Искусственный интеллект в банковской сфере = Artificial intelligence in banking sector

Пархоць, А. В.; Гриневич, А. В.; Аверина, Ирина Николаевна

Поиск по всему репозиторию:

Открыть/скачать файлы документа

327-331.pdf (383.9Kb)

Автор

Пархоць, А. В.
Гриневич, А. В.
Аверина, Ирина Николаевна

Дата издания

2023

Издательство

БрГТУ

УДК

004.89:336.71

Показать полное описание

Библиографическое описание

Пархоць, А. В. Искусственный интеллект в банковской сфере = Artificial intelligence in banking sector / А. В. Пархоць, А. В. Гриневич, И. Н. Аверина // Студенческая научная зима в Бресте – 2023 : сборник научных работ студентов и магистрантов XVII Международного студенческого научного форума / Министерство образования Республики Беларусь, Брестский государственный технический университет, Кафедра бухгалтерского учета, анализа и аудита, Студенческое научное экономическое объединение «ЭКОМ» ; редкол.: Д. А. Панков [и др.]. – Брест : БрГТУ, 2023. – С. 327–331. – Библиогр.: с. 331 (5 назв.).

Аннотация

В статье рассматриваются варианты применения нейросети и искусственного интеллекта в банковской сфере, а также влияние новых технологий на оптимизацию банковского обслуживания. Авторы уделяют внимание таким важным вопросам банковского обслуживания, как обеспечение информационной безопасности, противодействие мошенничеству, защита биометрических данных. В качестве примеров внедрения интеллектуальных технологий в банковское дело рассматриваются эмбеддинг, технология маршрутизации звонков IVR, скоринг клиентов, автоматическое распознавание речи (ASR), автоматизированная обработка документов. При этом также перечисляются возможные проблемы, связанные с внедрением ИИ.

Аннотация на другом языке

The article discusses options for using neural networks and artificial intelligence in the banking sector, as well as the impact of new technologies on the optimization of banking services. The authors pay attention to such important issues of banking services as ensuring information security, combating fraud, and protecting biometric data. The article discusses embedding, IVR call routing technology, customer scoring, automatic speech recognition (ASR), and automated document processing as examples of the implementation of intelligent technologies in banking. At the same time, the article also lists possible problems associated with the implementation of AI.