УДК 336.71:004.8
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.12.03.022

Авторы

Руслан Алексеевич Масалов,
Виктор Дмитриевич Гучуа,
Михаил Александрович Рыков,
Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина, Краснодар, Россия

Аннотация

В статье рассмотрено влияние технологий искусственного интеллекта на повышение эффективности банковских операций. Показано, что применение интеллектуальных алгоритмов способствует оптимизации внутренних процессов, ускорению обслуживания клиентов и снижению издержек. Особое внимание уделено анализу направлений внедрения ИИ в банковской сфере – от автоматизации клиентских сервисов до систем управления рисками и предотвращения мошенничества. Представлены данные о динамике ключевых показателей эффективности после внедрения технологий искусственного интеллекта, подтверждающие значительный рост производительности и уровня удовлетворённости клиентов. Сделан вывод о том, что ИИ становится стратегическим инструментом повышения конкурентоспособности и основой для дальнейшего цифрового развития банковской системы.

Ключевые слова

искусственный интеллект, банковские операции, цифровизация, машинное обучение, эффективность, автоматизация, кредитный скоринг, антифрод-системы, анализ данных, клиентский сервис, банковская трансформация, финтех, управление рисками, нейронные сети, цифровые технологии, операционная эффективность, инновации, цифровая экономика, интеллектуальные системы, банки России

Список литературы

  1. Васильева Н. К., Сидорчукова Е. В., Усачева Ю. А., Токарев К. К. Оценка социально-экономического развития территории // Вестник Академии знаний. – 2020. – № 41 (6). – С. 64–70.
  2. Васильева Н. К., Резниченко С. М., Сидорчукова Е. В. Методические подходы к оценке финансовой устойчивости организаций аграрного сектора // Естественно-гуманитарные исследования. – 2023. – № 1 (45). – С. 67–73.
  3. Сидорчукова Е. В., Мороз Н. Ю., Кобелян С. Н., Лупина К. В. Бережливое производство как фактор повышения эффективности деятельности предприятия // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2024. – Т. 6, № 5 (146). – С. 137–143.
  4. Кацко С. А., Земляк Е. И., Терпицкая К. И., Силин И. А. Методические подходы к оценке эффективности деятельности коммерческой организации // Естественно-гуманитарные исследования. – 2024. – № 4 (54). – С. 146–150.
  5. Стратий Е. А., Хлыбов В. В. Цифровизация как способ оптимизации решения экономических проблем // Профессиональная наука: теория и практика 2025. – Краснодар, 2025. – С. 383–385.
  6. Хлыбов В. В., Стратий Е. А., Петунина И. А. Агропромышленный комплекс как стратегический фактор экономической устойчивости России // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2025. – Т. 10, № 5 (158). – С. 139– 145.
  7. Мороз Н. Ю., Сидорчукова Е. В., Репина П. В., Такмазян Л. А. Оценка ассортимента продажи алкогольной продукции // Вестник Академии знаний. – 2024. – № 4 (63). – С. 278–282.
  8. Васильева Н.К., Сидорчукова Е.В., Артеменкова О. Е., Егорова О. С. Теоретико-методические аспекты оценки деловой активности сельскохозяйственных организаций // Естественногуманитарные исследования. – 2021. – № 35 (3). – С. 73–79.
  9. Сбербанк России. Искусственный интеллект в банковской сфере: стратегии и решения [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https:// www.sberbank.com/ai-strategy (дата обращения: 13.11.2025).
  10. Центральный банк РФ. Доклад о применении технологий искусственного интеллекта в финансовом секторе [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cbr.ru/ai-report (дата обращения: 13.11.2025).
  11. McKinsey & Company. Artificial Intelligence in Banking 2024 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.mckinsey.com/industries/ financial-services (дата обращения: 13.11.2025).