AI-РИЗИКИ У БАНКІВСЬКІЙ ДІЯЛЬНОСТІ ТА ПІДХОДИ ДО ЇХ ОЦІНЮВАННЯ
DOI:
https://doi.org/10.31891/mdes/2025-18-8Ключові слова:
штучний інтелект, банківська діяльність, AI-ризики, модельний ризик, ризики даних, кіберризик, алгоритмічна упередженість, управління ризикамиАнотація
У статті систематизовано ризики, що виникають у процесі впровадження технологій штучного інтелекту (AI) у банківську діяльність, та обґрунтовано методичні підходи до їх оцінювання. Уточнено зміст поняття «AI-ризики у банківській діяльності», запропоновано класифікацію AI-ризиків (модельні, даних, кібербезпекові, операційні, етичні та регуляторні) й окреслено їх місце в загальній системі ризиків банку. На основі узагальнення міжнародних стандартів і наукових праць розроблено інтегровану методику оцінювання AI-ризиків, що поєднує кількісні (матриці «ймовірність–вплив», ключові індикатори ризику, стрес-тестування) та якісні (алгоритмічний аудит, оцінка упередженості, зрозумілий AI, управління модельним ризиком) інструменти. Показано, що ефективне управління AI-ризиками потребує інституціоналізації управління модельним ризиком, розвитку політик управління даними та адаптації регуляторних вимог до специфіки AI у банківському секторі.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Сергій ХОДАКЕВИЧ , Микола ГЛАДИШЕНКО , Богдан ХОДАКЕВИЧ

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.