Зверькова Татьяна Николаевна – кандидат экономических наук, доцент кафедры банковского дела и страхования
Оренбург
Tat'yana N. Zver'kova – PhD in Economics, Associate Professor of the Department of Banking and Insurance
Orenburg
Актуальность исследования обусловлена тем, что темпы цифровизации в банковском секторе значительно опережают теоретическое осмысление этих изменений. Это несоответствие приводит к недостаточной оценке возникающих вызовов и рисков, связанных с интеграцией искусственного интеллекта (ИИ) в банковские процессы, что подчеркивает необходимость более углубленного теоретического анализа и разработки методологических подходов к оценке данных трансформаций. В рамках исследования рассматриваются подходы к внедрению ИИ в банковский сектор, опирающиеся на положениях теорий асимметричной информации, транзакционных издержек, агентских отношений и инноваций. Применение указанных теоретических основ формирует научную базу для анализа трансформационного потенциала ИИ в модернизации традиционных банковских процессов. Данные подходы не только способствуют более глубокому пониманию механизмов интеграции ИИ, но и позволяют устранить существующие пробелы в оценке его влияния на изменения и цифровую трансформацию банковского сектора. Объектом исследования выступает интеграция технологий искусственного интеллекта в бизнес-процессы банков. Целью работы является изучение возможностей обоснования цифровой трансформации банковских процессов на основании применения положений теорий асимметричной информации, транзакционных издержек, агентских отношений и инноваций. Методологическая основа исследования включает анализ научной литературы, систематизацию, обобщение и сравнительный анализ, а также применение графических методов для визуализации полученных результатов. Научная новизна заключается в обосновании подходов, связывающих теоретические основы с практикой интеграции искусственного интеллекта в банковские процессы. Это позволяет рассмотреть взаимодействие теории и практики, выделить проблемные вопросы с последующим предложением путей их решения. Практическая значимость заключается в возможности использования предлагаемых подходов при разработке стратегий цифровой трансформации деятельности банков и повышения их конкурентоспособности.
The relevance of the study is due to the fact that the pace of digitalization in the banking sector significantly outpaces the theoretical understanding of these changes. This discrepancy leads to an insufficient assessment of the emerging challenges and risks associated with the integration of artificial intelligence (AI) into banking processes, which emphasizes the need for a more in-depth theoretical analysis and development of methodological approaches to assessing these transformations. The study considers approaches to the implementation of AI in the banking sector, based on the provisions of the theories of asymmetric information, transaction costs, agency relations and innovation. The application of these theoretical foundations forms a scientific basis for analyzing the transformational potential of AI in the modernization of traditional banking processes. These approaches not only contribute to a deeper understanding of the mechanisms of AI integration, but also help to eliminate existing gaps in assessing its impact on changes and digital transformation of the banking sector. The object of the study is the integration of artificial intelligence technologies into the business processes of banks. The aim of the work is to study the possibilities of substantiating the digital transformation of banking processes based on the application of the provisions of the theories of asymmetric information, transaction costs, agency relations and innovation. The methodological basis of the study includes an analysis of scientific literature, systematization, generalization and comparative analysis, as well as the use of graphical methods to visualize the obtained results. The scientific novelty lies in the substantiation of approaches that link theoretical foundations with the practice of integrating artificial intelligence into banking processes. This allows us to consider the interaction of theory and practice, identify problematic issues and then propose ways to solve them. The practical significance lies in the possibility of using the proposed approaches in developing strategies for the digital transformation of banks and increasing their competitiveness.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.