Интенсивное распространение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в финансовом секторе вызывает необходимость пересмотра организационных форм банковской деятельности. Актуальность данной работы обусловлена тем, что действующие организационные структуры региональных банков не адаптированы к условиям, при которых основные операции, от оценки кредитных рисков до клиентского сопровождения, могут выполняться автоматизированными цифровыми системами. В таких условиях переход к цифровым агентным системам управления требует институционального анализа возможных последствий, а также сопоставления традиционных и цифровых структур. В статье рассматриваются теоретические и прикладные основания перехода от традиционного распределения функций между подразделениями к системе, в которой выполнение задач обеспечивается ИИ-агентами. Объектом анализа выступает структура регионального банка; предметом – изменения, возникающие при внедрении ИИ в качестве исполнителя функций. Целью исследования является сопоставление организационной структуры банка до и после внедрения ИИ, выявление устойчивых изменений в логике распределения задач, коммуникации и операционного контроля. Методологическая база включает институциональный подход, элементы сравнительного анализа и синтез обобщённых данных из рецензируемых публикаций. Научная новизна статьи состоит в формализации механизма замещения штатных процедурных операций автономными цифровыми формами исполнения. Практическая значимость заключается в возможности использования результатов при проектировании трансформационных сценариев для банков, находящихся в условиях ограниченного доступа к ресурсам, кадровому резерву и технологическим возможностям. Сделаны выводы о допустимых границах применения ИИ-систем, а также условиях, при которых их внедрение оправдано с институциональной и экономической точек зрения.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Региональный банк при такой трансформации сталкивается не столько с ИТ-задачами, сколько с институциональными и управленческими последствиями. Изменяется структура подчинения, трансформируются системы KPI, исчезают привычные зоны ответственности, появляются квази-субъекты в виде агентов с цифровой идентичностью и функциональной подотчётностью.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Fares O. H., Butt I., Lee S. H. M. Utilization of artificial intelligence in the banking sector: a systematic literature review // Journal of Financial Services Marketing. 2023. Vol. 28. РР. 835-852. https://doi.org/10.1057/s41264-022-00176-7
2. Wamba S. F., Queiroz M. M., Guthrie C., Braganza A. Industry Experiences of Artificial Intelligence (AI): Benefits and Challenges in Operations and Supply Chain Management // Production Planning & Control. 2022. Vol. 33. Issue 16. РР. 1493-1497. https://doi.org/10.1080/09537287.2021.1882695
3. Jadhav A., Mirza V. Large Language Models in Equity Markets: Applications, Techniques, and Insights // Front Artif Intell. 2025. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5198854#. https://doi.org/10.2139/ssrn.5198854
4. Yeo W. J., Heever W., Mao R., Cambria E., Satapathy R., Mengaldo G. A Comprehensive Review on Financial Explainable AI // Artificial Intelligence Review. 2025. № 57 (2). РР. 123-145. https://doi.org/10.1007/s10462-024-11077-7
5. Joshi S. A Literature Review of Gen AI Agents in Financial Applications // International Journal of Science and Research. 2025. Vol 14. Issue 1. РР. 1094-1100.
6. Joshi S. A Comprehensive Survey of AI Agent Frameworks and Their Applications Financial Services. 2025. URL: https://www.preprints.org/manuscript/202505.0971?utm_source=researchgate.net&utm_medium=article. https://doi.org/10.20944/preprints202505/0971.v1
7. Siddik A. B., Li Y., Sharif A., Cifuentes-Faura J. The Role of Artificial Intelligence and Chatgpt in Fintech: Prospects, Challenges, and Research Agendas. https://doi.org/10.2139/ssrn.4439965
8. Сну Б., Хуан Х. Я., Демьянова О. В. Цифровые финансы и искусственный интеллект в построении современной цифровой среды // Дискуссия. 2023. Вып. 119. С. 18-32.
9. Gupta M., Acharya V. A Novel AI Agent Network Architecture. 2025. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5108385. https://doi.org/10.2139/ssrn.51 08385
10. Chenna S. Exploring the Synergy of Generative and Distributed AI in Multi-agent Systems. 2023. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4617662. https://doi.org/10.2139/ssrn.4617662
11. Rajan K., Arango D. Multi-Agent AI: From Isolated Agents to Cooperative Ecosystems. 2025. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5118817. https://doi.org/10.2139/ssrn.5118817
12. Ganesan V. Sh., Mojes V. Revolutionizing Education Using Personalized AI // Multi-Agent Approach. 2025. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5173671. https://doi.org/10.2139/ssrn.5173671
13. Wu Y., Bai B. An Analysis of How Generative Ai Affects Organization Decision-Making Processes within Organizational Behavior, Using Multi-Agent Systems. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5195590. https://doi.org/10.2139/ssrn.5195590
14. Karkkainen T. Designing an AI Agent for SME Loan Origination and Risk Management Soft Information Processing Advantages. 2025. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5259658. https://doi.org/10.2139/ssrn.5259658
15. Torrance A. W., Tomlinson B. Agents in a Tangled Bank: An Ecosystem Approach to AI Regulation. 2025. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5176993. https://doi.org/10.2139/ssrn.5176993
16. Banerjee P. K., Alam Md. M. R., Mehdee T., and Hossain Md Z., Khan, Md A. K. Agent Banking: Effectiveness In Financial Inclusion. 2021. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3601950. https://doi.org/10.2139/ssrn.3601950
17. Karkkainen T. Designing an AI Agent for SME Loan Origination and Risk Management // Soft Information Processing Advantages. 2025. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5259658. https://doi.org/10.2139/ssrn.5259658
18. Jim Md M. I., Hasan M. The Role of AI in Strengthening Data Privacy for Cloud Banking. 2025. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5080548. https://doi.org/10.2139/ssrn.5080548
19. Paleti S. AI-Driven Innovations in Banking: Enhancing Risk Compliance through Advanced Data Engineering. 2025. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5244840. https://doi.org/10.2139/ssrn.5224247
Выпуск
Другие статьи выпуска
В годы Великой Отечественной войны, в условиях масштабных разрушений жилого фонда, перебазирования производственных мощностей и массовой эвакуации населения на восток и юго-восток страны, а также мобилизации сельского населения в города для работы на предприятиях оборонной промышленности, остро встал вопрос обеспечения населения жильем. Рост городского населения значительно превысил возможности его размещения в существующих зданиях, что привело к острой жилищной проблеме. Таким образом. социальные и экономические потребности общества определяли необходимость увеличения жилищного фонда. В данной статье авторами рассмотрены особенности финансирования отрасли жилищного строительства в годы Великой Отечественной войны, охарактеризованы законодательные меры поддержки и стимулирования отрасли, проанализированы вопросы ее финансирования, сформулированы основные проблемы жилищного строительства в годы Великой Отечественной войны.
Современные рыночные условия характеризуются высокой степенью неопределенности и нестабильности, что создает значительные вызовы для компаний, планирующих вывод новых продуктов на рынок. Финансовая нестабильность, проявляющаяся в волатильности курсов валют, инфляционных процессах, снижении покупательной способности населения и трансформации потребительских предпочтений, требует от компаний особого подхода к разработке маркетинговых стратегий. В таких условиях успешный вывод нового продукта на рынок становится не только вопросом грамотного позиционирования и продвижения, но и стратегической задачей, требующей комплексного анализа рыночной ситуации, гибкости в принятии решений и эффективного управления рисками.
В представленной статье подробно рассматривается проблема недостаточного государственного регулирования в сфере оценки подрядчиков в проектах государственно-частного партнерства (ГЧП). Анализируются факторы риска неисполнения обязательств, выявляемые на основе комплексного анализа финансовой отчетности и данных из различных информационных источников, характеризующих деятельность подрядчика. Предлагаются механизмы предварительной комплексной оценки, позволяющие учитывать эти факторы, повысить эффективность отбора подрядчиков, минимизировать финансовые потери и обеспечить своевременный ввод объектов в эксплуатацию.
Расширение платных услуг, оказываемых государственными (муниципальными) бюджетными и автономными учреждениями сектора государственного управления (далее именуемыми организациями государственного сектора), порождает потребность в новых механизмах контроля, сочетающих требования бюджетного законодательства и принципы рыночной эффективности. Существующая система контроля, ориентированная преимущественно на целевое использование бюджетных средств, не в полной мере отвечает специфике приносящей доход деятельности, что создаёт риски и ограничивает потенциал её развития. Поэтому в данной статье дана характеристика двойственной природе контроля приносящей доход деятельности, сочетающая приоритет финансового контроля и необходимость внутрихозяйственного контроля, определены ключевые группы рисков, требующие дифференцированного подхода, проанализированы механизмы контроля (превентивный, корректирующий, директивный), выделены их преимущества и недостатки. Разработан комплексный подход к интеграции финансового и внутрихозяйственного контроля, основанный на интеграции гибких моделей управления и цифровых инструментов, которые позволят организациям государственного сектора повысить конкурентоспособность услуг, улучшить эффективность использования ресурсов и качество контроля, не нарушая при этом социальной миссии и бюджетной дисциплины.
В статье рассматривается процесс становления и развития института государственных финансов с акцентом на государственные доходы. Анализируется исторический путь от элементарных финансовых практик Древней Руси до современных форм бюджетных поступлений. Особое внимание уделяется научным подходам к классификации государственных доходов, включая значимые достижения дореволюционной и советской финансовой теории в России. Рассмотрено влияние каждого этапа развития системы государственных доходов на их современное состояние. В заключении подчеркивается важная взаимосвязь между финансовыми основами древних цивилизаций и теорией государственных финансов современной России, а также обосновывается, на каком этапе сформировался прототип современной системы государственных доходов в России.
В последние годы ESG-повестка (Экологическая, Социальная, Управленческая) заняла ключевое место в стратегическом развитии компаний по всему миру. Повышенное внимание со стороны инвесторов, потребителей, регулирующих органов и общества к вопросам устойчивого развития обусловило переход от декларативных принципов корпоративной ответственности к интеграции ESG-факторов в бизнес-модели и управленческие процессы. Это делает ESG-трансформацию не просто модным трендом, а важным условием конкурентоспособности и долгосрочной финансовой устойчивости компаний в современной экономике. Изложенное доказывает важность трансформации бизнес-процессов, что, в свою очередь, обусловливает необходимость изучения влияния уровня ESG-показателей на устойчивость развития компании, определив их значимость, преимущества и вызовы, которые принимают компании, внедряя эти показатели.
Налоговый потенциал региона – величина налогооблагаемых ресурсов, максимальный объем налоговых доходов, которые регион может заработать при эффективном использовании имеющихся ресурсов в условиях действующего налогового законодательства. Показатель характеризует уровень развития региона, используется для анализа и прогнозирования уровня доходной части региональных и местных бюджетов, для оценки финансовой значимости сфер экономической деятельности региона. Велико значение показателя в регулировании межбюджетных отношений: с учетом его значения выделяются дотации за счет средств федерального бюджета, что в конечном итоге приводит к росту доходов бюджетов регионов. Актуальность исследования обусловлена следующим: в основе различий в уровне социальноэкономического развития регионов лежит налоговый потенциал. У многих регионов имеющийся уровень расчетной бюджетной обеспеченности низок. он не позволяет в полной мере исполнять расходные обязательства. В связи с этим возникает необходимость выравнивания бюджетной обеспеченности субъектов РФ путем предоставления соответствующих дотаций. Цель исследования – исследовать налоговый потенциал регионов, существующие методики расчета, направления увеличения налогового потенциала, роль дотаций в выравнивании бюджетной обеспеченности регионов, результаты выравнивания. Материалы и методы. Информационной базой исследования явились данные Росстата о бюджете на 1-го жителя, о дотациях на выравнивание бюджетной обеспеченности регионов, отчеты ФНС России о начислении и поступлении налогов и сборов в консолидированные бюджеты субъектов РФ, данные Счетной палаты РФ о результатах выравнивания. В статье использованы следующие методы: анализ и синтез, группировка, обобщение, табличный, сравнение и др. Исследованием установлено, что существующие методики расчета налогового потенциала имеют как положительные, так и отрицательные стороны, ни одну из них нельзя признать универсальной. Сложность точного исчисления налогового потенциала связана с тем, что на величину налогового потенциала влияет множество факторов. Необходимость создания единой методики исчисления налогового потенциала вызвана тем, что от достоверности расчета данного показателя зависит справедливость в распределении дотаций на выравнивание бюджетной обеспеченности.
Актуальность данного исследования обусловлена необходимостью выявления новых, неценовых механизмов удержания персонала и управления производительностью. Цель исследования – выявление и количественная оценка влияния ключевых макроэкономических факторов на развитие рынка добровольного медицинского страхования (ДМС) в России на основе регрессионного анализа панельных данных. Методологическую основу исследования составил корреляционно-регрессионный анализ панельных данных по ключевым макроэкономическим показателям. Установлено, что развитие ДМС имеет сильную положительную связь с ростом сервисного сектора экономики и количеством организаций, что свидетельствует о его институционализации как корпоративной практики. Выявленный «ценовой парадокс» – отрицательное влияние стоимости полиса на количество застрахованных при положительном влиянии на объем операций – указывает на сегментацию рынка и переход ДМС в категорию инвестиций в человеческий капитал.
В статье проанализировано влияние внедрения цифрового рубля на обеспечение экономической безопасности государства. В работе рассматривается сущность цифрового рубля, нормативно-правовая база, регулирующая его обращение, и текущее состояние пилотного проекта. Особое внимание уделяется выявлению ключевых угроз при внедрении цифровой валюты, которые приводят к экономическим потерям, и предложению решений по защите данных государственных учреждений. Сделан вывод о необходимости достижения баланса между технологическими инновациями и обеспечением экономической безопасности для успешной интеграции цифрового рубля в финансовую систему страны.
Статья посвящена исследованию ключевых факторов финансового поведения, оказывающих существенное влияние на принятие инвестиционных решений розничными клиентами кредитных организаций (банков). В работе анализируются поведенческие характеристик инвесторов, включая уровень финансовой грамотности, финансового поведения, склонность к риску, инвестиционные цели, горизонт планирования влияющих на процесс выбора инвестиционных инструментов.
В результате применения различного рода методов выявлены ключевые поведенческие факторы, определяющие предпочтения в отношении разных инвестиционных продуктов. При помощи расчета индекса потенциала к инвестированию проведена оценка готовности и способности розничных клиентов банка к осуществлению инвестиционной деятельности. Выделены группы клиентов с разными поведенческими характеристиками, влияющими в разной степени на склонность к инвестиционной деятельности.
Полученные результаты позволяют кредитным организациям оптимизировать разработку и продвижение инвестиционных продуктов, адаптированных к потребностям и финансовым характеристикам различных сегментов розничных инвесторов.
В статье рассмотрены теоретические аспекты стратегии развития коммерческого банка, а также авторские подходы к определению финансовой стратегии банка. Проведен анализ действующей финансовой стратегии АО «Россельхозбанк» за период 2020- 2025 гг. Проанализированы показатели рентабельности и ликвидности кредитной организации. Представлены результаты оценки финансовой стратегии АО «Россельхозбанк». Предложен комплекс мер по повышению эффективности финансовой стратегии банка. Разработан новый банковский продукт для малого и среднего бизнеса – депозит, связанный с целями устойчивого развития (ESG-депозит).
В статье исследуется феномен цифровых банкоцентричных бизнес-экосистем как ключевого вектора трансформации российского финансового рынка в условиях цифровизации национальной экономики. Автор обосновывает концептуальную модель банкоцентричной экосистемы, адаптированную к институциональным и регуляторным особенностям российской финансовой системы, и выявляет её структурно-функциональные характеристики. В работе предложена классификация бизнес-экосистем, особое внимание уделено роли системно значимых банков в качестве платформенных архитекторов, координирующих межотраслевые цепочки создания ценности и обеспечивающих технологическую и регуляторную совместимость участников. В исследовании также проанализированы трансформации профиля рисков кредитных организаций в условиях экосистемной интеграции, включая усиление традиционных рисков и возникновение специфических экосистемных рисков. Обосновывается необходимость адаптации регуляторной среды к вызовам, порождаемым экосистемной моделью, включая разработку правового статуса цифровых платформ, стандартов защиты данных и механизмов антимонопольного контроля.
Цифровая трансформация банковского сектора выходит за рамки привычной модернизации сервисов: она перестраивает подходы к финансовому обслуживанию, делая технологии ключевым фактором доверия, безопасности и доступности. Современные филиалы банков превращаются в интеллектуальные платформы, где искусственный интеллект (ИИ), биометрия, блокчейн, робототехника, сенсорные терминалы, цифровая валюта создают новые стандарты взаимодействия с клиентами, повышая операционную эффективность, точность транзакций, устойчивость финансовых институтов. Значительное внимание уделяется внутренним процессам банков, включая автоматизацию операций, подбор персонала, ориентированного на использование ИИ, в том числе в области управления рисками и аналитикой данных. Особый интерес представляет китайская модель цифровой трансформации, которая объединяет масштабные государственные стратегии, поддержку научно-технической интеграции с национальной инфраструктурой, приветствуя активное участие финтех-компаний. Филиалы здесь становятся гибридными пространствами, где цифровые технологии и личное обслуживание гармонично сочетаются, обеспечивая как скорость транзакций, так и доступность финансовых услуг для клиентов с различным уровнем цифровой компетенции. Масштабная государственная поддержка включает нормативно-правовое регулирование, развитие инфраструктуры 5G, облачных платформ, квантовую связь, финтех-песочницы, образовательные программы по повышению финансовой грамотности и финансовой культуры. Инновационные подходы, такие как внедрение цифрового юаня (e-CNY), смарт-контрактов, международных расчетных платформ (mBridge, BRICS Pay), а также интеграция экосистем крупнейших технологических компаний (Alibaba, Tencent, Baidu), формируют уникальную цифровую финансовую экосистему. Это позволяет создавать новые стандарты прозрачности, надежности, безопасности, снижать операционные риски, повышать финансовую инклюзивность и укреплять доверие клиентов.
В работе изложены результаты анализа технологических, институциональных, регуляторных механизмов, поддерживающих устойчивость и конкурентоспособность субъектов банковской системы, в том числе за счет трансформации деятельности филиалов банков посредством автоматизации процессов, внедрения ИИ, робототехники, блокчейн-технологий, цифровой идентификации граждан. Исследование демонстрирует, как синергия инноваций и государственной поддержки позволяет воплощать новые модели банковского обслуживания, формировать стратегические инструменты развития финансового сектора, создавать опыт, способный служить ориентиром для международной банковской практики.
Исследуются проблемы обеспечения экономической и финансовой безопасности России в контексте формирования многополярной мировой системы. На основе анализа исторического опыта распада СССР и трансформационного периода 1990-х годов авторы выявляют ключевые угрозы экономическому суверенитету, связанные как с действиями недружественных государств, так и с применением либеральных экономических моделей, не адаптированных к российским условиям. Особое внимание уделяется периоду после 2014 года и началу специальной военной операции, которые ускорили процессы импортозамещения и пересмотра макроэкономической политики. В работе представлен критический анализ денежно-кредитной политики Банка России, обосновывается необходимость перехода к программно-директивной модели управления экономикой для перехода на новый технологический уклад. В заключении формулируются меры по укреплению экономического суверенитета, включая технологическую независимость, развитие несырьевого экспорта, противодействие санкциям и повышение роли государства в стратегических отраслях.
Глобализация мировой экономики внесла многие изменения в социально-экономические процессы России, что, в свою очередь, требует обеспечения безопасности процессов, связанных с государственным (федеральным, субфедеральным или региональным), муниципальным и корпоративным управлением в условиях многополярного развития мирового пространства и трансформации мировой экономики. Анализ публикаций и результаты научных исследований демонстрируют необходимость повышения конкурентоспособности российской экономики. Обеспеченная всеми природными ресурсами, национальная экономика РФ обязана использовать в международной торговле высокие контрактные цены для повышения уровня социально- экономического развития страны и ее регионов, а также повышения уровня технологического суверенитета и обеспечения национальной безопасности.
За последние годы научное и аналитическое сообщество встревожено недостаточностью статистических данных, представленных на официальном сайте Росстата Российской Федерации. Произошло внедрение цифровых технологий во всех сферах деятельности Правительства РФ, правительств субъектов РФ (регионов) и их муниципальных образований, искусственный интеллект применяется повсюду, в том числе в целях упрощения многих статистических процедур. При этом возникает необходимость детализации статистического учета для получения более полной прикладной аналитической информации в условиях глобализации экономики и интеграции Российской Федерации в мировое пространство.
Особое внимание в статье уделено применению технологий искусственного интеллекта в государственном управлении и бизнесе в целях обеспечения экономического роста, технологического суверенитета и национальной безопасности страны.
Издательство
- Издательство
- НГУЭУ
- Регион
- Россия, Новосибирск
- Почтовый адрес
- 630099, Новосибирская область, город Новосибирск, Каменская ул., д. 56
- Юр. адрес
- 630099, Новосибирская область, город Новосибирск, Каменская ул., д. 56
- ФИО
- Новгородов Павел Анатольевич (Ректор)
- E-mail адрес
- p.a.novgorodov@nsuem.ru
- Контактный телефон
- +7 (383) 2439595
- Сайт
- https://nsuem.ru