Анотація
У зв’язку з стрімким розвитком цифровізації та інформаційних технологій, актуальним завданням постає дослідження інтелектуальних інформаційних систем (ІІС) в банківському секторі. Саме інтелектуальні інформаційні системи здатні забезпечити оптимізацію банківських процесів, підвищити рівень безпеки, а також покращити якість обслуговування клієнтів, зменшити ризики та оптимізувати внутрішні процеси управління фінансовою стійкістю. Метою поточного дослідження є розкриття потенціалу та впливу ІІС на процеси управління банківської діяльності; вивчення їх можливостей. Для досягнення поставленої мети в даному дослідженні було використано аналітичний підхід, зокрема, методи інформаційного та морфологічного аналізу даних, а також метод узагальнення, що дозволило виділити ключові аспекти, ознаки та властивості інтелектуальних інформаційних систем банківського сектору, привести узагальнену їх структуру за відповідними процесами функціонування. У даній статті проведено узагальнення групи інтелектуальних інформаційних систем банківського сектору (ІІСБС), їх загальні ознаки та властивості, запропоновано інноваційну архітектуру підтримки фінансового управління, визначено їх переваги в порівнянні з існуючими інтелектуальними системами. У результаті дослідження доведено, що інтелектуальні інформаційні системи банківського сектору наділені гібридною аналітикою даних, що забезпечується методами глибокого навчання з використанням алгоритмів самонавчання; здатні оцінити можливі ризики та запланувати стратегії їх вирішення; розпізнають несанкціоновані входи та підозрілі транзакції; завдяки віртуальним асистентам, придатні роботизувати процеси управління; візуально надавати результати аналізу великих обсягів даних в режимі реального часу. Проведені в праці дослідження свідчать, що запровадження інтелектуальних інформаційних систем в банківському секторі мають високу практичну цінність, так як забезпечують інтерактивність та персоналізацію для клієнтів, можливості онлайн-взаємодії, надають підтримку у вирішенні проблем через різні канали комунікації
Ключові слова
штучний інтелект; прогностична аналітика; машинне навчання; дашборд; чат-бот; інтелектуальний аналіз; фінансова стійкість
Використані джерела
[1] Abdalla, A., et al. (2020). Cybersecurity and information technologies. Kharkiv: DISA PLUS.
[2] Arjun, R., Abhisek, K., & Suprabha, K. (2021). Developing banking intelligence in emerging markets: Systematic review and agenda. International Journal of Information Management Data Insights, 1(2), article number 1000126. doi: 10.1016/j.jjimei.2021.100026.
[3] Avrunin, O.G., Vladov, S.I., & Petchenko M.V. (2022). Intelligent automation systems. Kremenchuk: “NOVABUK”. doi 10.30837/978-617-639-347-4.
[4] Basyuk, T.M., & Vasylyuk, A.S. (2010). Data visualization methods in distributed systems. Bulletin of the National University of Lviv Polytechnic, 673(1), 24-31.
[5] Dominova, I. (2020). Evaluation of the effectiveness of risk management of electronic banking based on the regulatory index model. Accounting & Finance, 1(87), 91-99. doi: 10.33146/2307-9878-2020-1(87)-91-99.
[6] Dovbysh, A.S. (2009). Basics of designing intelligent systems: A study guide. Sumy: Sumy State University.
[7] Ghandour, A. (2021). Opportunities and challenges of artificial intelligence in banking: Systematic literature review. TEM Journal, 10(4), 1581-1587. doi: 10.18421/TEM104-12.
[8] John McCarthy’s Home Page. (2023). Retrieved from http:/www-formal.stanford.edu/jmc/.
[9] Kotsovsky, V.M. (2019). Intelligent information systems lecture notes. Uzhgorod: UNU.
[10] Kravchenko, V.P. (2023). Modern practice of application of artificial intelligence in the banking field. Modern Engineering and Innovative Technologies, 25(4), 62-67. doi: 10.30890/2567-5273.2023-25-04-066.
[11] Kysil, T. (2020). Operation algorithm of intellectual bank system. Modeling and Information System in Economics, 100, 93-103. doi: 10.33111/mise.100.7.
[12] Lai, M. (2022). Smart financial management system based on data ming and man-machine management. Wireless Communications and Mobile Computing, 2022, article number 2717982. doi: 10.1155/2022/2717982.
[13] Leonov, S., Yarovenko, Y., Boiko, A., & Dotsenko, T. (2019). Prototyping of information system for monitoring banking transactions related to money laundering. SHS Web of Conferences, 65(1), article number 04013. doi: 10.1051/ shsconf/20196504013 M3E2 2019.
[14] Lezhnina, O., Kismihók, G., Prinz, M., Stocker, M., & Auer, S. (2022). A scholarly knowledge graph-powered dashboard: Implementation and user evaluation. Frontiers in Research Metrics and Analytics, 7. doi: 10.3389/frma.2022.934930.
[15] Milojević, М., & Redzepagic, S. (2021). Prospects of artificial intelligence and machine learning application in banking risk management. Journal of Central Banking Theory and Practice, 10(3), 41-57. doi: 10.2478/jcbtp-2021-0023.
[16] Moroz, O. (2019). Benefits of using hybrid mobile apps and progressive web apps in business. Herald of Agrarian Science of the Black Sea Region, 1, 96-102. doi: 10.31521/2313-092X/2019-1(101)-14.
[17] Nesterenko, O.V., Kovtunets, O.V., & Falovskyi, O.O. (2017). Intelligent information systems and technologies. Introductory course: Textbook. Kyiv: National Academy of Management.
[18] Pimenta, C., & Seco, A., (2021). Financial management information systems (fmis) – project guide: Strategic, functional, technological, and governance issues in the design and implementation of new platforms for public financial management systems. Washington: Inter-American Development Bank. doi: 10.18235/0003342.
[19] Pleskach, V.L., & Zatonatska, T.G. (2011). Information systems and technologies at enterprises: Textbook. Kyiv: Knowledge.
[20] Prymostka, L., & Lysenok, L., (2008). Cumulative risk of the bank: Evaluation method based on regulatory index model. Visnyk of the National Bank of Ukraine, 5(147), 34-38.
[21] Seco, A., & Muñoz, A. (2019). Asistentes conversacionales virtuales en las administraciones tributarias. Washington: InterAmerican Development Bank. doi: 10.18235/0001901.
[22] Tanklevska, N., Cherniavska, T., Skrypnyk, S., Boiko, V., & Karnaushenko, A. (2023). Financing of Ukrainian agricultural enterprises: Correlation-regression analysis. Scientific Horizons, 26(8), 127-139. doi: 10.48077/ scihor8.2023.127.
[23] Voinarenko, M.P., Kuzmina, O.M., & Yanchuk, T.V. (2015). Information systems and technologies in organization management: Training manual for students. Vinnytsia: Edelweiss & K.
[24] Yaroshchuk, L.D. (2019). Intelligent control systems: Expert systems – fundamentals of design and application in automation systems. Kyiv: KPU named after Igor Sikorsky.
[25] Zamula, A.O. (2014). Methods and models of intelligent management of banking activity. (Doctoral dissertation, Donetsk National Technical University, Donetsk, Ukraine).
[26] Zinchenko, O., Kysil, T., & Moskalenko, N. (2022). Development of interactive Dashboards for Data Science models. In The IV International scientific and practical conference. Mathematics. Information Technology. Education (pp. 80- 81). Lutsk: Lesya Ukrainka Volyn National University.