О методах минимизации рисков внедрения искусственного интеллекта в финансовый бизнес компании 
Щетинин Е.Ю.

1
Введение

2
Обзор потенциальных рисков внедрения искусственного интеллекта в финансовый бизнес

3
Базовые методы управления рисками внедрения искусственного интеллекта в финансовый бизнес компании

6
Результаты исследования и выводы

7
Заключение
Литература

Ключевые слова: искусственный интеллект, финансовые риски, большие данные

Аннотация

Внедрение моделей искусственного интеллекта в различных областях индустрии значительно увеличило объемы анализируемой информации. Это выдвинуло новые требования к обновлению существующих и разработке новых технологий регулирования и финансового надзора в этой области. В статье предложен ряд подходов к управлению финансовыми рисками внедрения искусственного интеллекта в корпоративный бизнес.

Журнал: «Управление финансовыми рисками» — №4, 2024 (© Издательский дом Гребенников)
Объем в страницах: 8
* Деятельность Meta (соцсети Facebook и Instagram) запрещена в России как экстремистская.

1. Hong J. (2023). «The impact of artificial intelligence, machine learning, and Big Data on finance analysis». Advances in Economics Management and Political Sciences, Vol. 27(1), рр. 39–43.

2. Buckley R.P., Zetzsche D.A., Arner D.W., Tang B. (2021). «Regulating artificial intelligence in finance: Putting the human in the loop». Sydney Law Review, Vol. 43(1), рр. 43–81.

3. Agarwal A., Singhal C., Thomas R. (2021). AI-Powered Decision Making for the Bank of the Future. — Подробнее .

4. Guan J. (2019). «Artificial intelligence in healthcare and medicine: Promises, ethical challenges and governance». Chinese Medical Sciences Journal, Vol. 34(2), рр. 76–83.

5. Boukherouaa E.B., Shabsigh M.G., AlAjmi K., Deodoro J., Farias A., Iskender E.S., Ravikumar R. (2021). «Opportunities and risks of artificial intelligence in finance». In: Powering the Digital Economy. International Monetary Fund.

6. Chan L., Hogaboam L., Cao R. (2022). Applied Artificial Intelligence in Business: Concepts and Cases. Springer International Publishing.

7. Santosh K.C., Wall C. (2022). AI, Ethical Issues and Explainability — Applied Biometrics. Springer Singapore.

8. Charles V., Rana N.P., Carter L. (2022). «Artificial intelligence for data-driven decision-making and governance in public affairs». Government Information Quarterly, Vol. 39(4), р. 101742.

9. Duft G., Durana P. (2020). «Artificial intelligence-based decision-making algorithms, automated production systems, and Big Data-driven innovation in sustainable Industry 4.0». Economics, Management, and Financial Markets, Vol. 15(4), рр. 9–18.

10. Lee J. (2020). «Access to finance for artificial intelligence regulation in the financial services industry». European Business Organization Law Review, Vol. 21(4), рр. 731–757.

11. Mogaji E., Nguyen N.P. (2021). «Managers’ understanding of artificial intelligence in relation to marketing financial services: Insights from a cross-country study». International Journal of Bank Marketing, Vol. 40(6), рр. 1272–1298.

12. Northey G., Hunter V., Mulcahy R., Choong K., Mehmet M. (2022). «Man vs machine: How artificial intelligence in banking influences consumer belief in financial advice». International Journal of Bank Marketing, Vol. 40(6), рр. 1182–1199.

13. Truby J., Brown R., Dahdal A. (2020). «Banking on AI: Mandating a proactive approach to AI regulation in the financial sector». Law and Financial Markets Review, Vol. 14(2), рр. 110–120.

14. Xie M. (2019). «Development of artificial intelligence and effects on financial system». Journal of Physics Conference Series, Vol. 1187(3), р. 032084.

15. Camacho J.M., Couce-Vieira A., Arroyo D., Insua D.R. (2024). «A cybersecurity risk analysis framework for systems with artificial intelligence components».Подробнее , Vol. abs/2401.01630.

16. Rajagopal N.K., Qureshi N.I., Durga S., Ramirez-Asis E.H., Huerta Soto R.M., Gupta S.K., Deepak S. (2022). «Future of business culture: An artificial intelligence-driven digital framework for organization decisionmaking process». Complexity, Vol. 1, рр. 1–14.

17. Daiya H. (2024). «AI-driven risk management strategies in financial technology». Journal of Artificial Intelligence General Science, Vol. 5(1), рр. 194–216.

Щетинин Евгений Юрьевич
д. ф.-м. н.
профессор

Профессор департамента анализа данных, принятия решений и финансовых технологий Финансового университета при Правительстве Российской Федерации.

г. Москва

Другие статьи автора 9