Browsing by Author "Шелест, Ярослав"

Now showing 1 - 1 of 1

Штучний інтелект як інструмент оцінки кредитоспроможності підприємств: нові горизонти фінансових стратегій
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2025) Добрик, Лілія Олександрівна; Руденко, Марина Вадимівна; Кучеренко, Влад Сергійович; Шелест, Ярослав
UKR: Мета. Метою цієї статті є теоретичне обґрунтування та практичний аналіз можливостей використання інструментів штучного інтелекту для модернізації методів оцінки кредитоспроможності підприємств. Також досліджується вплив цих технологій на формування ефективних фінансових стратегій у діяльності фінансово-кредитних установ. Методика. Методологічна основа дослідження включає комплекс загальнонаукових та спеціальних методів, що забезпечують всебічний аналіз застосування штучного інтелекту для оцінки кредитоспроможності підприємств. Використання цих методів дозволяє науково обґрунтувати отримані результати та розробити для фінансово-кредитних установ практичні рекомендації щодо оптимізації кредитного аналізу. Результати. Дослідження показало, що застосування штучного інтелекту значно збільшує вірогідність точної оцінки кредитоспроможності підприємств та нівелює вплив людської помилки. Традиційні методи кредитного аналізу мають суттєві обмеження, тоді як штучний інтелект забезпечує швидку обробку великих обсягів даних та автоматизоване ухвалення рішень. Найперспективнішими технологіями у цій сфері є машинне навчання, нейронні мережі та Big Data, які сприяють покращенню оцінки фінансових ризиків. Водночас наголошено на викликах, серед яких висока вартість впровадження, потреба у підготовці спеціалістів та ризики кібербезпеки. Аналіз нормативної бази показав, що законодавство потребує адаптації до цифрових технологій, особливо у сфері відповідальності за автоматизовані рішення. Штучний інтелект вже активно застосовується у банківському секторі, страхуванні та фінансових технологіях, допомагаючи знижувати витрати та покращувати управління ризиками. Використання штучного інтелекту забезпечує значне скорочення числа дефолтів і дозволяє створювати більш персоналізовані фінансові продукти. Таким чином, застосування штучного інтелекту відкриває нові горизонти для фінансових стратегій, що відповідають сучасним економічним викликам. Наукова новизна. Дане дослідження є комплексним аналізом можливостей та наслідків застосування штучного інтелекту в оцінці кредитоспроможності підприємств з урахуванням сучасних тенденцій цифровізації фінансового сектору. Систематизовано основні виклики та переваги впровадження штучного інтелекту у фінансово-кредитних установах, а також проведено порівняльний аналіз традиційних і новітніх методів кредитного аналізу. Дослідження розширює наукові уявлення про застосування алгоритмів машинного навчання та нейронних мереж у кредитному скорингу, що дозволяє вдосконалити фінансові стратегії та управління ризиками. Практична значимість. Дослідження може стати у пригоді фінансово-кредитним установам у вдосконаленні методів оцінки кредитоспроможності та управління ризиками. Отримані висновки сприятимуть розробці ефективних алгоритмів машинного навчання, що підвищать точність кредитного аналізу та автоматизують ухвалення рішень. Використання штучного інтелекту дозволяє оптимізувати фінансові процеси, зменшити кредитні ризики та покращити якість банківських і страхових послуг.