ISSN 2308-8559 e-ISSN 2415-8224

https://doi.org/10.62763/ef/4.2024.47

Том 14, № 4, 2024

47-54

  • Читати статтю

    • Оцінка генеративного ШІ у підвищенні ефективності банківських послуг

    Лейт Халім Аль-Хчемі

    Отримано 05.06.2024, Доопрацьовано 10.09.2024, Прийнято 10.10.2024

    Анотація

    У цій статті було оцінено трансформаційну роль генеративного штучного інтелекту у підвищенні ефективності банківських послуг шляхом систематичного огляду літератури. У дослідженні було розглянуто, як генеративний штучний інтелект змінив традиційні банківські практики, автоматизуючи рутинні завдання, процеси прийняття рішень та покращуючи персоналізований клієнтський досвід. Також було висвітлено інтеграцію генеративного штучного інтелекту з передовими технологіями, такими як блокчейн та квантові обчислення, для досягнення безпрецедентного рівня масштабованості, прозорості та операційної досконалості. Результати дослідження продемонстрували здатність генеративного штучного інтелекту покращувати якість послуг через автоматизацію повторюваних завдань, таких як обробка заявок на кредити та виявлення шахрайства, що знижує операційні витрати та оптимізує використання ресурсів. Чат-боти та віртуальні радники, що працюють на базі штучного інтелекту, підвищують задоволеність клієнтів, надаючи цілодобовий сервіс та персоналізовані фінансові поради. Результати також підтвердили роль генеративного штучного інтелекту у запобіганні шахрайству через виявлення аномалій у реальному часі та проведення прогнозного аналізу, що зменшує кількість хибно позитивних результатів і покращує показники безпеки. Однак, було виявлено ключові виклики, зокрема алгоритмічну упередженість, ризики кібератак та непрозорість, пов’язану з моделями «чорного ящика», що ускладнює забезпечення відповідності нормативним вимогам, та етичне управління. Регуляторні рамки та моделі пояснюваного штучного інтелекту визначені як потенційні рішення цих проблем. Крім того, наголошено на важливості підвищення кваліфікації працівників для успішного впровадження генеративного штучного інтелекту у банківській сфері. Огляд надав цілісну картину стану впровадження генеративного штучного інтелекту в банківській сфері, пов’язаних викликів і перспектив, доповнюючи академічний дискурс щодо підвищення рівня інноваційності та сталого розвитку банківського сектору

    Ключові слова:

    автоматизація банківських послуг; рішення штучного інтелекту; нормативна відповідність; виявлення шахрайства; фінансові технології

    ЦИТУВАТИ
    Al-Hchemi, L.H. (2024). Evaluating Generative AI in enhancing banking services efficiency. Economic Forum, 14(4), 47-54. https://doi.org/10.62763/ef/4.2024.47
    958 Переглядів

    Використані джерела

    [1] Ali, H., & Aysan, A.F. (2024). Decoding future of generative AI in Finance: A machine learning exploration of academic and grey corpus. SSRN. doi: 10.2139/ssrn.4787211.

    [2] AlJaloudi, O., Thiam, M., Abdel Qader, M., Al-Mhdawi, M.K.S., Qazi, A., & Dacre, N. (2024). Examining the integration of generative AI models for improved risk management practices in the financial sector. International Finance.‏

    [3] Barde, K., & Kulkarni, P.A. (2023). Applications of Generative AI in fintech. In AIML systems ’23: Proceedings of the third international conference on AI-ML systems (article number 37).‏ New York: Association for Computing Machinery. doi: 10.1145/3639856.3639893.

    [4] Botunac, I., Parlov, N., & Bosna, J. (2024). Opportunities of Gen AI in the banking industry with regards to the AI Act, GDPR, Data Act and DORA. In 13th Mediterranean conference on embedded computing (MECO) (pp. 1-6). Budva: IEEE.‏ doi: 10.1109/MECO62516.2024.10577936.

    [5] Dhake, S.P., Lassi, L., Hippalgaonkar, A., Gaidhani, R.A., & Jyothi, N.M. (2024). Impacts and implications of Generative AI and large language models: Redefining banking sector. Journal of Informatics Education and Research, 4(2), 248-257.‏ doi: 10.52783/jier.v4i2.767.

    [6] Dhoni, P.S., & Kumar, R. (2023). Synergizing Generative Artificial Intelligence and cybersecurity: Roles of Generative Artificial Intelligence entities, companies, agencies, and government in enhancing cybersecurity. Journal of Global Research in Computer Sciences, 14(3), article number 005. doi: 10.4172/2229-371X.14.3.005.   

    [7] Gellert, R. (2021). The role of the risk-based approach in the General data protection Regulation and in the European Commission’s proposed Artificial Intelligence Act. Business as usual? Journal of Ethics and Legal Technologies, 3(2), 15-33. doi: 10.14658/pupj-JELT-2021-2-2.

    [8] Gherțescu, C., Manta, A.G., Bădîrcea, R.M., & Manta, L.F. (2024). How does the digitalization strategy affect bank efficiency in Industry 4.0? A bibliometric analysis. Systems, 12(11), article number 492. doi: 10.3390/systems12110492.

    [9] Hossain, I. (2024). Transition to AI-augmented decision-making in financial supervision. Case study in Qatar Financial Centre Regulatory Authority. (Master’s thesis, Aalto University, Espoo, Finland).

    [10] Huang, K., Chen, X., Yang, Y., Ponnapalli, J., & Huang, G. (2023). ChatGPT in finance and banking. In K. Huang, Y. Wang, F. Zhu, X. Chen & C. Xing (Eds.), Beyond AI. Future of business and finance (pp. 187-218). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-45282-6_7.

    [11] Ishii, K. (2019). Comparative legal study on privacy and personal data protection for robots equipped with artificial intelligence: Looking at functional and technological aspects. AI & Society, 34, 509-533.‏ doi: 10.1007/s00146-017-0758-8.

    [12] Johansson, E., Sutinen, K., Lassila, J., Lang, V., Martikainen, M., & Lehner, O.M. (2019). RegTech-a necessary tool to keep up with compliance and regulatory changes. ACRN Journal of Finance and Risk Perspectives, 8, 71-85.‏

    [13] Kaluarachchi, B.N., & Sedera, D. (2024). Improving efficiency through AI-powered customer engagement by providing personalized solutions in the banking industry. In V. Nadda, P. Kumar Tyagi, A. Singh & V. Singh (Eds.), Integrating AI-driven technologies into service marketing (pp. 299-342).‏ Hershey: IGI Global. doi: 10.4018/979-8-3693-7122-0.ch016.

    [14] Kanungo, S. (2020). Revolutionizing data processing: Advanced cloud computing and AI synergy for IoT innovation. International Research Journal of Modernization in Engineering Technology and Science, 2(10), 1032-1040.‏ doi: 10.56726/IRJMETS4578.

    [15] Kasaraneni, R.K. (2022). AI-powered chatbots in banking: Evaluating performance, user satisfaction, and operational efficiency. Journal of AI-Assisted Scientific Discovery, 2(1), 355-392.‏

    [16] Kochhar, K., Purohit, H., & Chutani, R. (2019). The rise of Artificial Intelligence in banking sector. In The 5th international conference on educational research and practice (ICERP) 2019 educating the digital society: Integrating humanistic and scientific values (pp. 127-13‏5). Putrajaya: Palm Garden Hotel.

    [17] Kshetri, N. (2024). Generative Artificial Intelligence in the financial services industry. Computer, 57(6), 102-108.‏ doi: 10.1109/MC.2024.3382452.

    [18] Lee, D.K.C., Guan, C., Yu, Y., & Ding, Q. (2024). A comprehensive review of Generative AI in finance. FinTech, 3(3), 460-478.‏ doi: 10.3390/fintech3030025.

    [19] Mohammadi, Z., & Bano, A. (2024). The effect of artificial intelligence on banking sector – a systematic review. International Journal of Creative Research Thoughts (IJCRT), 12(10), 135-143.

    [20] Patil, D., Rane, N.L., & Rane, J. (2024). Challenges in implementing ChatGPT and generative artificial intelligence in various business sectors. In The future impact of ChatGPT on several business sectors (pp. 107-145). London: Deep Science Publishing. doi: 10.70593/978-81-981367-8-7_3.

    [21] Rane, N., Paramesha, M., Choudhary, S., & Rane, J. (2024). Artificial Intelligence in sales and marketing: Enhancing customer satisfaction, experience and loyalty. Journal of Advances in Artificial Intelligence, 2(2), 245-264. doi: 10.2139/ssrn.4831903.

    [22] Ren, C., et al. (2024). Advances and open challenges in federated foundation models. Journal of Latex Class Files, 10(10). doi: 10.48550/arXiv.2404.15381.

    [23] Sahoo, S., & Dutta, K. (2024). The shifting paradigm in AI: Why Generative Artificial Intelligence is the new economic variable. Boardwalk Empire: How Generative AI is Revolutionizing Economic Paradigms. doi: 10.48550/arXiv.2410.15212.

    [24] Shabsigh, G., & Boukherouaa, E.B. (2023). Generative Artificial Intelligence in finance: Risk consideration. Fintech Notes, 2023(006). doi: 10.5089/9798400251092.063.

    [25] Sharma, R., Mehta, K., & Sharma, P. (2024). Role of Artificial Intelligence and machine learning in fraud detection and prevention. In Risks and challenges of AI-driven finance: Bias, ethics, and security (pp. 90-120). Hershey: IGI Global.‏ doi: 10.4018/979-8-3693-2185-0.ch005.

    [26] Thekkethil, M.S., Shukla, V.K., Beena, F., & Chopra, A. (2021). Robotic process automation in banking and finance sector for loan processing and fraud detection. In 9th international conference on reliability, infocom technologies and optimization (trends and future directions) (ICRITO) (pp. 1-6). Noida: IEEE.‏ doi: 10.1109/ICRITO51393.2021.9596076.

    [27] Walkowiak, E., & MacDonald, T. (2023). Generative AI and the workforce: What are the risks? SSRN.‏ doi: 10.2139/ssrn.4568684.

    uk