Научный архив: статьи

Статья посвящена проблеме терминологической неоднородности понятия «искусственный интеллект» и её последствиям для финансового посредничества. Актуальность исследования обусловлена тем, что регуляторы, банки и клиенты используют одно и то же понятие, но вкладывают в него различное содержание. Это порождает расхождения в прогнозах, стратегиях внедрения и клиентских ожиданиях, однако до настоящего времени остаётся вне фокуса исследований. Цель работы заключается в выявлении причин концептуальных расхождений в определениях ИИ и формировании определения, применимого к задачам финансового посредничества. Методологическую основу составляют сравнительный анализ и аналитическая индукция. Эмпирическая база включает академические публикации в области менеджмента, информационных систем, философии и права, нормативные акты Российской Федерации, Организации экономического сотрудничества и развития, Европейского союза, материалы международных организаций и отраслевые доклады. В результате анализа установлено, что расхождения между определениями ИИ носят не терминологический, а концептуальный характер: стороны исходят из принципиально разных представлений о природе технологии. Предложено определение ИИ для финансового посредничества.

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.

Статья посвящена анализу возможности применения технологий искусственного интеллекта в операционной деятельности банка на примере казначейских функций. Рассматриваются предпосылки перехода от традиционных процедур обработки информации к автоматизированным механизмам принятия решений, основанным на использовании ИИ-агентов. Целью исследования является обоснование подхода к интеграции агентных решений в среду банковского казначейства с учётом институциональных, технологических и организационных условий. Методологическую основу составили сравнительный анализ существующих научных и прикладных работ, систематизация публикаций по тематике автоматизации финансовых операций, а также концептуальное проектирование структуры взаимодействия ИИ-агентов с действующими процессами управления ликвидностью и внутренними расчётами. В статье выявлены направления, по которым применение ИИ-агентов способно трансформировать выполнение казначейских операций, включая автоматическое ранжирование платёжных поручений, динамическое перераспределение ликвидности между подразделениями, адаптацию параметров привлечения ресурсов в зависимости от состояния денежного и фондового рынков. Полученные результаты демонстрируют, что целенаправленное проектирование агентных сценариев позволяет повысить оперативность принятия решений, снизить транзакционные издержки и обеспечить согласованность действий подразделений в управлении финансовыми потоками. Научная новизна. Показано, что существующая технологическая база банков, включающая API-интерфейсы, внутренние аналитические системы и цифровые каналы обмена данными, может быть использована для внедрения многоагентных решений без радикальной перестройки операционной инфраструктуры. Отдельное внимание уделено вопросам надёжности и верифицируемости при использовании генеративных ИИ-агентов в казначействе. Практическая значимость работы заключается в формировании концептуальных оснований для внедрения ИИ-агентов в казначейские процессы банка, что может быть использовано при разработке планов цифровой трансформации и модернизации операционной среды.

Актуальность исследования обусловлена тем, что темпы цифровизации в банковском секторе значительно опережают теоретическое осмысление этих изменений. Это несоответствие приводит к недостаточной оценке возникающих вызовов и рисков, связанных с интеграцией искусственного интеллекта (ИИ) в банковские процессы, что подчеркивает необходимость более углубленного теоретического анализа и разработки методологических подходов к оценке данных трансформаций. В рамках исследования рассматриваются подходы к внедрению ИИ в банковский сектор, опирающиеся на положениях теорий асимметричной информации, транзакционных издержек, агентских отношений и инноваций. Применение указанных теоретических основ формирует научную базу для анализа трансформационного потенциала ИИ в модернизации традиционных банковских процессов. Данные подходы не только способствуют более глубокому пониманию механизмов интеграции ИИ, но и позволяют устранить существующие пробелы в оценке его влияния на изменения и цифровую трансформацию банковского сектора.

Объектом исследования выступает интеграция технологий искусственного интеллекта в бизнес-процессы банков.

Целью работы является изучение возможностей обоснования цифровой трансформации банковских процессов на основании применения положений теорий асимметричной информации, транзакционных издержек, агентских отношений и инноваций.

Методологическая основа исследования включает анализ научной литературы, систематизацию, обобщение и сравнительный анализ, а также применение графических методов для визуализации полученных результатов.

Научная новизна заключается в обосновании подходов, связывающих теоретические основы с практикой интеграции искусственного интеллекта в банковские процессы. Это позволяет рассмотреть взаимодействие теории и практики, выделить проблемные вопросы с последующим предложением путей их решения.

Практическая значимость заключается в возможности использования предлагаемых подходов при разработке стратегий цифровой трансформации деятельности банков и повышения их конкурентоспособности.

Цель исследования — определить, каким образом в условиях децентрализованных финансов (DeFi) воспроизводятся функции, ранее обеспечивающиеся институциональными посредниками. Речь идет не о сохранении банков как организаций, а о судьбе тех механизмов, которые делали их необходимыми: важно установить, какими средствами и с какими изменениями они действуют в DeFi. В задачи работы входит: выделение функций, ранее связанных с финансовым посредничеством, без привязки к организационной форме; изучение особенностей их реализации в децентрализованной среде; определение условий, в которых требуется наличие субъектов с институциональной ответственностью.

Научная новизна статьи заключается в отказе от описательной или исключительно технологической трактовки DeFi в пользу сопоставительного анализа способов осуществления функций. Основное внимание уделяется не структуре протоколов или программному коду, а содержанию операций: какие действия выполняются, каковы их последствия для перераспределения ресурсов, устойчивости обязательств, формирования доверия между сторонами

Актуальность исследования определяется необходимостью адаптации бухгалтерского учета к условиям цифровой трансформации и внедрения технологий больших данных. Понятия «большие данные» и «аналитика больших данных» стали общепринятыми терминами, обозначающими значительные массивы информации, для обработки которой требуется применение инновационных методов анализа и управления данными. Используя аналитические методы, бухгалтеры сталкиваются с рядом трудностей, что ограничивает их широкое применение. Одна из основных сложностей заключается в недостаточной адаптации традиционных бухгалтерских платформ к работе с большими данными. Компании сталкиваются с высокими затратами на их внедрение и поддержку. Дополнительным препятствием к распространению аналитики данных в бухгалтерском учете является консерватизм самой профессии.

Цель исследования — изучение проблем и возможностей использования больших данных в бухгалтерском учете на современном этапе. Для достижения этой цели применялись общенаучные методы, такие как анализ, синтез и абстракция.

Результаты исследования расширяют научную литературу, предоставляя всесторонний анализ по применению больших данных в бухгалтерском учете. Исследуются как преимущества, так и вызовы, с которыми сталкиваются компании при внедрении данных технологий. В условиях продолжающейся цифровой трансформации полное принятие и интеграция BDA требуют преодоления существующих барьеров, включая технические аспекты и готовность профессионалов адаптироваться к новым требованиям.