МОЖЛИВОСТІ ЗАСТОСУВАННЯ ТЕХНОЛОГІЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ РОЗРОБКИ ФІНАНСОВОГО ПОМІЧНИКА

Анотація

Мета роботи. Дослідити можливості застосування технологій штучного інтелекту (машинного навчання, обробки природної мови, глибокого навчання, систем рекомендацій та комп’ютерного бачення) для створення ефективного фінансового помічника, здатного аналізувати дані користувачів, прогнозувати фінансові показники, виявляти аномалії в транзакціях, надавати персоналізовані рекомендації щодо оптимізації бюджету та автоматизувати процеси фінансового планування. Методологія. У статті застосовано системний аналіз сучасного стану розвитку фінансових платформ та технологій штучного інтелекту. Проведено порівняльне дослідження можливостей різних технологій ШІ для інтеграції у фінансові системи. Здійснено класифікацію фінансових платформ за функціональним призначенням. Виконано аналіз практичних прикладів застосування штучного інтелекту у фінансовій сфері на основі наукових публікацій та галузевих досліджень. Застосовано методи синтезу інформації для визначення ключових напрямків розвитку інтелектуальних фінансових помічників. Наукова новизна. Вперше комплексно досліджено можливості інтеграції п’яти ключових технологій штучного інтелекту (машинного навчання, обробки природної мови, глибокого навчання, систем рекомендацій та комп’ютерного бачення) для створення багатофункціонального фінансового помічника. Розроблено класифікацію застосувань кожної технології відповідно до конкретних функціональних завдань фінансового помічника. Визначено основні проблеми та виклики інтеграції ШІ у фінансові платформи, зокрема необхідність забезпечення високої точності обробки великих обсягів даних, виявлення нових видів шахрайства, персоналізації послуг та відповідності нормативним вимогам. Сформульовано п’ять ключових напрямків для подальших досліджень, що визначають перспективи розвитку інтелектуальних фінансових систем. Висновки. Інтеграція технологій штучного інтелекту у фінансові платформи забезпечує автоматизацію процесів, покращення точності аналізу даних, персоналізацію рекомендацій та підвищення безпеки фінансових транзакцій. Машинне навчання дозволяє прогнозувати фінансові результати, аналізувати платіжну поведінку та виявляти аномалії в реальному часі. Обробка природної мови забезпечує автоматизацію створення персоналізованих звітів, розробку інтелектуальних чат-ботів та аналіз ринкових настроїв. Глибоке навчання оптимізує побудову точних прогностичних моделей та інвестиційних портфелів. Системи рекомендацій надають персоналізовані поради щодо управління фінансами. Комп’ютерне бачення автоматизує введення даних з фінансових документів. Впровадження цих технологій сприяє ефективному управлінню фінансами, зниженню ризиків та досягненню довгострокових фінансових цілей користувачів.