуры и конкурентных сил, а также появлению совершенно новых операционных моделей, методов и инструментов взаимодействия с клиентами.
Банки по всему миру, в том числе и в России, используют искусственный интеллект для улучшения качества обслуживания и понимания потребностей клиентов, увеличения выручки, снижения расходов и в результате укрепления своих конкурентных позиций на рынках. В общем технология ИИ обладает большим потенциалом для повышения эффективности и конкурентоспособности банков. На рисунке 1 представлена динамика операций, совершённых на территории России с использованием платёжных карт [1].

Весь текст будет доступен после покупки

1. Agarwal A., Singhal Ch., Thomas R. AI-powered decision making for the bank of the future // McKinsey & Company. – 2021. – March. – URL: https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/industries/financial%20services/our%20insights/ ai%20powered%20decision%20making%20for%20the%20bank%20of%20the%20future/ai-powered-decision-making-forthe-bank-of-the-future.pdf (дата обращения 15.04.2024).
2. AI in financial services: next steps to realising the potential // Waterloo (Ontario): OpenText. – 2018. – URL: https://www.opentext.com/info/ai-financial-services/ai-financial-services-report (дата обращения 15.04.2024).
3. AI-bank of the future: Can banks meet the AI challenge? / Biswas S., Carson B., Chung V., Singh Sh., Thomas R. ; McKinsey & Company. – 2020. – 19.09. – URL: https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/aibank-of-the-future-can-banks-meet-the-ai-challenge (дата обращения 15.04.2024).
4. Artificial intelligence in banking and risk management: Keeping pace and reaping benefits in a new age of analytics. – Cary : SAS, 2018. – 8 p. – URL: https://www.sas.com/content/dam/SAS/documents/marketing-whitepapers-ebooks/third-partywhitepapers/en/artificial-intelligence-banking-risk-management-110277.pdf (дата обращения 15.04.2024).
5. Artificial Intelligence Index Report 2021. – Stanford, CA : Stanford University, 2021. – March. – 221 р. – URL: https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2021/03/2021-AI-Index-Report_Master.pdf; URL: https://www.sas.com/ content/dam/SAS/documents/marketing-whitepapers-ebooks/third-party-whitepapers/en/artificial-intelligence-banking-riskmanagement-110277.pdf (дата обращения 15.04.2024).
6. Digalaki E. The impact of artificial intelligence in the banking sector & how AI is being used in 2021 // Business Insider. – 2021. – 13.01. – URL: https://www.businessinsider.com/ai-in-banking-report (дата обращения: 15.04.2024).
7. Magana G. AI in banking // Business insider intelligence. – 2020. – October. – URL: https://store.businessinsider.com/pro ducts/ai-in-banking-and-payments?IR=T&itm_source=businessinsider&itm_medium=content_marketing&itm_campaign= report_teaser&itm_content=buy_button&itm_term=buy_button_link-ai-in-banking-report&vertical=banking# (дата обращения 15.04.2024).
8. Reimagining customer engagement for the AI bank of the future / Chung V., Gomes M., Rane S., Singh Sh., Thomas R // McKinsey & Company. – 2020. – October. – URL: https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Industries/Financial% 20Services/Our%20Insights/Reimagining%20customer%20engagement%20for%20the%20AI%20bank%20of%20the%20f uture/reimagining-customer-engagement-for-ai-bank-of-future.pdf?shouldIndex=false (дата обращения 15.04.2024).
9. Smart Engines обучила ИИ распознавать номер банковской карты // it-world URL: https://www.it-world.ru/news-company/releases/192464.html (дата обращения: 23.04.2024).
10. The new physics of financial services: Understanding how artificial intelligence is transforming the financial ecosystem / World Economic Forum Report. – Deloitte, 2018. – 28 p. – URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/cz/ Documents/financial-services/Deloitte_WEF_FS_AI_Summary_2018.pdf (дата обращения 15.04.2024).

Весь текст будет доступен после покупки