Научная статья на тему 'ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ И АНАЛИТИКИ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ПОРТФЕЛЯ В РОЗНИЧНОМ БАНКОВСКОМ СЕКТОРЕ'

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ И АНАЛИТИКИ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ПОРТФЕЛЯ В РОЗНИЧНОМ БАНКОВСКОМ СЕКТОРЕ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
10
3
Читать
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
розничный банковский сектор / анализ данных / оптимизация риска / автоматизация / Big Data / искусственный интеллект / цифровое банковское обслуживание.

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Мардеева Л. Р.

Статья посвящена вопросу использования технологий при оптимизации банковского портфеля. Далее рассматривается анализ данных аспектов. В частности, подробно излагается использование больших данных (Big Data), искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучение в аналитике портфеля. Наконец, раскрываются причины обновление технологий в розничном банковском секторе и какую играет роль в оптимизации портфеля и обеспечении конкурентоспособности. Этот обзор полезен для специалистов в области банковского дела, а также для всех, кто интересуется современными технологиями.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
Предварительный просмотр
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ И АНАЛИТИКИ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ПОРТФЕЛЯ В РОЗНИЧНОМ БАНКОВСКОМ СЕКТОРЕ»

персонализированных кредитных продуктов и услуг. Например, банки могут предлагать специальные программы кредитования для различных категорий клиентов, таких как молодежь, предприниматели, пенсионеры и т.д. Это позволяет удовлетворить потребности разнообразных клиентов и расширить клиентскую базу банка [5].

В целом, диверсификация кредитных портфелей для финансовой системы России играет важную роль в обеспечении устойчивости, эффективности и привлекательности банковского сектора

Таким образом, решение проблем диверсификации кредитных портфелей представляет собой ключевой фактор для развития и укрепления финансовой системы России, а также для обеспечения ее устойчивости и эффективности в долгосрочной перспективе.

Список использованной литературы:

1. "Диверсификация кредитного портфеля: проблемы и решения" - Лебедева Н.И., Издательство "Финансы и статистика", 2018.

2. "Кредитный скоринг в банковской деятельности" - Иванов А.П., Издательство "КноРус", 2019.

3. "Эффективность диверсификации кредитных портфелей в условиях нестабильности финансового рынка" - Петров В.С., Издательство "Наука", 2020.

4. "Анализ и управление рисками в кредитных портфелях коммерческих банков" - Сидоров Е.И., Издательство "Экономика", 2017.

5. "Инновации в кредитном скоринге для повышения диверсификации кредитных портфелей" -Григорьева О.А., Издательство "Банковское дело", 2021.

©Мардеева Л.Р., 2024

УДК 336.144

Мардеева Л. Р.

Студент-магистр, Уфимский университет науки и технологий, г. Уфа

Научный руководитель: Шарипова Р.Н.

Кандидат экономических наук, доцент кафедры финансовых учетных и налоговых технологий Института экономики и бизнеса, Уфимский университет науки и технологий, г. Уфа

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ И АНАЛИТИКИ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ПОРТФЕЛЯ В РОЗНИЧНОМ БАНКОВСКОМ СЕКТОРЕ

Аннотация

Статья посвящена вопросу использования технологий при оптимизации банковского портфеля. Далее рассматривается анализ данных аспектов. В частности, подробно излагается использование больших данных (Big Data), искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучение в аналитике портфеля. Наконец, раскрываются причины обновление технологий в розничном банковском секторе и какую играет роль в оптимизации портфеля и обеспечении конкурентоспособности. Этот обзор полезен для специалистов в области банковского дела, а также для всех, кто интересуется современными технологиями.

Ключевые слова:

розничный банковский сектор, анализ данных, оптимизация риска, автоматизация, Big Data, искусственный интеллект, цифровое банковское обслуживание.

Mardeeva L. R.

Master's student, Ufa University of Science and Technology

Sharipova R. N.

Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of the Department of Finance and Economic Analysis, Institute of Economics and Management, Ufa University of Science and Technology

USING TECHNOLOGY AND ANALYTICS TO OPTIMIZE THE PORTFOLIO IN THE RETAIL BANKING SECTOR

The article is devoted to the use of technology in optimizing the banking portfolio. Next, the analysis of these aspects is considered. In particular, the use of big data (Big Data), artificial intelligence (AI) and machine learning in portfolio analytics is described in detail. Finally, the reasons for the technology upgrade in the retail banking sector are revealed and what role it plays in optimizing the portfolio and ensuring competitiveness. This review is useful for professionals in the field of banking, as well as for anyone interested in modern technologies.

Keywords:

retail banking sector, data analysis, risk optimization, automation, Big Data, artificial intelligence, digital banking.

Обзор современного состояния розничного банковского сектора и его конкурентного окружения включает в себя анализ основных тенденций и вызовов, с которыми сталкиваются банки в условиях быстро меняющейся рыночной среды. В данном контексте, важно рассмотреть такие ключевые аспекты как:

1. Цифровизация и цифровые технологии: рост популярности онлайн и мобильного банкинга, внедрение бесконтактных технологий, автоматизация процессов обслуживания клиентов.

2. Усиление конкуренции: приход финтех-компаний, не банковских игроков на рынок финансовых услуг, пересмотрение традиционных моделей бизнеса банков.

3. Повышение требований потребителей: клиенты становятся более требовательными, ориентированы на персонализированные и удобные услуги, а также на безопасность и защиту своих данных.

4. Регулятивные изменения: влияние законодательства и регуляции на деятельность банков, в том числе в области защиты данных клиентов и соблюдения стандартов безопасности.

5. Развитие новых бизнес-моделей: поиск новых источников доходов, в том числе через предоставление дополнительных услуг и продуктов, внедрение кросс-продаж и т.д.

6. Переход к аналитике данных: использование больших данных для принятия более обоснованных решений, предсказания поведения клиентов, выявления рисков и возможностей.

Анализ данных аспектов позволит получить общее представление о текущем состоянии розничного банковского сектора и оценить его конкурентное окружение [1].

Также использование больших данных (Big Data) в аналитике портфеля может быть очень полезным для инвесторов и финансовых аналитиков. Вот несколько способов, которыми большие данные могут быть использованы в анализе портфеля:

1. Анализ трендов: большие данные позволяют анализировать огромные объемы информации, чтобы выявить тренды на рынке ценных бумаг. Это помогает инвесторам принимать обоснованные решения о том, куда инвестировать свои средства.

2. Прогнозирование рисков: анализ больших данных может помочь в прогнозировании рисков в инвестиционном портфеле. Путем изучения больших объемов данных можно выявить потенциальные угрозы и разработать стратегии для их снижения.

3. Персонализированные рекомендации: большие данные могут быть использованы для создания персонализированных рекомендаций по управлению портфелем. Алгоритмы машинного обучения могут

анализировать данные о предпочтениях и целях инвестора, чтобы предложить оптимальный состав портфеля.

4. Оптимизация портфеля: с помощью больших данных можно оптимизировать состав портфеля, учитывая различные факторы, такие как доходность, риски, ликвидность и т. д. Алгоритмы могут помочь найти оптимальное распределение активов для достижения поставленных целей.

5. Мониторинг и анализ производительности: большие данные позволяют проводить более детальный мониторинг производительности портфеля. Инвесторы могут отслеживать показатели доходности, волатильности и другие параметры, чтобы принимать информированные решения.

Использование больших данных в аналитике портфеля может значительно улучшить процесс принятия решений и помочь инвесторам добиться лучших результатов на финансовых рынках.

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение играют важную роль в прогнозировании поведения клиентов. С их помощью можно анализировать большие объемы данных, выявлять паттерны и тенденции, которые помогут понять предпочтения и потребности клиентов.

Например, с использованием алгоритмов машинного обучения можно создать модели, способные предсказывать, какие товары или услуги могут заинтересовать конкретного клиента на основе его предыдущих покупок или поведения. Это позволяет компаниям персонализировать предложения и улучшить опыт клиентов.

Также ИИ и машинное обучение могут помочь в определении склонности клиентов к оттоку (уходу), что позволяет заранее принимать меры для их удержания. Анализ данных с помощью этих технологий позволяет выявить факторы, влияющие на принятие клиентом решения о переходе к конкурентам.

В целом, применение ИИ и машинного обучения для прогнозирования поведения клиентов помогает компаниям лучше понять свою аудиторию, улучшить стратегии маркетинга и продаж, а также повысить уровень обслуживания. [2].

Автоматизация процессов принятия решений на основе данных - это использование алгоритмов и технологий для анализа данных и принятия решений без значительного вмешательства человека. Это может включать в себя использование машинного обучения, искусственного интеллекта, анализа больших данных и других методов для обработки информации и выявления закономерностей.

Преимущества автоматизации процессов принятия решений на основе данных включают улучшение точности и скорости принятия решений, снижение ошибок, оптимизацию процессов и выявление новых возможностей. Кроме того, автоматизация может помочь в выявлении скрытых паттернов и тенденций в данных, что может быть сложно заметить вручную.

Однако важно помнить, что автоматизация не лишает человека роли в принятии решений. Человеческий анализ и экспертиза все еще остаются важными для интерпретации результатов и принятия финальных решений на основе предоставленной автоматизированной информации. [3].

Обновление технологий в розничном банковском секторе играет ключевую роль в оптимизации портфеля и обеспечении конкурентоспособности. Вот несколько причин, почему это важно:

1. Улучшение клиентского опыта: современные технологии позволяют банкам предлагать удобные и персонализированные услуги своим клиентам, что повышает удовлетворенность клиентов и увеличивает лояльность.

2. Эффективное управление рисками: использование новейших технологий, таких как аналитика данных и машинное обучение, помогает банкам более точно оценивать риски и принимать обоснованные решения по управлению портфелем.

3. Снижение издержек и повышение эффективности: автоматизация процессов, внедрение цифровых платформ и использование роботизированного процесса автоматизации (RPA) позволяют банкам сократить издержки, улучшить процессы и повысить эффективность работы.

4. Соответствие требованиям безопасности и регулирования: обновление технологий позволяет

банкам соответствовать строгим нормативным требованиям в области безопасности данных и регулирования финансовых операций [4].

5. Более точное прогнозирование и управление портфелем: с использованием аналитики данных и AI банки могут проводить более точное прогнозирование поведения клиентов, что помогает им управлять портфелем более эффективно.

В целом, постоянное обновление технологий важно для розничных банков, поскольку это помогает им оставаться конкурентоспособными, предоставлять лучшие услуги клиентам, сокращать издержки и эффективно управлять рисками.

Блокчейн-технологии имеют потенциал для трансформации финансового сектора, включая оптимизацию портфеля в банковской деятельности.

Однако, несмотря на потенциал блокчейн-технологий в оптимизации портфеля, есть и некоторые вызовы, с которыми могут столкнуться банки при их реализации, такие как установление правовой базы, проблемы с вопросами конфиденциальности данных, а также необходимость обучения сотрудников и адаптации к новым технологиям [5].

В целом, использование технологий и аналитики для оптимизации портфеля в розничном банковском секторе является необходимым и перспективным направлением развития, что позволяет банкам успешно адаптироваться к меняющейся рыночной среде, улучшить свою конкурентоспособность и обеспечить стабильное финансовое положение. Список использованной литературы:

1. " Особенности применения технологий Big Data в банковском секторе " - петрова Ю.С.., Издательство "Финансы и статистика", 2022.

2. " Инновационные продукты и технологии современного коммерческого банка " - Коновалова Е.И., 2021.

3. " Цифровизация банковского сектора в современных условиях " - Е. С. Вдовина, М. А. Куликова, 2022.

4. " Особенности формирования кредитного портфеля банка в условиях цифровизации " - Васильев Р. И., 2023.

5. " Информационные технологии в банковской сфере " - Ильюкевич А. Н., 2021.

© Мардеева Л. Р., 2024

УДК 339.92

Нигоян Ю.В.

бакалавр 4 курса Финансового университета при Правительстве РФ,

г. Москва, РФ

Научный руководитель: Середина М.И.,

кандидат социологических наук, доцент, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

г. Москва, РФ

ИСТОРИЧЕСКИЕ ПРЕДПОСЫЛКИ ВОЗНИКНОВЕНИЯ И ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ МИРОВОГО РЫНКА

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ

Аннотация

В данной статье автор рассматривает основные теоретические и исторические аспекты развития интеллектуальной собственности, а также ее текущее состояние и концептуальное развитие в контексте

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.