Ключевые слова
Как цитировать
Аннотация
В статье исследуются научно-теоретические подходы к использованию искусственного интеллекта в развитии банковских услуг. Цель исследования заключается в систематизации основных направлений применения ИИ в банковской деятельности и определении факторов, влияющих на эффективность его внедрения. На основе анализа научной литературы рассмотрены технологически-трансформационный, клиентоцентричный, кредитный, риск-ориентированный и генеративный подходы. Установлено, что искусственный интеллект способствует повышению эффективности банковских операций, совершенствованию кредитного скоринга, управлению рисками, выявлению мошеннических операций и персонализации финансовых услуг. Особое значение приобретает генеративный искусственный интеллект, расширяющий возможности автоматизации интеллектуальных и клиентских процессов. Обосновано, что эффективность применения ИИ зависит от качества данных, цифровой инфраструктуры, человеческого капитала, организационной готовности и институционально-регуляторной среды.
Библиографические ссылки
1. Finio M., O’Brien K., Downie A. AI in Banking // IBM Think. 2025.
2. Donnelly S. Artificial Intelligence and Machine Learning in Financial Services // Financial Stability Board, Bank for International Settlements. 2019.
3. Heß V. L., Damásio B. Machine Learning in Banking Risk Management. 2025.
4. Korla V. et al. Application of Machine Learning for Hyper-Personalization in Banking. 2025.
5. Khadri S. W. AI-Driven Hyper-Personalization in Financial Services. 2025.
6. Ayari H. et al. Machine Learning-Powered Financial Credit Scoring: A Systematic Review. 2026.
7. Omueti J. J. U. Application of Decision Trees, Random Forests and Gradient Boosting in Credit Risk Assessment. 2026.
8. Krauss C., Do S. A., Huck N. Deep Neural Networks, Gradient-Boosted Trees, Random Forests: A Comparison in Financial Risk Prediction. 2017.
9. Macron T., John I. Predictive Risk Modeling in Banking Using Artificial Intelligence. 2026.
10. Islam T. et al. Artificial Intelligence-Based Fraud Detection and Risk Mitigation in Financial Services. 2024.
11. Chen M. AI-Based Anomaly Detection in Financial Transactions. Oracle. 2025.
12. Moharrak M., Mogaji E. Generative Artificial Intelligence in Banking. 2024.
13. L’Hostis A. Conversational Banking: The Future of Customer Interaction. Forrester. 2026.
14. Kamalnath V. et al. Capturing the Full Value of Generative AI in Banking // McKinsey & Company. 2023.
15. Tiwari S. et al. AI Governance Statistics and Trends. 2026.
16. Тихонов А. С. Искусственный интеллект в кредитном скоринге банков. 2025.
17. Акбашева Д. М. и др. Автоматизация банковского учета на основе технологий искусственного интеллекта. 2025.
18. Егорова М. А. Цифровая идентификация в банковском секторе. 2022.
19. Суханова Н. Т., Вежелис Т. М. Использование чат-ботов в банковском обслуживании. 2022.
20. Пронькин А. А., Салаватова Ю. А. Стратегические подходы к реализации проектов искусственного интеллекта. 2026.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Copyright (c) 2026 Мамутова, А.К. (Muallif)