CC BY
315Роль искусственного интеллекта в финансах
Саламова Асет Алиевна,
студент Финансового университета при Правительстве Российской Федерации E-mail: salamova2003@inbox.ru
Федоровская Ирина Евгеньевна,
студент Финансового университета при Правительстве
Российской Федерации
E-mail: irinafedorovskaaaaa@gmail.com
Васильев Игорь Иванович,
к.э.н., доцент Финансового университета при Правительстве Российской Федерации E-mail: vasilev-1962@inbox.ru
В статье рассмотрено историческое развитие цифровых технологий. Выявлены причины, по которым становится ясно, почему люди решили пойти дальше и связать повседневную жизнь с технологиями.
Цифровизация проникает чуть ли не во все сферы жизни, ведь общество находится в постоянном развитии. Особую роль цифровизация играет в экономике. Мы пытаемся разобраться, почему люди решили, что подобное новшество в экономике -легче и эффективнее. Далее мы рассмотрим, как начал распространяться искусственный интеллект: история внедрения в жизнь человека, сферы применения, ии в экономике. Попробуем ответить на такие вопросы как: Почему ИИ начали использовать в экономике и финансах? Какие плюсы и минусы? Чем так привлекательна идея использования искусственного интеллекта в финансовом секторе?
Ключевые слова: цифровые и информационные технологии, цифровизация, экономика, финансы, роботизация.
На сегодняшний день новые технологии занимают важное место в мире, в том числе и в экономике. Цифровизация пронизывает различные сферы деятельности в жизни людей. Определённо, нельзя заявлять, что такие достижения современности не оказали влияние на экономику.
Общество не стоит на месте и развивается, также как и цифровые процессы в мире. Они успели охватить не только пользователей сети Интернет, но и глобальные экономические процессы (как на уровне предприятий, так и на мировой арене). Со временем и появлением процесса цифровиза-ции мир стал изменяться, и экономика (как её теоретическая, так и практическая составляющие) тому не исключение, ведь на неё также было оказано влияние. Данная тема актуальна при современных тенденциях развития общества.
Информационные технологии развиваются стремительными темпами, чтобы облегчить деятельность каждого человека, как минимум, на сегодняшний день наша жизнь стала быстрее и проще благодаря различным девайсам. Чтобы получить или отправить информацию, достаточно сделать пару действий на компьютере, телефоне или другом устройстве, и получатель уже владеет необходимой ему информацией. По данным глобального отчета Digital 2020 по состоянию на начало 2020 года более 5 миллиардов человек использовали мобильные устройства, а также количество пользователей сети Интернет во всем мире превысило число в 5 миллиардов уже к 2022 году (динамика представлена на рис 1).
Пользователи сети Интернет
Рис. 1. Динамика численности пользователей сети Интернет в мире Источник: отчет Digital 2020 и данные сети Интернет за 2022 год.
Умение грамотно и рационально использовать информационные ресурсы в деятельности профессиональной и в быту с течением времени становится неотъемлемой частью квалификации каждого жителя нашей планеты.
Постепенно понятие «информация» перешло из категории научной в категорию коммерческую, информационные ресурсы набирают обороты, рас-
сз о
со £
m Р
сг
от А
=Е
ширяют сферу их применения, значащую большую роль в нашем обществе.
Изучая данную тему, стоит начать с понятия «информационные технологии». Прежде всего, информация - это всевозможные сведения независимо от формы их представления. Технология же - это не только совокупность производственных процессов и методик в определённой отрасли, но и научное описание способов производства. Таким образом, информационные технологии - это совокупность методов для сбора, передачи, обработки и хранения информации с целью понизить и уменьшить трудоемкость процессов.
В наши дни роль информационных технологий в экономике возрастает, как было упомянуто ранее. Подтверждением этого факта является ряд свойств, как эффективное использование организацией таких ресурсов, оно позволяет сэкономить материалы и труд человека, оптимизировать и автоматизировать деятельность предприятий, а также членов общества и многое другое.
Развитие современных технологий и информационного общества в целом является не только предпосылкой, но и условием формирования экономики совершенно нового и технологического уклада, который основан на воспроизводстве и использовании знаний, а также интеграции экономического субъекта в единое информационное пространство.
Современные информационно-коммуникационные технологии представляют собой неизвестные ранее возможности для улучшения качества жизни населения. Они обеспечивают условия для реализации конституционных прав граждан в получении современного образования всех уровней и ступеней при равных возможностях [4]. Использование информационных технологий общества в современности является необходимым условием обеспечения соответствия государственного управления ожиданиям и потребностям населения. Понятие «инновация» в экономической науке имеет несколько определений. Во-первых, инновации - это, безусловно, что-то новое: продукт или услуга, технология или способ производства. Во-вторых, это нововведение должно быть применимо в реальной жизни, оно должно иметь практическую составляющую. Поэтому современную экономику, которая основана на цифровых технологиях, а именно область электронных товаров и услуг, принято называть цифровой экономикой.
Помимо вышесказанного, существует множество определений понятия «искусственный интеллект». Итак, искусственный интеллект (далее ИИ) -это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, то есть систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим „ разумом, - понимание языка, обучение, способ-= ность рассуждать, решать проблемы. £ Разберёмся с развитием ИИ, чтобы иметь правильное представление и понимать его роль. ~ Ещё в Древней Греции у людей возникали идеи ^ о создании машин с сознанием. Самый первый ме-
ханизм, который заменил человеческий труд, - это изобретенная Паскалем в 17 веке первая цифровая вычислительная машина. Ещё один пример - это первый механический человек Electro с собакой Sparco, который представлен в 1939 году в Нью-Йорке. Правда, программы, которые способны выполнить хоть какие-то сложные интеллектуальные задачи, появились только после Второй мировой войны. К 1950 году был разработан тест, который мог определить уровень сходства действий машины с сознанием человека - «тест Тьюринга». Понятие «искусственный интеллект» впервые было использовано на Дармутской конференции в 1956 году. Ещё через какое-то время появились машины, способные воспринимать человеческую речь, умеющие поддерживать разговоры на определённые темы, играющих в настольные игры роботов.
Основные задачи ИИ: анализ и решение проблем, способность самообучения, возможность воспринимать и даже разыгрывать человеческую речь, планировать движения и воспроизводить их и так далее.
Важнейшим понятием в ИИ является агент. Под этим подразумевается то, что может воспринимать окружающую среду и воздействовать на неё через исполнительные механизмы.
Где же применяется искусственный интеллект? ИИ применяется, например, в обработке различных данных, в робототехнике, в логистике, в постановке медицинского диагноза, в экономике. Среди перечисленных примеров особое значение ИИ имеет именно в последней сфере.
В таком случае поговорим немного об ИИ в самой экономике. ИИ обладает значительным потенциалом, с помощью которого можно внести изменения в экономическую активность. Стоит отметить тот факт, что на сегодняшний день мы все становимся участниками цифровой революции, которая и привела нас к значительной трансформации различных секторов экономики.
Финансовые институты стали одними из первых, кто решил присоединиться к цифровой реальности. Банки испытали на себе цифровые технологии и отметили, что подобные новшества позволяют оптимизировать и значительно снизить операционные затраты. Благодаря подобным новшествам многие кредитные организации начали перестраивать внутренние процессы. Усовершенствование подобных технологий даёт возможность по-новому структурировать услуги, ускорять их получение и повышать надежность. Отсюда начинают появляться новые виды бизнеса. Например, финтех-компании. Они могут сближать продавцов и покупателей за счёт подмены посредников технологическим звеном, после чего сделки заключаются по принципу p2p.
Если говорить о достижениях России в экономике мгновенных платежей, то мы можем упомянуть, как социальная сеть «ВКонтакте» дала возможность производить платежи через собственную платформу VK Pay. Помимо неё есть и похожие платформы, как QIWI или «Яндекс.Деньги». Они также позволяют создать виртуальный кошелёк и осуществлять всевозможные транзакции.
Подобный шаг в мир сделок называется «цифровой экономикой». Здесь не играют роль ни местонахождение, ни время; важно, чтобы был смартфон и доступ к сети.
Так как цифровые технологии устойчиво вошли в производственную сферу и сферу обращения почти во всех отраслях экономики, то и финансовый сектор становится активным пользователем новых технологий. Так увеличивается мобильность финансовых ресурсов и возможности финансирования, которые одновременно привели за собой и глобальные риски в данных сферах.
Финансы - это одна из самых перспективных областей применения ИИ. Участники финансового рынка в постоянном поиске новых способов снижения издержек, совершенствования механизмов контроля и выявления новых идей, способных обеспечить конкурентное преимущество. В связи с этими целями особое внимание уделяется машинному обучению и искусственному интеллекту.
Многие организации стремятся использовать ИИ для улучшения финансового планирования и анализа (FP&A), но пока лишь преуспевают в этом. Объясняется это тем, что технология ещё не до конца встроена в большинство пакетов приложений FP&A, следовательно, не очень хорошо изучена.
Рассмотрим ситуации, в которых ИИ может существенно облегчить деятельность финансовых подразделений.
Анализ. Решения, основанные на ИИ, помогают выявить факторы, которые часто бывают скрыты от людей. Данная технология известна своей способностью взаимодействовать с большим числом факторов и присваивать им разные степени важности.
Прогнозирование. Прогнозный анализ применим во многих сферах: от исследования расходов и доходов будущего до предсказания поведенческих факторов самого человека. На данный момент разработаны некие алгоритмы, они позволяют реагировать на всевозможные ситуации в перспективе, основываясь на выявленных финансовых показателях, тенденциях и расходах.
ИИ позволяет решить ряд проблем, с которыми часто сталкиваются финансовые специалисты.
Количество данных. Безусловно, объемы данных растут быстрыми темпами с увеличением популярности Интернета вещей и Big Data. Для эффективной обработки такого объема данных компаниям требуется автоматизация.
Сложность обработки. Опять же из-за увеличения объема данных, количества каналов рынка и многообразия способов оплаты, компаниям становится сложнее анализировать данные вручную.
Доступность информации. Искусственный интеллект решает вопрос доступности данных двумя способами. Во-первых, он делает поиск и использование информации проще. А во-вторых, повышает доступность информации для широкого круга сотрудников.
ИИ улучшает безопасность данных. В случае возникновения проблемы, процесс её устранения
человеком занимает до нескольких дней. Искусственный интеллект же позволяет сильно сократить это время. Ещё один способ повышения безопасности - это, определённо, уменьшение объема нерелевантных для сотрудника данных, поскольку ИИ предоставляет больше целевой информации.
Предприятия используют ИИ, чтобы получить конкурентное преимущество:
они могут принимать лучшие решения на основе данных;
напрямую увеличить свою прибыль за счет эффективного таргетинга или спотовых рекомендаций;
уменьшить отток клиентов, выявляя «хебляю-щихся» клиентов на ранней стадии;
автоматизация некоторых повторяющихся задач, которые ИИ может выполнять гораздо быстрее, чем человек;
и многое другое.
Ключевые области в финансовой отрасли, в которых ИИ оказывает наибольшее влияние и обеспечивает дополнительную ценность по сравнению с традиционными подходами, следующие.
1. Кредитный скоринг.
Многие финансовые учреждения, будь то крупные банки или небольшие финтех-компании, занимаются кредитованием денег. И для этого им необходимо точно оценить кредитоспособность физического лица или другой компании.
Традиционно такие решения принимались аналитиками после проведения интервью с человеком и сбора соответствующих данных. Однако искусственный интеллект позволяет быстрее и точнее оценить потенциального заемщика, используя более сложные методы по сравнению с системами оценки прошлого. Для этого передовые алгоритмы классификации используют различные пояснительные переменные (например, демографические данные, доход, сбережения, прошлая кредитная история, история транзакций в одном и том же учреждении и многое другое), чтобы получить окончательный балл, который определяет, получит ли человек кредит.
Дополнительным преимуществом систем оценки на основе искусственного интеллекта является возможность принятия беспристрастных решений, нет человеческого фактора, такого как настроение сотрудника банка в данный день или некоторые другие факторы, влияющие на решение. Кроме того, это может принести пользу людям без обширной кредитной истории, что позволит им доказать свою надежность и способность погасить кредит независимо от этого.
2. Предотвращение мошенничества.
Под мошенничеством мы понимаем любую мошенническую деятельность, такую как мошенничество с кредитными картами, отмывание денег и т.д.
В прошлом организации боролись с мошенничеством с помощью наборов жестко запрограммированных правил, разработанных экспертами в области. Однако потенциальная опасность заключается в том, что мошенники обнаруживают правила, а затем могут использовать систему. Это не отно-
сз о со от m Р от
от А
=Е
сится к решениям на основе ИИ, которые могут развиваться с течением времени и адаптироваться к новым закономерностям, найденным в данных.
Существует множество алгоритмов машинного обучения, которые специализируются на обнаружении аномалий и преуспевают в выявлении мошеннических транзакций. Такой алгоритм может просеивать тысячи функций, связанных с транзакциями (прошлое поведение клиента, местоположение, модели расходов и т.д.) и вызывать предупреждение, когда что-то не в порядке.
А многие традиционные методы машинного обучения, такие как логистическая регрессия, машины векторов поддержки или деревья решений, уже могут достичь разумной производительности, отрасль постоянно настаивает на улучшении. Это возможно благодаря более сложным алгоритмам, которые лучше масштабируются для больших объемов данных (как количества наблюдений, так и потенциальных особенностей). Помимо победителей конкурса Kaggle, таких как XGBoost или LightGBM, обнаружение мошенничества - это область, в которой Deep Neural Networks преуспевают, учитывая их способность работать с неструктурированными данными и выявлять закономерности без особого проектирования функций.
3. Алгоритмическая торговля.
В этой области мы убеждаемся во всем известной поговорке «время - деньги», ведь быстрый анализ - более быстрая идентификация закономерности лучшие решения и сделки. Когда выявляется новая модель и рынок реагирует, уже слишком поздно для действий, и возможность исчезает. Это причина, по которой так много усилий и денег вкладывается в алгоритмическую торговлю - сложные системы, принимающие решения за доли секунды и автономно выполняющие сделки на основе выявленной модели. Такие системы могут значительно превзойти людей-торговцев, также учитывая, что на них не влияют эмоции. Отчет Mordor Intelligence указывает на то, что примерно от 60 до 73% общих сделок с акциями США в 2020 году осуществлялись с помощью систем, поддерживаемых ИИ.
Алгоритмические торговые системы сочетают в себе современные разработки в области машинного и глубокого обучения в различных областях. В то время как некоторые части этих систем могут сосредоточиться на попытке предсказать доходность активов (в разумной степени), другие компоненты используют более традиционный подход, основанный на эконометрике и теории распределения активов.
Алгоритмическая торговля также набирает популярность среди отдельных практиков науки о данных, которые пытаются построить свои собственные торговые системы либо на своих локальных машинах, либо в облаке. С недавними изменениями в том, насколько легко начать торговать, и растущей доступностью API различных брокеров, я появляется все больше и больше людей, готовых е попробовать. S3 4. Робо-консультант.
S Учитывая, как инфляция влияет на наши сбе-Ü режения и тот факт, что больше не выгодно хра-
нить деньги на сберегательном счете, все больше и больше людей заинтересованы в пассивном инвестировании. И именно здесь в «игру» вступают роботы-консультанты. Это услуги по управлению активами, в которых ИИ собирает портфельные рекомендации, основанные на индивидуальных целях инвесторов (как краткосрочных, так и долгосрочных), предпочтениях в отношении рисков и располагаемом доходе. Инвестору нужно только вносить деньги каждый месяц (или автоматизировать перевод), а все остальное обрабатывается за них - от выбора активов для инвестирования, их фактической покупки, а затем потенциальной ребалансировки портфеля через некоторое время. Всё это для того, чтобы гарантировать, что клиент находится на наилучшем пути для достижения желаемых целей.
Основные преимущества таких систем в том, что они очень просты в использовании для клиентов и не требуют никаких финансовых знаний. Естественно, стоимость также играет важную роль -роботы-консультанты, как правило, дешевле, чем услуги управляющих человеческими активами.
5. Персонализированный банковский опыт.
Банковский сектор пытается использовать силу
ИИ, чтобы обеспечить персонализированный банковский опыт для всех. Примером могут служить чат-боты, которых все труднее отличить от реальных консультантов. Используя передовые методы НЛП, они могут понять намерение клиента и попытаться указать ему правильное направление. Например, они могут помочь пользователям изменить пароль, проверить текущий баланс, запланировать транзакции и так далее. Кроме того, такие чат-боты часто могут распознавать эмоции клиента и корректировать реакцию на их основе. Если они обнаружат, что потребитель очень зол, возможно, имеет смысл подключить его к консультанту, чтобы попытаться решить проблему как можно скорее и избежать дальнейшего разочарования. Постоянно растущие компетенции умных чат-ботов также позволяют сэкономить средства за счет снижения рабочей нагрузки на колл-центры.
Но чат-боты - это не единственный персонализированный опыт в финансах. Многие учреждения используют огромные объемы данных, которые у них есть, для анализа поведения потребителей в расходах и предоставления индивидуальных финансовых консультаций, которые могут помочь им достичь своих целей. Такие услуги могут включать в себя советы о сокращении ежемесячных расходов или, возможно, визуализацию их для клиента простым и удобным способом, например, три места, в которых вы провели больше всего времени в этом месяце. Учреждения также могут сообщить вам, что некоторые периодические переводы будут осуществлены в ближайшее время, или у вас недостаточно средств на вашем счете.
6. Автоматизация процессов.
Наконец, ИИ предлагает многое, когда дело доходит до автоматизации. Использование расширенного оптического распознавания символов
(OCR) может значительно повысить эффективность рутинных и трудоемких задач, которые обычно выполнялись сотрудниками. Примером может служить оцифровка документов, обработка форм или извлечение соответствующей информации из документов.
Многие финансовые учреждения либо используют специализированное программное обеспечение, либо создают собственные решения для процесса KYC (Знай своего клиента). В финансах часто требуется предоставить какую-либо форму удостоверения личности, чтобы избежать мошенничества. Многие неброкеры и финтех-компании очень упрощают процесс - вы сканируете своё удостоверение личности с помощью мобильного телефона, а затем делаете селфи, чтобы убедиться, что есть совпадение с удостоверением личности. В фоновом режиме решение на основе искусственного интеллекта проверяет, есть ли совпадение, но в то же время проверяет, является ли идентификатор поддельным, и нет ли ничего тревожного в картинке. Работа с изображениями - это то место, где глубокое обучение и архитектуры, такие как сверточные нейронные сети (CNN), показывают очень многообещающие результаты.
Мы описали ключевые области, в которых ИИ оказывает влияние в финансовой сфере, а теперь хотим поднять потенциальные проблемы.
1. Качество данных.
Повреждённые данные за один день или даже несколько неправильных наблюдений, поданных в торговый алгоритм, могут иметь тяжелые последствия для всей системы, что приводит к плохим сделкам и финансовым потерям.
Вот почему в таких областях финансовой сферы очень важно иметь чистые, тщательно отобранные источники данных, которые служат входными данными для моделей машинного обучения. И если с данными произойдет что-то нежелательное или введётся что-то неуместное, то должен быть способ быстро отследить это во всем конвейере, определить проблему и устранить её. Некоторые компании основывают свой бизнес на этой концепции и предоставляют git-подобный контроль версий для данных.
2. Предвзятые данные.
Решения, принимаемые ИИ, могут оказать значительное влияние на клиентов финансовых учреждений. Одна отклонённая заявка на кредит может изменить жизнь человека. Вот почему необходимо уделять дополнительное внимание устранению любых источников предвзятости в данных.
3. Уменьшение размерности.
Финансовые учреждения сидят на «сокровищницах» данных, так как одна транзакция может иметь тысячи точек данных. Именно поэтому в отрасли существует очень низкое соотношение сигнал/шум, что делает работу специалистов по анализу данных очень сложной и интересной одновременно.
Многие методы машинного обучения хорошо масштабируются с количеством наблюдений,
но они страдают, когда количество признаков взрывается. Именно тогда аналитики должны либо выполнить определённый набор функций, либо попытаться уменьшить размерность данных.
4. Чёрный ящик.
Во многих отраслях специалисты по анализу данных стремятся использовать новейшие и самые современные методы, которые выполняют тонны сложных вычислений и предоставляют очень точные прогнозы. Хоть во многих случаях это может быть разумным, в финансах это не всегда так.
Финансовая отрасль жестко регулируется, и многие решения, принимаемые алгоритмами, должны быть полностью поняты учреждением. Представьте, что человек получает плохой кредитный рейтинг и отклоняет заявку на кредит. Затем такое лицо может подать претензию и запросить подробное объяснение всех факторов, которые привели к такому решению.
Вот почему объяснимость модели играет решающую роль в финансовой отрасли. Хотя использование новейшей и наибольшей архитектуры нейронной сети может быть заманчивым и обеспечить дополнительные несколько процентных точек точности, это очень часто неподходящий инструмент для работы. Вместо него выбирается более простая модель (например, логистическая регрессия или дерево решений), потому что с помощью таких моделей аналитик всегда может объяснить, какие факторы сформировали решение.
Говоря о влиянии цифровизации на экономику в целом, то важно подчеркнуть, что технологические инновации выходят за пределы исследовательских организаций, всё сильнее внедряются в экономику, общественную жизнь и государственную власть.
Состояние цифровой экономики изменялось под влиянием факторов информационных ресурсов. В 2016 году Всемирный банк выпустил доклад «Цифровые дивиденды» [1], в котором описаны основные выгоды развития и риски, связанные с переходом экономики на цифровой ряд. Основными показателями положительного влияния являются рост производительности труда, снижение издержек, а также повышение конкурентоспособности компаний на рынке. Информационные ресурсы облегчили производство предприятий, которое дало возможность подняться им на отечественном и мировом рынке. Всё это возможно при том условии, если цифровая экономика регулируется соответствующим образом.
Не менее важным результатом цифровизации является и социальная составляющая. Появились новые рабочие места, а также стали более качественно удовлетворяться потребности людей во время рабочего процесса. Общество смогло преодолеть бедность и социальное неравенство, хотя данный вопрос является спорным, по мнению некоторых исследователей, так как безработица возникает в других сферах деятельности. К сожалению, негативное влияние тоже проявилось во время цифровизации процессов в экономике,
сз о со от m Р от
от А
=Е
хоть они и менее значительны в сравнении с положительными моментами. К ним относятся риски с кибербезопасностью и ростом «цифрового разрыва» в образовании, потому что ни у каждого человека на планете есть доступ к цифровым услугам и продуктам.
Цифровизация экономических процессов появилась относительно недавно, поэтому вполне уместно говорить о том, что негативные составляющие возникли в данном процессе. В мире уже активно идут работы над минимизацией рисков. Например, был введён федеральный проект «Нормативное регулирование цифровой среды» [3], который создан для реализации законодательных инициатив по снятию и снижению барьеров, которые могут препятствовать развитию цифровой экономики в сфере бизнеса. Гибкая система правового регулирования цифровой экономики будет решать вопросы идентификации субъектов правоотношений, электронного документооборота и работой с данными.
Значительные перемены происходят одновременно во многих технологиях и производствах, эти технологии к настоящему времени уже сформировались и вполне успешно развиваются, масштаб их воздействия на население земли и общество велик и многообразен. Также фактором влияния на общество современных технологий в экономике нашего времени можно считать научно-технологические изменения, которые произошли за последние несколько лет и десятилетий. Они ставят перед современными исследователями ещё одну сложную задачу - развитие собственных профессиональных компетенций после получения диплома об образовании. Все эти факторы технологий нового времени оказывают влияние на технологические изменения в производстве и их последствия для общества.
Подводя итоги, хочется сказать, что цифровая экономика - это некая экономическая модель. Её основой являются возможности, предоставляемые каждому из нас при помощи доступа в интернет. В цифровой экономике перераспределительные отношения начинают переходить или даже полностью уходить в виртуальную сферу, постепенно внедряться на финансовом рынке.
По мнению большинства исследователей и научных сотрудников, возможности, предоставляемые информационными технологиями, превышают затраты на устранение и минимизацию рисков при работе с ними. Отрицательные результаты менее значительные и не наносят сильного ущерба в сравнении с преимуществами цифровизации, поэтому использование новых технологий в сфере экономики можно считать рациональным и разумным.
= Литература
е
со 1. Группа Всемирного банка. Доклад о мировом
еЗ развитии «Цифровые дивиденды» - 2016.
2. Никитенкова О.В. Влияние цифровизации на мировую экономику / ООО «Издательство Ипполитова» - Экономический журнал: Научный журнал на тему: Экономика и бизнес -2020.
3. Нормативное регулирование цифровой среды. Минэкономразвития России от 20.07.2021.
4. Распоряжение Правительства РФ от 01 ноября 2013 г. № 2036-р Об утверждении Стратегии развития отрасли информационных технологий в РФ на 2014-2020 гг. и на перспективу до 2025 г. // Собрание законодательства Российской Федерации от 18 ноября 2013 г. № 46 ст. 5954.
5. Романова, Ю.В. Роль информационных технологий в развитии современной экономики / Ю.В. Романова. - Молодой ученый. -2020. - № 16 (306). - С. 276-279. - URL: https:// moluch.ru/archive/306/68975/ (дата обращения: 29.10.2022).
6. Хасанова А.Р., Иремадзе Э.О. История развития современных цифровых технологий / Издательство Пуляк А.В. - Журнал «Скиф. Вопросы студенческой науки» - 2021.
THE ROLE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN FINANCE
Salamova A.A., Fedorovskaya I.E., Vasilyev I.I.
Financial University under the Government of the Russian Federation
The article considers the historical development of digital technologies. The reasons why people have decided to go further and connect everyday life with technology have been identified. Digitalisation penetrates almost all spheres of life, because society is in constant development. Digitalisation plays a special role in the economy. We are trying to figure out why people have decided that such an innovation in the economy is easier and more effective. Next, we will consider how artificial intelligence began to spread: the history of introduction into human life, the sphere of application, and in the economy. We are trying to answer questions such as: Why did AI be used in economics and finance? What are the pros and cons? Why is the idea of using artificial intelligence in the financial sector so attractive?
Keywords: digital and IT technologies, digitalisation, economics, finance, robotization.
References
1. World Bank Group. World Development Report «Digital dividends» - 2016.
2. Nikitenkova O.V. The impact of digitalization on the global economy / LLC «Ippolitov's publication» - Economic Journal: A scientific journal on the topic: Economics and business - 2020.
3. Regulatory regulation of the digital environment. The Ministry of Economic Development of Russia from 20.07.2021.
4. Decree of the Government of the Russian Federation of November 1st, 2013 № 2036-р On the approval of the Strategy for the Development of the information Technology industry in the Russian Federation for 2014-2020 and for the future until 2025. // Collection of Legislation of the Russian Federation dated November 18, 2013. № 46 st. 5954.
5. Romanova Y.V. The role of information technology in the development of the modern economy / Y.V. Romanova. - Young scientist. - 2020. - № 16 (306). - С. 276-279. - URL: https:// moluch.ru/archive/306/68975/ (date of application: 29.10.2022).
6. Khasanova A.R., Iremadze A.O. The history of the development of modern digital technologies / A.V. Pulyak's publication. -Journal «Skif. Questions of student science» - 2021.
