Штучний інтелект як інструмент оцінки кредитоспроможності підприємств: нові горизонти фінансових стратегій

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.

ENG: Objective. The purpose of this article is to provide a theoretical justification and practical analysis of the possibilities of using artificial intelligence tools to modernise the methods of assessing the creditworthiness of enterprises. The article also examines the impact of these technologies on the formation of effective financial strategies in the activities of financial and credit institutions. Methodology. The methodological basis of the study includes a set of general scientific and special methods that provide a comprehensive analysis of the use of artificial intelligence to assess the creditworthiness of enterprises. The use of these methods allows us to scientifically substantiate the results obtained and develop practical recommendations for financial institutions to optimise credit analysis. Results. The study has shown that the use of artificial intelligence significantly increases the likelihood of an accurate assessment of the creditworthiness of enterprises and eliminates the impact of human error. Traditional methods of credit analysis have significant limitations, while artificial intelligence enables fast processing of large amounts of data and automated decision-making. The most promising technologies in this area are machine learning, neural networks, and Big Data, which help improve financial risk assessment. At the same time, the report highlights challenges, including the high cost of implementation, the need for specialist training, and cybersecurity risks. An analysis of the regulatory framework has shown that legislation needs to be adapted to digital technologies, especially in the area of liability for automated solutions. Artificial intelligence is already being actively used in the banking, insurance and financial technology sectors, helping to reduce costs and improve risk management. The use of artificial intelligence can significantly reduce the number of defaults and allow for the creation of more personalised financial products. Thus, the use of artificial intelligence opens up new horizons for financial strategies that meet modern economic challenges. Scientific novelty. This study is a comprehensive analysis of the possibilities and implications of using artificial intelligence in assessing the creditworthiness of enterprises, taking into account current trends in the digitalisation of the financial sector. The main challenges and benefits of introducing artificial intelligence in financial institutions are systematised, and a comparative analysis of traditional and modern methods of credit analysis is carried out. The study expands the scientific understanding of the application of machine learning algorithms and neural networks in credit scoring, which allows for the improvement of financial strategies and risk management. Practical significance. The study can be useful for financial institutions in improving credit assessment and risk management methods. The findings will contribute to the development of effective machine learning algorithms that will improve the accuracy of credit analysis and automate decision-making. The use of artificial intelligence helps to optimise financial processes, reduce credit risks and improve the quality of banking and insurance services.