МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ПОВЫШЕНИЮ ЭФФЕКТИВНОСТИ БАНКОВСКИХ ПРОДУКТОВ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Авторы

  • Научно-исследовательский центр «Научные основы и проблемы развития экономики Узбекистана» при Ташкентском государственном экономическом университете
    https://orcid.org/0009-0001-8697-2112

DOI:

https://doi.org/10.60078/3060-4842-2026-vol3-iss4-pp43-52

Аннотация

В статье исследованы методологические подходы к повышению эффективности банковских продуктов на основе технологий искусственного интеллекта. Систематизированы этапы интеграции искусственного интеллекта в жизненный цикл банковского продукта, а также обоснована взаимосвязь автоматизации процессов, прогнозной аналитики, персонализации, управления рисками и адаптивного продуктового управления. Предложена концептуальная модель, включающая качество данных, алгоритмическую прозрачность, человеческий контроль и непрерывный мониторинг.

Ключевые слова:

искусственный интеллект банковские продукты эффективность методологический подход прогнозная аналитика персонализация управление рисками цифровые банковские услуги

Библиографические ссылки

Alnaser, F.M., Rahi, S., Alghizzawi, M. and Ngah, A.H. (2023). Does artificial intelligence (AI) boost digital banking user satisfaction? Integration of expectation confirmation model and antecedents of artificial intelligence enabled digital banking. Heliyon, 9(8), Article e18930, pp. 1–16. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e18930.

Bahoo, S., Cucculelli, M., Goga, X. and Mondolo, J. (2024). Artificial intelligence in finance: A comprehensive review through bibliometric and content analysis. SN Business & Economics, 4, Article 23, pp. 1–46. https://doi.org/10.1007/s43546-023-00618-x.

Fares, O.H., Butt, I. and Lee, S.H.M. (2023). Utilization of artificial intelligence in the banking sector: A systematic literature review. Journal of Financial Services Marketing, 28(4), pp. 835–852. https://doi.org/10.1057/s41264-022-00176-7.

Financial Stability Board (FSB) (2024). The Financial Stability Implications of Artificial Intelligence. Basel: Financial Stability Board, pp. 1–40. https://www.fsb.org/uploads/P14112024.pdf.

Goyal, K., Garg, M. and Malik, S. (2025). Adoption of artificial intelligence-based credit risk assessment and fraud detection in the banking services: A hybrid approach (SEM–ANN). Future Business Journal, 11, Article 44, pp. 1–20. https://doi.org/10.1186/s43093-025-00464-3.

Gyau, E.B., Appiah, M., Gyamfi, B.A., Achie, T. and Naeem, M.A. (2024). Transforming banking: Examining the role of AI technology innovation in boosting banks’ financial performance. International Review of Financial Analysis, 96, Article 103700, pp. 1–13. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2024.103700.

Kalyani, S. and Gupta, N. (2023). Is artificial intelligence and machine learning changing the ways of banking: A systematic literature review and meta analysis. Discover Artificial Intelligence, 3, Article 41. https://doi.org/10.1007/s44163-023-00094-0.

Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) (2021). Artificial Intelligence, Machine Learning and Big Data in Finance: Opportunities, Challenges and Implications for Policy Makers. Paris: OECD Publishing, pp. 1–72. https://doi.org/10.1787/98e761e7-en.

Загрузки

Опубликован

Как цитировать

Хужамуратов , А. (2026). МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ПОВЫШЕНИЮ ЭФФЕКТИВНОСТИ БАНКОВСКИХ ПРОДУКТОВ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА. Передовая экономика и педагогические технологии, 3(4), 43-52. https://doi.org/10.60078/3060-4842-2026-vol3-iss4-pp43-52

Выпуск

Том 3 № 4 : ПЕРЕДОВАЯ ЭКОНОМИКА И ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ

Раздел

Статьи

Лицензия

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.