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.
При внедрении технологий искусственного интеллекта (ИИ) государственные органы и другие субъекты сектора государственного управления (СГУ) сталкиваются с множеством барьеров и вызовов, включая необходимость адаптации профессиональной культуры и операционных моделей. Ключевым фактором для успешной интеграции ИИ является наличие качественных данных, которые обеспечивают эффективное функционирование технологий. Статья подчеркивает важность применения технологий ИИ для оптимизации деятельности субъектов сектора государственного управления, предопределяющей необходимость обучения государственных (муниципальных) служащих и иных работников для повышения уровня их квалификации и профессиональной культуры. Разнообразие мнений о сущности новых информационных технологий и их применении в СГУ также создает сложности. Существуют различные подходы к пониманию ИИ, но его роль в современных условиях становится все более значимой. В статье приведены понятия и термины, характеризующие ИИ, дана характеристика нормативно-правовому обеспечению, включающему национальные стандарты в области создания и применения технологий ИИ, в том числе для функционирования больших генеративных моделей. Особое внимание уделено проблемам и перспективам создания и использования моделей ИИ в области государственного управления на федеральном, региональном и муниципальном уровнях.
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.