МОДЕЛЬ АНАЛІЗУ БЕЗПЕКИ ФІНАНСОВОГО СЕКТОРУ ПІД ВПЛИВОМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

С.Ю. Недобой

doi:10.32782/dees.17-22

С.Ю. Недобой Приватний вищий навчальний заклад "Європейський університет" https://orcid.org/0009-0008-5527-2210

DOI: https://doi.org/10.32782/dees.17-22

Ключові слова: штучний інтелект, фінансова безпека, організаційно-інформаційна модель, генеративний ШІ, машинне навчання, фінансова стабільність, ризики автоматизації

Анотація

У статті представлено організаційно-інформаційну модель аналізу безпеки фінансового сектору з урахуванням зростаючого впливу штучного інтелекту (ШІ). Визначено ключові переваги та виклики інтеграції традиційної аналітики, машинного та генеративного навчання в кредитуванні, страхуванні, управлінні активами й платіжних системах. Особливу увагу приділено ризикам: «стадній поведінці», кіберзагрозам, втраті конфіденційності, ефектам мережевої взаємозалежності, алгоритмічним змовам і модельним галюцинаціям. Водночас розкрито потенціал ШІ у виявленні шахрайства, підвищенні ефективності та прийнятті стратегічних рішень. Крім того, підкреслено необхідність прозорого регулювання, стійкості та підзвітності ШІ-моделей задля підтримки фінансової стабільності в умовах цифрової трансформації.

Посилання

AI and automation in financial reporting: Implementation guide. KPMG. 2024. URL: https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmgsites/xx/pdf/2024/11/ai-in-finance-implementation-guide.pdf (accessed April 22, 2025).

Aldasoro I., Armantier O., Doerr S., Gambacorta L., Oliviero T. Survey evidence on gen AI and households: job prospects amid trust concerns. BIS Bulletin. 2024. № 86. URL:https://www.bis.org/publ/bisbull86.pdf (accessed April 22, 2025).

Artificial intelligence, machine learning and big data in finance: Opportunities, challenges, and implications for policy makers. Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). 2021. URL:https://www.oecd.org/finance/AI-ML-Big-Data-in-Finance.pdf (accessed April 22, 2025).

Babel B., et al. Derisking machine learning and artificial intelligence. McKinsey & Company. 2019. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/risk-and-resilience/our-insights/derisking-machine-learning-and-artificial-intelligence#/ (accessed April 22, 2025).

Bernhardt D. and Eckblad M. Stock Market Crash of 1987. Federal Reserve History. 2013. URL: https://www.federalreservehistory.org/essays/stock-market-crash-of-1987 (accessed April 22, 2025).

Cordova P., et al. Leveraging AI tools in finance education: exploring student perceptions, emotional reactions and educator experiences. Cogent Education. 2024. Vol. 11, No. 1. URL: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/2331186X.2024.2431885 (accessed April 22, 2025).

Csaszar F.A., et al. Artificial intelligence and strategic decision-making: Evidence from entrepreneurs and investors. Strategy Science. 2024. Vol. 9, No. 1. URL: https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/stsc.2024.0190 (accessed April 22, 2025).

Delgado D.M., French C., Renier J. IIF-EY 2023 Public Survey Report on AI/ML Use in Financial Services. Institute of International Finance (IIF). 2023. URL: https://www.iif.com/Publications/ID/5305/IIF-EY-2023-Public-Survey-Report-on-AI-and-ML-Use-in-Financial-Services (accessed April 22, 2025).

Odeyemi O., et al. Reviewing the role of AI in fraud detection and prevention in financial services. ResearchGate. 2024. Vol. 11(1). P. 2101–2110. URL: https://www.researchgate.net/publication/378297681_Reviewing_the_role_of_AI_in_fraud_detection_and_prevention_in_financial_services (accessed April 22, 2025).

What is AI hallucination? Understanding and mitigating AI hallucination. Geeksforgeeks. 2025. URL: https://www.geeksforgeeks.org/what-is-ai-hallucination/ (accessed April 22, 2025).