По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

УДК: 656.01

Искусственный интеллект в системе финансовых технологий

Попова Елена Владимировна доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры устойчивого развития финансов ФГБОУ ВО «Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова» (РЭУ им. Г.В. Плеханова), 117997, г. Москва, Стремянный пер. 36, E-mail: Popova.EV@rea.ru

В статье рассматриваются актуальные вопросы использования технологий искусственного интеллекта в финансовой сфере, а также некоторые проблемы прикладного характера, возникающие вследствие чрезвычайно быстрого развития и распространения таких технологий в решении задач, связанных с анализом данных и принятием решений в финансовой области, цена любых ошибок в которой может быть весьма значительной. На основании проведенного анализа распространённости рассматриваемой разновидности технологий в различных отраслях экономики делается вывод о том, что алгоритмы, основанные на искусственном интеллекте, являются одними из наиболее востребованных именно организациями, принадлежащими к финансовой сфере. Приведена классификация методов искусственного интеллекта и отмечены основные области их применения финансовыми компаниями.

Литература:

1. Деревья решений — CART математический аппарат. Часть №1 // http://www. basegroup.ru/trees/math_cart_part1.htm (дата обращения: 23.04.2024).

2. Зорин Г. Е. Искусственный интеллект и его применение в банковской сфере // Вестник РУК. 2020. №1 (39).

3. Никитенкова О.В. Влияние цифровизации на мировую экономику / ООО «Издательство Ипполитова» — Экономический журнал: Научный журнал на тему: Экономика и бизнес — 2020.

4. Полетаева Н.Г. Классификация систем машинного обучения // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Серия: Физико-математические и технические науки. 2020. №1.

5. Пономарева И.С., Пономарев А.С. Искусственный интеллект как инструмент развития финансовой глобализации // Государственное и муниципальное управление. Ученые записки . 2019. №3.

6. Розенблатт, Ф. Принципы нейродинамики: Перцептроны и теория механизмов мозга. Principles of Neurodynamic: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms. — М.: Мир, 1965. — 480 с.

7. Романова, Ю.В. Роль информационных технологий в развитии современной экономики / Ю.В. Романова. — Молодой ученый. — 2020. — № 16 (306). — С. 276–279. — URL: https:// moluch.ru/archive/306/68975/ (дата обращения: 23.04.2024).

8. Саламова А.А., Федоровская И.Е., Васильев И.И. Роль искусственного интеллекта в финансах // Финансовые рынки и банки. 2023. №1.

9. Artificial Intelligence Index Report 2023. https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2023/04/HAI_AI-Index-Report_2023.pdf. (дата обращения: 23.04.2024).

10. Generative AI to Become a $ 1.3 Trillion Market by 2032. Bloomberg (June 2023).

11. OECD (February 2023). A blueprint for building national compute capacity for artificial intelligence

12. Попова Е.В. Управление информационной безопасностью в условиях цифровой экономики // сборник статей. ООО «Институт цифровой экономики и права». Екатеринбург - 2023. С. 119-126. 13.Попова Е.В. Российский опыт внедрения искуственного интеллекта в менеджмент предприятия // Инновации и инвестиции -№ 6. -2023.

14. Попова Е.В. Трансформация моделей управления организациями в условиях ограничивающих внешних факторов // Инновации и инвестиции -№ 2. -2023.

1. Decision trees — CART mathematical apparatus. Part No. 1 // http://www.basegroup. ru/trees/math_cart_part1.htm (access date: 04/23/2024).

2. Zorin G. E. Artificial intelligence and its application in the banking sector // Bulletin of RUK. 2020. No. 1 (39).

3. Nikitenkova O.V. The impact of digitalization on the global economy / Ippolitov Publishing House LLC - Economic Journal: Scientific journal on the topic: Economics and Business - 2020.

4. Poletaeva N.G. Classification of machine learning systems // Bulletin of the Baltic Federal University. I. Kant. Series: Physics, mathematics and technical sciences. 2020. No. 1.

5. Ponomareva I.S., Ponomarev A.S. Artificial intelligence as a tool for the development of financial globalization // State and municipal management. Scientific notes. 2019. No. 3.

6. Rosenblatt, F. Principles of neurodynamics: Perceptrons and the theory of brain mechanisms. Principles of Neurodynamics: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms. - M.: Mir, 1965. - 480 p.

7. Romanova, Yu.V. The role of information technologies in the development of modern economy / Yu.V. Romanova. - Young scientist. — 2020. — No. 16 (306). — pp. 276–279. — URL: https://moluch.ru/archive/306/68975/ (access date: 04/23/2024).

8. Salamova A.A., Fedorovskaya I.E., Vasiliev I.I. The role of artificial intelligence in finance // Financial markets and banks. 2023. No. 1.

9. Artificial Intelligence Index Report 2023. https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2023/04/HAI_AI-Index-Report_2023.pdf. (access date: 04/23/2024).

10. Generative AI to Become a $1.3 Trillion Market by 2032. Bloomberg (June 2023).

11. OECD (February 2023). A blueprint for building national compute capacity for artificial intelligence

Сегодня пул технологий, связанных с искусственным интеллектом, становится одним из ключевых факторов, способным обеспечить конкурентные преимущества предприятий, принадлежащих практически к любой отраслевой группе, что и обуславливает самое широкое использование таких технологий игроками отечественного и зарубежных финансовых рынков. При этом спектр применения искусственного интеллекта в финансовой сфере является весьма широким и в настоящее время охватывает практически все без исключения аспекты деятельности соответствующих компаний: от взаимодействия с клиентами и контрагентами и осуществления всевозможных аналитических процедур, до формирования качественно новых механизмов управления рисками и комплексного мониторинга рынка.

Одновременно с этим перспективный потенциал дальнейшего расширения применения технологий искусственного интеллекта в рассматриваемой области, очевидно, далеко не исчерпан, а открывающиеся к его росту и реализации возможности представляются весьма значительными.

В частности, согласно консенсус-прогнозу ряда экспертов, совокупный объем глобального рынка решений, имеющих в своем основании такие технологии, к 2030 г. достигнет отметки в 1,8 трлн долларов США, а среднегодовой темп прироста такого рынка на отрезке 2023-2030 гг. составит более 35%[11]. Исходя из этих же оценок, общий экономический потенциал внедрения искусственного интеллекта в различных отраслях мировой экономики превышает 25 трлн долларов США, а его важнейшими факторами, генерирующими дополнительную прибыль в результате использования таких решений станут рост эффективности всех бизнес-процессов в результате их автоматизации и роботизации, а также повышение производительности человеческих ресурсов (рис. 1).

При этом финансовый сектор представлен отраслями, активность внедрения в которых технологий искусственного интеллекта является одной из наиболее высоких. В частности, такие технологии, связанные с роботизацией бизнеса, активно используются практически половиной от общего числа финансовых компаний; технологии работы с естественными языками — 42%, распознавания речи — 30% (рис. 2).

Для Цитирования:
Попова Елена Владимировна, Искусственный интеллект в системе финансовых технологий. Бухгалтерский учет и налогообложение в бюджетных организациях. 2024;5.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: