ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ ПОД ВЛИЯНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Аннотация
Технологии искусственного интеллекта сегодня являются сквозными технологиями цифровой трансформации субъектов экономической деятельности, в том числе и банковского сектора. Коммерческие банки, за последнее десятилетие, прошли существенный путь трансформации от классических банков с филиальной сетью с менеджерско-кассирским обслуживанием до практически полного превращения банка в онлайн-сервис с обработкой многих функций интеллектуальным агентом без участия человека. Банковский сектор стал одним из драйверов внедрения систем искусственного интеллекта. Для оценки ключевых этапов цифровой трансформации банковского сектора в мире можно использовать анализ крупнейших мировых соревнований по программированию и прикладному применению технологий искусственного интеллекта для задач банковской отрасли.
В статье рассматриваются технологические подходы по решению ключевых задач банковского дела в международных соревнованиях по программированию. Результаты соревнований анализируются как срез текущего запроса на технологии от банковского сектора и показатели уровня развития технологий искусственного интеллекта.
Цель – исследование хода проведения и результатов международных соревнований по применению технологий искусственного интеллекта в задачах банковского дела как метрики цифровой трансформации бизнес-процессов банковского сектора.
Метод или методология проведения работы: в статье использовались приемы и инструменты системного анализа и обобщения.
Результаты: выявлены ключевые этапы цифровой трансформации бизнес-процессов банковского сектора за период 2010–2020 гг. и определен вектор развития технологий банковского дела.
Область применения результатов: полученные результаты целесообразно применять субъектами банковского сектора для выстраивания стратегии цифровой трансформации бизнес-процессов.
Ключевые слова
Полный текст:
>PDF
Литература
General’nickaja E.I. Tendencii transformacii jekonomicheskih otnoshenij v uslovijah cifrovoj jekonomiki (na primere kreditnyh organizacij i predprinimatel’skogo sektora) [Trends in the transformation of economic relations in the digital economy (on the example of credit institutions and the business sector)]. Nauka Krasnojar’ja. 2019. V. 8, № 4. P. 20-33.
Gudfellou Ja.Glubokoe obuchenie [Deep Learning]. M.: DMK Press, 2017. P. 652
Dolzhenko R.A., Bakalenko A.V. Rossiyskiy zhurnal menedzhmenta. 2016. V. 14, № 3. P. 77–102. DOI: 10.21638/11701/spbu18.2016.305
Zver’kova T.N. Finansy i kredit. 2018. V. 24, № 12 (780). P. 2771–2782. DOI: 10.24891/fc.24.12.2771
Kirillov V.N. Iskusstvennyj intellekt i global’nye vyzovy jekonomicheskogo rosta [Artificial intelligence and global challenges of economic growth]. Shag v budushhee: Iskusstvennyj intellekt i cifrovaja jekonomika: materialy I Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. [Step into the Future: Artificial Intelligence and the Digital Economy: Proceedings of the 1st Intern. scientific-practical conf.]. 2017. Issiu 1. M.: Izd. dom GUU. P. 122-127.
Kotlyarov I.D. EKO. 2019. № 2 (536). P. 135–152.
Kotlyarov I.D. Upravlenets. 2020. Vol, 11, № 3 (536). P. 72–81. DOI: 10.29141/2218-5003-2020-11-3-6
Savina T.N. Cifrovaya ekonomika kak novaya paradigma razvitiya: vyzovy, vozmozhnosti i perspektivy [Digital economy as a new para-digm of development: challenges, opportunities, and prospects]. Finansy i kredit. 2018. V. 24, No 3. P. 579-590.
Samuseva S, Bujlov M. Banki uhodjat v onlajn [Banks go online]. Gazeta Kommersant. 2020. №48 (6769). P. 8
Svertochnaja nejronnaja set’, chast’ 2: obuchenie algoritmom obratnogo rasprostranenija oshibki [Convolutional neural network, part 2: learning by error back propagation algorithm]. https://habr.com/ru/post/348028
Smirnov E.N., Luk’janov S.A. Formirovanie i razvitie global’nogo rynka sistem iskusstvennogo intellekta [Form and development of the global market for artificial intelligence systems]. Jekonomika regiona. 2019. V. 15. №. 1. P. 57-69. DOI: 10.17059/2019-1-5
Attention Is All You Need. Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin. https://arxiv.org/abs/1706.03762
Breidbach C., Keating B., Lim C. Fintech: research directions to explore the digital transformation of financial service systems. Journal of Service Theory and Practice. 2019. Vol. 30 No. 1, pp. 79-102. https://doi.org/10.1108/JSTP-08-2018-0185
Knewtson H., Rosenbaum Z. Toward understanding FinTech and its industry. Managerial Finance. 2020. Vol. 46 No. 8, pp. 1043-1060. https://doi.org/10.1108/MF-01-2020-0024
LeCun Y., B. Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition / Y. LeCun, B. Boser, J. S. Denker, D. Henderson, R. E. Howard, W. Hubbard and L. D. Jackel. Neural Computation, 1(4):541-551, Winter 1989.
Romanova I., Kudinska, M. Banking and Fintech: A Challenge or Opportunity? Contemporary Studies in Economic and Financial Analysis. 2016. Vol. 98, pp. 21-35. https://doi.org/10.1108/S1569-375920160000098002
Sepp Hochreiter, Jürgen Schmidhuber. Long short-term memory. Neural Computation November 15, 1997, Vol. 9, No. 8, pp. 1735–1780. DOI: 10.1162/neco.1997.9.8.1735. https://web.archive.org/web/20150526132154/http://deeplearning.cs.cmu.edu/pdfs/Hochreiter97_lstm.pdf
Shiau W., Yuan Y., Pu X., Ray S. Understanding fintech continuance: perspectives from self-efficacy and ECT-IS theories. Industrial Management & Data Systems. 2020. Vol. 120 No. 9, pp. 1659-1689. https://doi.org/10.1108/IMDS-02-2020-0069
Singh S. What drives FinTech adoption? A multi-method evaluation using an adapted technology acceptance model. Management Decision. 2020. Vol. 58 No. 8, pp. 1675-1697. https://doi.org/10.1108/MD-09-2019-1318
DOI: https://doi.org/10.12731/2070-7568-2020-4-415-427
Ссылки
- На текущий момент ссылки отсутствуют.
(c) 2020 Sergei Nikolaevich Tereshchenko
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0.
ISSN 2070-7568 (Print)