ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В УПРАВЛЕНИИ БАНКОВСКИМИ ПРОЦЕССАМИ

Юмагулова К.Н., магистр,

Стовба Е.В., д.э.н., профессор,

Бирский филиал УУНиТ, г. Бирск, Россия

Аннотация. В работе рассматривается влияние искусственного интеллекта (ИИ) на управление банковскими процессами. Анализируются ключевые области применения ИИ, включая скоринг и управление рисками, борьбу с мошенничеством, клиентский сервис и операционную эффективность.  Описаны преимущества внедрения интеллектуальных систем, такие как повышение точности, снижение затрат и персонализация услуг.  В заключении обосновывается необходимость использования искусственного интеллекта как инструмент оптимизации, фундаментальная трансформация банковской индустрии.

Ключевые слова: искусственный интеллект, банковские процессы, управление рисками, кредитный скоринг, анализ данных.

Современная банковская отрасль переживает эпоху глубокой цифровой трансформации. Возрастающая конкуренция, рост требований клиентов к скорости и персонализации услуг, а также ужесточение регуляторных норм заставляют банки активно внедрять цифровые технологии [2; 5; 9]. Одной из наиболее перспективных из них является искусственный интеллект. Если ранее автоматизация в банках касалась в основном рутинных операций, то сегодня ИИ предлагает решения для интеллектуального анализа данных, прогнозирования и принятия решений [3]. Актуальность исследования роли ИИ в управленческой деятельности банков не вызывает сомнений. Цель данной статьи – проанализировать способы применения ИИ в управлении банковскими процессами, оценить их эффективность и обозначить ключевые барьеры на пути масштабного внедрения.

1. Роль ИИ в оптимизации операционных процессов. Одним из первых направлений применения ИИ в банках стала автоматизация рутинных задач. Системы на основе машинного обучения успешно справляются с обработкой входящих заявок, верификацией документов, классификацией клиентских запросов и поддержкой чат-ботов.

2. Управление рисками и кредитный скоринг. Традиционные модели оценки кредитоспособности часто основываются на ограниченном наборе данных (кредитная история, доход). ИИ позволяет анализировать неструктурированные данные, включая поведения клиентов в мобильном приложении, поведенческие паттерны, психометрические данные и активность в социальных сетях с согласия пользователя. Такой подход повышает точность оценивания кредитоспособности, выявляет потенциально проблемные займы, расширяет доступ к финансовым услугам и предлагает персональные условия кредитования на основе индивидуального профиля риска [4; 8]. 

3. Противодействие мошенничеству и обеспечение безопасности. ИИ является оружием в борьбе с финансовыми преступлениями. ИИ-системы в режиме реального времени анализируют транзакции на предмет мошенничества, выявляя аномалии с помощью методов кластеризации. Если поведение клиента отклоняется от его обычной модели, система автоматически блокирует операцию и отправляет оповещение. Распознавание лиц, голова и отпечатков повышает безопасность доступа к мобильным приложениям и счетам, заменяя уязвимые пароли. Это позволяет банкам оперативно реагировать на угрозы и минимизировать потери.

4. Персонализация и клиентский опыт. Управление взаимоотношениями с клиентами также трансформируется под влиянием ИИ. Рекомендательные системы анализируют поведение клиента и предлагают персонализированные финансовые решения - от инвестиционных стратегий до страховых продуктов. Это не только увеличивает продажи, но и укрепляет лояльность [1; 10]. Чат-боты круглосуточно отвечают на частые вопросы, помогают с блокировкой карт, предоставляют выписки и консультируют по продуктам.

5. Вызовы и ограничения. Несмотря на очевидные преимущества, внедрение ИИ сопряжено с рядом проблем. Высокая зависимость от качества данных может привести к предвзятости алгоритмов [6; 7]. Нехватка квалифицированных кадров, способных разрабатывать и внедрять подобные системы остаётся серьёзным барьером для многих банков.

Искусственный интеллект перестал быть технологией будущего для банковского сектора. Его применение позволяет повысить эффективность внутренних процессов, усилить клиентоориентированность и ускорить принятие решений. От автоматизации рутинных операций ИИ эволюционирует до роли стратегического партнера, способного прогнозировать рыночные тенденции, управлять комплексными рисками и выстраивать глубоко персонализированные отношения с клиентами. Однако для успешной интеграции ИИ в систему управления банковскими процессами необходимы не только технологические инвестиции, но и развитие цифровой культуры в организации и подготовка кадров нового поколения. Только такой сбалансированный подход позволит банкам оставаться устойчивыми, конкурентоспособными и ориентированными на ценности клиента в условиях цифровой экономики.

Литература

1. Байнов К.В., Шарапов Ю.В., Шарапова Н.В. Технология визуализации и мониторинга данных с помощью сервисов бизнес-аналитики // Мягкие измерения и вычисления. 2025. Т. 93. № 8. С. 49-56.

2. Бутенко Е.Д. Искусственный интеллект в банках сегодня: опыт и перспективы // Финансы и кредит. – 2018. – Т. 24. – № 3.

3. Банк России. Применение искусственного интеллекта на финансовом рынке // Доклад для общественных консультаций. 2023. 51 с. URL: https://cbr.ru/Content/Document/File/156061/Consultation_Paper_03112023.pdf (дата обращения 16.11.2025).

4. Баланов А.Н. Искусственный интеллект. Понимание, применение и перспективы. Санкт-Петербург: Издательство Лань, 2025. 312 с.

5. Низамов С.С. Понятие и сущность экономической безопасности хозяйствующего субъекта // Евразийское пространство: экономика, право, общество. 2025. № 2. С. 28-30.

6. Рахматуллин М.А., Низамов С.С. Особенности мирового экономического кризиса в условиях глобальной экономики: учебное пособие / Уфа: Издательство Уфимского ЮИ МВД России, 2023. 48 с.

7. Стовба А.В., Швецов М.С., Заярнюк А.Н. Инновации и вызовы цифровой трансформации экономики // Информационные технологии в образовании и науке: Материалы Международной научно-практической конференции. Бирск: Бирский филиал УУНиТ, 2025. С. 187-191.

8. Черданцев В.П., Подгородецких А.Р., Дейнеко С.И. Внедрение информационных технологий в управление человеческим капиталом: предпринимательский и государственный аспекты // Электронное сетевое издание «Международный правовой курьер». 2025. № 2. С. 124-127.

9. Шарапова Н.В., Письмеров М.С., Шарапов Ю.В. Развитие и применение инструментария сопровождения информационных систем и программ моделирования экономических процессов // Вестник Бурятского государственного университета. Экономика и менеджмент. 2025. № 3. С. 175-183.

10. Швецов М.С., Стовба А.В. Big Data и предиктивная аналитика в управлении бизнесом // Информационные технологии в образовании и науке: Материалы Международной научно-практической конференции. Бирск: Бирский филиал УУНиТ, 2025. С. 239-242.