Трансформация организационной структуры регионального банка в условиях внедрения ИИ-агентов

Интенсивное распространение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в финансовом секторе вызывает необходимость пересмотра организационных форм банковской деятельности. Актуальность данной работы обусловлена тем, что действующие организационные структуры региональных банков не адаптированы к условиям, при которых основные операции, от оценки кредитных рисков до клиентского сопровождения, могут выполняться автоматизированными цифровыми системами. В таких условиях переход к цифровым агентным системам управления требует институционального анализа возможных последствий, а также сопоставления традиционных и цифровых структур. В статье рассматриваются теоретические и прикладные основания перехода от традиционного распределения функций между подразделениями к системе, в которой выполнение задач обеспечивается ИИ-агентами. Объектом анализа выступает структура регионального банка; предметом – изменения, возникающие при внедрении ИИ в качестве исполнителя функций. Целью исследования является сопоставление организационной структуры банка до и после внедрения ИИ, выявление устойчивых изменений в логике распределения задач, коммуникации и операционного контроля. Методологическая база включает институциональный подход, элементы сравнительного анализа и синтез обобщённых данных из рецензируемых публикаций. Научная новизна статьи состоит в формализации механизма замещения штатных процедурных операций автономными цифровыми формами исполнения. Практическая значимость заключается в возможности использования результатов при проектировании трансформационных сценариев для банков, находящихся в условиях ограниченного доступа к ресурсам, кадровому резерву и технологическим возможностям. Сделаны выводы о допустимых границах применения ИИ-систем, а также условиях, при которых их внедрение оправдано с институциональной и экономической точек зрения.

1. Fares O. H., Butt I., Lee S. H. M. Utilization of artificial intelligence in the banking sector: a systematic literature review // Journal of Financial Services Marketing. 2023. Vol. 28. РР. 835–852. DOI: 10.1057/s41264-022-00176-7

2. Wamba S. F., Queiroz M. M., Guthrie C., Braganza A. Industry Experiences of Artificial Intelligence (AI): Benefits and Challenges in Operations and Supply Chain Management // Production Planning & Control. 2022. Vol. 33. Issue 16. РР. 1493–1497. DOI: 10.1080/09537287.2021.1882695

3. Jadhav A., Mirza V. Large Language Models in Equity Markets: Applications, Techniques, and Insights // Front Artif Intell. 2025. URL: https:// papers.ssrn.com/sol3/ papers.cfm?abstract_ id=5198854#. DOI: 10.2139/ssrn.5198854

4. Yeo W. J., Heever W., Mao R., Cambria E., Satapathy R., Mengaldo G. A Comprehensive Review on Financial Explainable AI // Artificial Intelligence Review. 2025. № 57 (2). РР. 123–145. DOI: 10.1007/s10462-024-11077-7

5. Joshi S. A Literature Review of Gen AI Agents in Financial Applications // International Journal of Science and Research. 2025. Vol 14. Issue 1. РР. 1094–1100.

6. Joshi S. A Comprehensive Survey of AI Agent Frameworks and Their Applications Financial Services. 2025. URL: https://www.preprints.org/manuscript/202505.0971?utm_source=researchgate. net&utm_medium=article. DOI: 10.20944/preprints202505/0971.v1

7. Siddik A. B., Li Y., Sharif A., Cifuentes-Faura J. The Role of Artificial Intelligence and Chatgpt in Fintech: Prospects, Challenges, and Research Agendas. DOI: 10.2139/ssrn.4439965

8. Сну Б., Хуан Х. Я., Демьянова О. В. Цифровые финансы и искусственный интеллект в построении современной цифровой среды // Дискуссия. 2023. Вып. 119. С. 18–32.

9. Gupta M., Acharya V. A Novel AI Agent Network Architecture. 2025. URL: https://papers.ssrn.com/ sol3/papers.cfm?abstract_id=5108385. DOI: 10.2139/ ssrn.51 08385

10. Chenna S. Exploring the Synergy of Generative and Distributed AI in Multi-agent Systems. 2023. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4617662. DOI: 10.2139/ssrn.4617662

11. Rajan K., Arango D. Multi-Agent AI: From Isolated Agents to Cooperative Ecosystems. 2025. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5118817. DOI: 10.2139/ssrn.5118817

12. Ganesan V. Sh., Mojes V. Revolutionizing Education Using Personalized AI // Multi-Agent Approach. 2025. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/ papers.cfm?abstract_id=5173671. DOI: 10.2139/ssrn.5173671

13. Wu Y., Bai B. An Analysis of How Generative Ai Affects Organization Decision-Making Processes within Organizational Behavior, Using Multi-Agent Systems. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers. cfm?abstract_id=5195590. DOI: 10.2139/ssrn.5195590

14. Karkkainen T. Designing an AI Agent for SME Loan Origination and Risk Management Soft Information Processing Advantages. 2025. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5259658. DOI: 10.2139/ssrn.5259658

15. Torrance A. W., Tomlinson B. Agents in a Tangled Bank: An Ecosystem Approach to AI Regulation. 2025. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers. cfm?abstract_id=5176993. DOI: 10.2139/ssrn.5176993

16. Banerjee P. K., Alam Md. M. R., Mehdee T., and Hossain Md Z., Khan, Md A. K. Agent Banking: Effectiveness In Financial Inclusion. 2021. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_ id=3601950. DOI: 10.2139/ssrn.3601950

17. Karkkainen T. Designing an AI Agent for SME Loan Origination and Risk Management // Soft Information Processing Advantages. 2025. URL: https://papers.ssrn.com/ sol3/papers.cfm?abstract_ id=5259658. DOI: 10.2139/ssrn.5259658

18. Jim Md M. I., Hasan M. The Role of AI in Strengthening Data Privacy for Cloud Banking. 2025. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5080548. DOI: 10.2139/ssrn.5080548

19. Paleti S. AI-Driven Innovations in Banking: Enhancing Risk Compliance through Advanced Data Engineering. 2025. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5244840. DOI: 10.2139/ssrn.5224247