Використання штучного інтелекту в управлінні фінансовими ризиками банків і страхових компаній

Анотація

Сучасний фінансовий сектор стикається зі зростанням ризиків, зумовлених глобалізацією, цифровізацією і збільшенням кількості шахрайських операцій. Традиційні підходи до управління фінансовими ризиками в банках і страхових компаніях уже не забезпечують необхідної швидкості й точності аналізу, що підвищує актуальність упровадження інноваційних технологій. Штучний інтелект демонструє значний потенціал у сфері ризик-менеджменту, даючи можливість підвищити ефективність прогнозування ризиків, автоматизувати процеси ухвалення рішень і мінімізувати фінансові втрати. Мета. Дослідження спрямоване на аналіз можливостей застосування штучного інтелекту для підвищення точності прогнозування, виявлення шахрайських схем та оптимізації управління кредитними й страховими ризиками. Також у роботі розглянуто основні виклики й обмеження, пов’язані з упровадження штучного інтелекту в систему фінансового ризик-менеджменту. Методи. У дослідженні використано комплексний підхід, що передбачає аналіз наукової літератури, статистичний метод для оцінювання ефективності застосування штучного інтелекту в управлінні фінансовими ризиками, а також методи порівняльного аналізу для виявлення переваг і недоліків штучного інтелекту порівняно із традиційними системами управління ризиками. Практичні кейси й аналіз роботи провідних банків і страхових компаній дали можливість ілюструвати реальні можливості застосування штучного інтелекту у фінансовому секторі. Результати. Згідно з дослідженням, штучний інтелект покращує ефективність управління фінансовими ризиками завдяки використанню алгоритмів машинного навчання, аналітики великих даних та автоматизованих систем виявлення шахрайства. Запровадження таких технологій дає можливість фінансовим установам швидше реагувати на зміни ринку, підвищувати якість оцінювання позичальників і страхувальників, а також оптимізувати внутрішні процеси. Водночас виявлено низку викликів, зокрема регуляторні обмеження, етичні питання щодо використання персональних даних і потенційні технічні недоліки алгоритмів.