+7 (925) 966 4690
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Дайджест-Финансы»
 

Включен в перечень ВАК по специальностям

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ,
ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.2. Математические, статистические и инструментальные методы в экономике

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ:
5.2.4. Финансы
5.2.5. Мировая экономика
5.2.6. Менеджмент

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Google Scholar

Электронные версии в PDF

East View Information Services
eLIBRARY.RU
Biblioclub


Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Искусственный интеллект в банках сегодня: опыт и перспективы

т. 25, вып. 2, июнь 2020

PDF  PDF-версия статьи

Получена: 30.11.2017

Получена в доработанном виде: 14.12.2017

Одобрена: 28.12.2017

Доступна онлайн: 02.07.2020

Рубрика: Банковская деятельность

Коды JEL: F63, F65, G21, L81, L86

Страницы: 230–242

https://doi.org/10.24891/df.25.2.230

Бутенко Е.Д. кандидат экономических наук, доцент кафедры бизнес-информатики, Институт экономики и управления, Северо-Кавказский федеральный университет (СКФУ), Ставрополь, Российская Федерация 
edbutenko@gmail.com

https://orcid.org/0000-0002-6717-9282
SPIN-код: 9911-8039

Предмет. Применение инструментальных средств обработки информации – это новый шаг в повышении эффективности бизнеса с помощью внедрения современных технологий, в том числе средств цифровой трансформации. Применение систем искусственного интеллекта позволяет оперировать огромными массивами памяти, что актуально для финансового сектора. Использование машин для принятия управленческих решений, для оптимизации работы с клиентами, расчета эффективности инвестиций без воздействия человеческого фактора или его минимизации означает принятие решений на основе только информации без личностного подхода, который зачастую накладывает негативный отпечаток. Преимущество использования искусственного интеллекта сейчас в том, что сбор данных не прекращается и чем больше база, тем эффективнее работа системы, следовательно, те банки, которые откладывают решение о внедрении в свою работу систем искусственного интеллекта, рискуют не догнать более наукоемких конкурентов.
Цели. Комплексное авторское исследование проблемы применения систем искусственного интеллекта, сопряжения реального и виртуального миров.
Методология. Применялись методы логического, статистического анализа.
Результаты. Использование систем искусственного интеллекта в бизнесе приведет к коренным изменениям в клиентском обслуживании и радикальному повышению эффективности бизнеса. Приведена авторская схема многоуровневой структуры применения систем искусственного интеллекта в банках сегодня, завтра и в долгосрочной перспективе.
Выводы. Усложнение структуры современного бизнеса и решаемых им структурированных задач требует качественно новых характеристик программного обеспечения, предоставляющих высокую степень защиты данных, качественно новый способ обработки и анализа данных и быстрый поиск релевантной информации. Процессы глобализации всех сфер жизни общества обеспечивают высокий уровень конкуренции, поддержание которой требует применения мощных систем управления предприятием, кадровыми ресурсами и, соответственно, повышения качества работы и эффективности организаций.

Ключевые слова: искусственный интеллект, банк, эффективность, глобализация, клиент

Список литературы:

  1. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. М.: Радио и связь, 1985. 376 c.
  2. Тейз А., Грибомон П. и др. Логический подход к искусственному интеллекту: От модальной логики к логике баз данных. М.: Мир, 1998. 494 c.
  3. Акинин П.В., Коляда М.А. Развитие инноваций в банковском секторе США и возможность их реализации в российской действительности // Мир науки, культуры, образования. 2013. № 1. С. 300–302.
  4. Попович Л.Г., Дроговоз П.А., Жильникова А.Н. Корпоративное и публичное управление в условиях глобальной цифровой экономики: инфраструктура, законодательство, методология // Аудит и финансовый анализ. 2010. № 6. С. 320–327.
  5. Бутенко Е.Д., Магомедсаидова С.М. Трансформация форм ведения бизнеса от традиционного до электронного на примере банковского сектора // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. 2017. № 6. С. 58–65. URL: Link
  6. Чеклецов В.В. Чувство планеты. Интернет Вещей и следующая технологическая революция. М.: Российский исследовательский центр по Интернету Вещей, 2013. 130 с.
  7. Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях. 2-е изд. М.: ДМК-Пресс, 2011. 313 с.
  8. Андиева Е.Ю., Фильчакова В.Д. Цифровая экономика будущего, индустрия 4.0 // Прикладная математика и фундаментальная информатика. 2016. № 3. С. 214–218.
  9. Бутенко Е.Д. Коммерческая деятельность в сети интернет после кризиса // Наука. Инновации. Технологии. 2011. № 4. С. 143–147. URL: Link
  10. Люгер Д.Ф. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем. М.: Вильямс, 2003. 864 с.
  11. Аверьянов М.А., Евтушенко С.Н., Кочетова Е.Ю. Цифровая экономика. Трансформация отраслей // Экономические стратегии. 2016. № 8. С. 52–55.
  12. Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке. М.: Наука, Физматлит, 1982. 350 с.

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-9438 (Online)
ISSN 2073-8005 (Print)

Свежий номер журнала

т. 28, вып. 4, декабрь 2023

Другие номера журнала