Оцінювання застосування штучного інтелекту в фінансовій сфері в умовах стратегічної невизначеності
DOI:
https://doi.org/10.58423/2786-6742/2026-12-255-271Ключові слова:
штучний інтелект, фінансова сфера, стратегічна невизначеність, метрики зрілості, метрики ефективності використання штучного інтелектуАнотація
Актуальність оцінювання застосування штучного інтелекту (ШІ) в фінансовій сфері зумовлена зростаючим впливом його зрілості на ефективність прийняття фінансових рішень, управління ризиками, зниження витрат та забезпечення фінансової стійкості в умовах цифровізації й високої невизначеності. Існуюче методичне забезпечення щодо оцінки застосування ШІ є розрізненим, методики фрагментарними, що призводить до труднощів у практичному застосуванні таких оцінок при стратегічному плануванні. Тому метою статті було визначено розроблення методичного підходу щодо оцінювання зрілості і результативності застосування ШІ в фінансовій сфері. Дослідження цифрової трансформації фінансової сфери з використанням ШІ базувалось на системі теорії невизначеності у поєднанні з концепціями стратегічної та інституційної ізоморфності, динамічних здібностей, VUCA, теорії екосистем та платформної економіки. Методика дослідження базується на системному підході, адаптованою до середовища цифрової економіки. Оцінювання застосування ШІ у фінансовій сфері охарактеризовано як домінанту аналізу рівня технологічної зрілості бізнесу та ефективності цифрової трансформації, зокрема глибину інтеграції ШІ в бізнес-процеси і його вплив на ефективність та конкурентоспроможність економічної системи. Теоретичну основу такого аналізу становлять кваліметрична теорія, логіка оцінок і багатокритеріальна теорія корисності. Комплексна оцінка застосування ШІ базується на використанні ресурсного, факторного, результативного, вартісного та інтегрального підходів. Запропоновано комплексну двоскладову систему оцінювання застосування ШІ – за рівнем зрілості й результативності та багатошаровою – інтегральний показник та часткові показники за кожною складовою. Система часткових показників включає як кількісні, так і якісні метрики. Розроблена система оцінки результативності застосування ШІ складається з чотирьох груп метрик: фінансових, операційних, клієнтських, ризиковості.
Посилання
1. Heaton, J. B., Polson, N. G., & Witte, J. H. (2017). Deep learning for finance: deep portfolios. Applied Stochastic Models in Business and Industry, 33(1), 3–12. 10.1002/asmb.2209
2. Gu, S., Kelly, B., & Xiu, D. (2020). Empirical asset pricing via machine learning. Journal of Financial Economics, 136(2), 261–295. 10.1016/j.jfineco.2019.11.009.
3. Fuster, A., Goldsmith-Pinkham, P., Ramadorai, T., & Walther, A. (2022). Predictably unequal? The effects of machine learning on credit markets. Journal of Finance, 77(1), 5–47. 10.1111/jofi.13090.
4. Gomber, P., Koch, J.-A., & Siering, M. (2017). Digital finance and FinTech: current research and future research directions. Journal of Business Economics, 87(5), 537–580. 10.1007/s11573-017-0852-x.
5. Bussmann, N., Giudici, P., Marinelli, D., & Papenbrock, J. (2021). Explainable AI in credit risk management. Computational Economics, 57(1), 203–216. DOI: 10.1007/s10614-020-10042-0.
6. KPMG. (2024). AI in financial reporting and audit: Navigating the new era. https://kpmg.com/xx/en/home/insights/2024/04/ai-in-financial-reporting-and-audit.html
7. European Banking Authority. (2022). EBA discussion paper on machine learning for IRB models. https://www.eba.europa.eu/sites/default/files/document_library/Publications/Discussions/2022/Discussion%20on%20machine%20learning%20for%20IRB%20models/1023883/Discussion%20paper%20on%20machine%20learning%20for%20IRB%20models.pdf
8. Mishra, A. K., & Malhotra, A. (2020). Role of Big Data and Artificial Intelligence in the Financial Services. The Journal of Finance and Data Science, 6, 1. 10.1016/j.jfds.2020.06.001.
9. Nissim, D. (2022). Big Data, Accounting Information, and Valuation. The Journal of Finance and Data Science, (8), 69–85. 10.1016/j.jfds.2022.04.003.
10. Nagy, S., & Hadjú, N. (2021). Consumer Acceptance of the Use of Artificial Intelligence in Online Shopping: Evidence From Hungary. Amfiteatru Economic, 23(56), 155-173. 10.24818/EA/2021/56/155
11. Citigroup. (2024). Citi: Global Perspectives & Solutions: Report. https://www.citigroup.com/global/news/press-release/2024/citi-publishes-new-report-ai-in-finance
12. Tesliuk, S., & Mykhalchuk, B. (2023). Impact of transformation trends and strategic challenges in the field of fintech innovations on the financial sector of Ukraine. Economic journal of Lesya Ukrainka Volyn National University, 3, 60-67. 10.29038/2786-4618-2023-03-61-67 [in Ukrainian].
13. Kozmenkov, M.H. (2025). Use of artificial intelligence in financial institutions in ukraine: opportunities and challenges for the online services ecosystem. Problems of Modern Transformations. Economics and Management Series, (19). 10.54929/2786-5738-2025-19-04-04 [in Ukrainian].
14. Ovcharenko, T. (2024). Trends in the development and use of artificial intelligence in the banking sector. Economy and society, (67). 10.32782/2524-0072/2024-67-44 [in Ukrainian].
15. Zhuravlova, I.V., Myhovych, T.M., & Koverza, V.S. (2024). Impact of digitalization on the sustainability of financial processes in Ukraine. Economics. Finance. Law, 6, 21-24. https://doi.org/10.37634/efp.2024.6.4 [in Ukrainian].
16. Zianko, V.V., & Nechyporenko, T.D. (2023). Artificial intelligence in the financial sector of ukraine: a driver of development and a factor of modernization. Innovation and Sustainability, 3, 6-21. 10.31649/ins.2023.3.6.21 [in Ukrainian].
17. National Bank of Ukraine. (2023). The National Bank of Ukraine's wealth forecast for 2023. https://bank.gov.ua/admin_uploads/article/annual_report_2023.pdf [in Ukrainian].
18. Fintechua. (2023). FinTech in Figures 2023. https://fintechua.org/fintech-in-numbers/general
19. Deloitte. (2023). Generative AI in Finance: 2023’s Developments and 2024’s Expectations. https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/consulting/us-consulting-generative-ai-in-finance-2023-lookback-and-2024-outlook.pdf
20. WorldMetrics. (2025). AI in the Payment Solutions Industry Statistics. https://worldmetrics.org/ai-in-the-payment-solutions-industry-statistics/
21. Alzeghoul, A., & Alsharari, N. M. (2025). Impact of AI Disclosure on the Financial Reporting and Performance as Evidence from US Banks. Journal of Risk and Financial Management, 18(1), 4. https://doi.org/10.3390/jrfm18010004
22. Williamson, O. E. (1979). Transaction‐Cost Economics: The Governance of Contractual Relations. The Journal of Law and Economics, Vol. 22, No. 2, pp. 233–261. DOI: 10.1086/466942.
23. DiMaggio, P. J., & Powell, W. W. (1983). The Iron Cage Revisited: Institutional Isomorphism and Collective Rationality in Organizational Fields. American Sociological Review, 48(2), 147–160. https://doi.org/10.2307/2095101
24. Teece, D. J., Pisano, G., & Shuen, A. (1997). Dynamic Capabilities and Strategic Management. Strategic Management Journal, 18(7), 509–533. 10.1002/(SICI)1097-0266(199708)18:7.
25. Gawer, A., & Cusumano, M. A. (2014). Industry Platforms and Ecosystem Innovation. Journal of Product Innovation Management, 31(3), 417–433. 10.1111/jpim.12105.
26. Strategic Leadership Primer. (2010). Department of Command, Leadership and Management. (3rd ed.). U.S. Army War College. https://ssl.armywarcollege.edu/ DCLM/Publications/readings/Strategic%20Leadership%20Primer%20-%203ED.pdf
27. Zhuravlova, I. V., Leliuk, S. V., Kuzenko, T. B., et al. (2025). Financial System under Multidimensional Uncertainty. In I. V. Zhuravlova, (Ed.). Kharkiv : KhNEU im. S. Kuznetsia [in Ukrainian].
28. Krawchenko, М. О., & Polyakov, Y. О. (2025). Evaluation of ukraine’s preparedness for the implementation of artificial intelligence tools. Economic bulletin of National Technical University of Ukraine “Kyiv Polytechnic Institute”, (32), 18-23. 10.20535/2307-5651.32.2025.328528.
29. Myllyaho, L., Raatikainen, M., Männistö T., Mikkonen, T., & Nurminen, J. K. (2021). Systematic Literature Review of Validation Methods for AI Systems. The Journal of Systems & Software, (181), 111050. 10.1016/j.jss.2021.111050.
30. Ivanov, R. V., Hrynko, T. V., & Ivanov K. R. (2025). Model assessment of the effectiveness of using artificial intelligence in the economy. Current economic problems, 5, 362-371. 10.32752/1993-6788-2025-1-287-362-371 [in Ukrainian].
31. Curcio, E. (2025). Introducing LCOAI: A Standardized Economic Metric for Evaluating AI Deployment Costs. АrXiv. 10.48550/arXiv.2509.02596.
32. Bashynska, I., & Bashynskyi, I. (2024). The impact of artificial intelligence on the smartization of enterprises. Smart Economy, Enterprise and Security, 2, 17–25. 10.60022/sis.2.(02).2 [in Ukrainian].
33. Accenture. (2017). Accenture Report: Artificial Intelligence Has Potential to Increase Corporate Profitability in 16 Industries by an Average of 38 Percent by 2035. https://newsroom.accenture.com/news/2017/accenture-report-artificial-intelligence-has-potential-to-increase-corporate-profitability-in-16-industries-by-an-average-of-38-percent-by-2035
34. Tran, D. (2025, September 25). How much does it cost to develop Generative AI Chatbots for Customer Service in Banking. Smartdev. https://smartdev.com/how-much-does-it-cost-to-develop-generative-ai-chatbots-for-customer-service-in-banking
35. Scheffler, Р., & Grębski, R. (2025). AI Credit Scoring Implementation: From Legacy Systems to Intelligent Lending. Neontri. URL: https://neontri.com/blog/ai-credit-scoring
36. Aldridge, А. A. (2025). Decade of AI Innovation: Bank of Americа’s Virtual Assistant Erica Surpasses 3 Billion Client Interactions. Bank of Americа. https://newsroom.bankofamerica.com/content/newsroom/press-releases/2025/08/a-decade-of-ai-innovation--bofa-s-virtual-assistant-erica-surpas.html
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Iryna Zhuravlova
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
