ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В БАНКОВСКИХ УСЛУГАХ: РИСКИ И ВОЗМОЖНОСТИ
DOI:
https://doi.org/10.60078/2992-877X-2025-vol3-iss11-pp163-169Аннотация
В данной статье проанализированы процессы внедрения технологий искусственного интеллекта в деятельность коммерческих банков, их влияние на операционную эффективность, качество оценки кредитных рисков и систему обслуживания клиентов. Международный опыт сопоставлен с практикой банковской системы Узбекистана. Результаты исследования показали, что ИИ способствует снижению издержек, повышению эффективности выявления мошенничества и ускорению обслуживания, однако существуют проблемы, связанные с качеством данных, алгоритмической прозрачностью и кибербезопасностью. В работе предложены рекомендации по устранению указанных проблем и повышению эффективности внедрения ИИ.
Ключевые слова:
искусственный интеллект коммерческие банки цифровая трансформация кредитные рискиБиблиографические ссылки
Abdukarimov A.E. (2022) Bank tizimida raqamli transformatsiya jarayonlari: muammolar va istiqbollar. – Toshkent: Iqtisodiyot va taʼlim nashriyoti. – 154 b.
Accenture (2022). AI in Banking: Transforming Customer Experience. – Dublin: Accenture Research. – 59 p.
Arner D., Barberis J., Buckley R. (2019) The evolution of fintech: A new post-crisis paradigm? // Georgetown Journal of International Law. – Vol. 48. – P. 1271–1319.
Basel Committee on Banking Supervision (2021) Artificial intelligence and machine learning in financial services: potential implications. – Basel: BIS Publications. – 45 p.
Böhme R. (2018) Cybersecurity in finance: Risks and policy implications. // Journal of Cybersecurity. – Vol. 4(2). – P. 1–15.
Brynjolfsson E., McAfee A. (2017) Machine, Platform, Crowd: Harnessing Our Digital Future. – New York: W.W. Norton & Company. – 312 p.
Deloitte (2021). Digital Banking Maturity and Customer Experience Report. – London: Deloitte Insights. – 65 p.
Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. (2016) Deep Learning. – Cambridge, MA: MIT Press. – 800 p.
IBM (2020). Fraud Detection and AI-Based Risk Management Report. – Armonk, NY: IBM Corporation. – 54 p.
Iqtisodiy tadqiqotlar va islohotlar markazi (ITIM) (2023). Tijorat banklarida raqamli texnologiyalar samaradorligi bo‘yicha tahliliy hisobot. – Toshkent: ITIM. – 36 b.
McKinsey & Company (2022). Global Banking Review: Artificial Intelligence in Finance. – New York: McKinsey Publications. – 78 p.
Ngai E.W.T., Liu M. (2020) Customer credit scoring using artificial intelligence techniques: A survey of current research. // Expert Systems with Applications. – Vol. 141. – P. 112–127.
O‘zbekiston Respublikasi Markaziy banki (2023). Raqamli moliya va bank xizmatlaridagi transformatsiya sharhi. – Toshkent: MB Nashriyoti. – 47 b.
Rakhimova G. (2021) Raqamli bank xizmatlarida mijozlar bilan o‘zaro aloqalar samaradorligi. // Iqtisodiyot va innovatsion texnologiyalar jurnali. – №3. – Б. 45–53.
Sobirov Sh. (2023) Sun’iy intellekt asosida kredit risklarini baholash mexanizmlari. // O‘zbekiston banklari jurnali. – №6. – Б. 18–27.
World Bank (2023). Digital Finance and AI Adoption in Emerging Markets. – Washington, D.C.: World Bank Group. – 112 p.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
