СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ОЦЕНКА ВЛИЯНИИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СРЕДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В БАНКОВСКОЙ СИСТЕМЕ РА Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

ъприпирпгчэ-зпкь ЬЧ. чггэ-пмз-зпкь

^илршъ ицп^изцъ

<T'T)S<r ipbipbuuiLfLub fiiïf>npdiuipfiLjujjfi U ipbqbl/Luipiliuljuib hwdwL/wpqbpfi wdpfmbfi iluipfc, ipbipbuuuqliipnL[ajiub qnLjipnp, щрпфЬипр

llPUbL ТДЙЦРЗЦЪ

-CIS-C LpbLpbuuiLiujb ¡ib!pnpiIujLpliLiujjli U ipbqbLiLuipLlLuLiujb huidiiiLiujpqbpli ш^р/тЬ^ qngbbip, LpbLpbuiuq¡iipnLpjujb /эЫ/Ьшдт

^ЦЗИЪЬ <UPflhr^3flhL3UL

■C'ÍS'C pLubLjLujfib qnpó¡i b LuiyLuhmliuqpnLpjLub luiSplinbli Luufiuipbbip, ipbipbuujqliipnLfajLub [abL/bujônL

« PULLiU3hL CUUimiinq-riNJ UPCbUSULiUL РЦЪИЦИЪПИЭ-ЗИЪ SbKjLflLfl^hU4UL JhaU4U3Ph 4hûULiU^nULiUL 4bPLflMjnhi3-3nhLC

Ь4 иачьзтчазпм/ььпь

«VblKUSflMJC

<£nrj.L[uiónnI uipôiupôilnul bb « puibLiuijtib hujiJiuljiupqnnI iifipuiriLlnq iBL[uijfib Lpbfvbn[nq^bbp/i Luqi}bgnL[3jnLbbbpli fubq/ipbbpp: PLubLjuijlib ¡a^jfib Lpbfijbn[nq¡iLU-bbpß qfiipiupLiilnnI bb npufbu uiphbuLpujIjLub ршЬш^шЬт^шЬ ipuippbpli bbpqpiJuib dfigLULlLujp, b Lujq iS[i2lulIlujpIi hbqiLuqnqmLpjriLbß Ijuipnri к ßbqqöb[ luphbuipiuljiub рш-bLuL/LubriLiajLub bbpqpiluib npri2LuLili nLuqiSujL[LupLuljLub nLqqnL¡ajnLbbbp: bLiLupuiqpLlnLiI bb dfi 2ШРР Lpbfubn[nqliLuLiujb gmguibfebbp' k[bL]Lppnbujjlib LftmpriLiIbbp, ATM-bbp/i, POS ipbpdlibiuibbpfi puubujlj, ¡ib^u/bu biub ilbp¿nLÓi¡nLd к uijq дтдшЬ^ЬЬр^ ¿Lupàpb-ршдр фрр/пЬ LpuiubujiIjujLili pb¡aujgj2ni.d: CbqqÓLlrml bb прп2 ор^Ьш^шфт^тЬЬЬр, npnbp Ljuipnri bb hjiúp hiuhr¡.liuiuhiu[ « ршЬ^Ьрпи! ipbfvbn[nq¡iujLiujb nLuqiSujLlLupuj-

Lnnununnhra-anhL Ь4 ЧРГЭ-ПМЭ-ЗПКЬ

[juib inLÓnLÚtib¡i¡i Ú2LuljdLuti qnpónuJ: Ubp2¡ibbbpu bbpuunnuJ bb uiphbuLpuiljLub ршЬш-L/LubriLiajLub ipuuppbp[i fibLpbqpnuJp ^ЬщЬи pLubLjuijIib hLuiIuiLiLupqli шргутЬшф1р Цш-

nLULlLUpiÍLub, lUjblLjbu f/ Иш6ш[УПр^ЬЬр11 UUILUULUpLlllLUb ШПШф[ OqipUlLlUip [tlLÔtlLilbb-

pfi bbpqpdiub qnpônul: £nqi¡wàfi bpl^pnpq huiipLlujônLiJ bbjpnbiuilib giubgbp[i фршп-duiiSp фпрд к 1цшршрф[ qbuihuiLpb[nL puibLiuijlib huiihiiljLupqti Lpb¡vbninqfiiuljujb qnp-ànbbbpji Luqr}bgnLpjnLb[i ршЬфр/i gnLguibfebbpli (qmip 2UJ¡lnLJPh) фш: U/i} Jnqb¡ji hf7-úuib i¡piu, pLubljiujfib ipbfvbninqfiLuLfLub qnpônbbbp[i gnLgiubfobbpfi фршпЬшЬр, bb ¡^шЬ/ышрЬифц (uiqqnri) qnpànbbbpp:

<|iiítiuipumbp. uiphbuipuiLiujb ршЬш^шЬт^п^, pujbljLujfib hLuúujljujpq, kibljippn-bLujfib puibliuijfib óiuniujnLpjriLbbbp, iuqr¡.bgnLpjnLbbbpfi qbLuhujLp-óiub Jnqb¿, bbjpnbLuj¡ib дшЬдЬр

JEL: C45, G21

IibpmónL|ajnLb: lLphbuiniuL|iuli piuliiul|iulinL|ajiuli hiudiuL|iupqbp|i l||ipiu-rmL|ajnLlip libpL|iujnLdu iuniui|bi inbuiulib|ji t ршЬ^ш^Ь hiudiul|iupqnLif : lT|i2-iuqqiuj|ili, |il^ii|bu liiuli hiujpbtjiul|iuli ifinpöli pbr|.qônLd bb lujr} ¡npnr\nLfajruljQ: llphbuiniuL|iuli piuliiul|iutjnL|3jiutj hiudiuL|iupqbp|n tibpr^piimti niuqdiui|iupnL-pjnlIjQ h|njtii|iuô t tiiufuLuuniug piutiL|iuj|iti hiuiíiul|iupqnLií mhqhl|UJini|Lul|Ujli inhfulm|nq|iiutihp|i lihpr|.piíiuli U l||ipumiíiuli i[piu: ЧшрЬф t ifuuuinhL, np <ш-jiuuiniuti|i <iutipiuii|hinnL[ajnLtinLií piulil|iuj|"iti hiuiíiul|iupqQ iupr|.hli |iul| u|iuin-2ш6 1|Ьро|П1[ l||ipiurinLií t Linp inhfulin|nq|-iujL|iuli [nLÔnuïlibp: bph ul|qpliiul|ujti 2P2LulinLií lujli тгщфий tp hiuiíiul|iupq|i qnpönilihnL|3jiuli Li l|iuniui|iupiïujti futíгфрЬhp|iti, шо|ш ÏjbpLjLujnllIu uL|ub[ t qiupqiuliuiL hiuóiufunpr|.tihp|i uu|iu-uiupl|diutj Li t[bL|Lnpntimj|ntj pmbL||iliq|i hiudiuL|iupqbp|i bbpr|.pnLJp: liju n|np-inrud l|iupLinpi|nLd t uiphbuiniuL|iutj piuliiul|iutjnL|3jiutj hiudiul|iupqbp|i ubpdiu-lirnJp Li qiupqiugrudp: Piutiliiujlili |ai[mj|nli mbfulin[nq|imljbpp гфтфш! bb np-ii|bu iuphbuiniuL|iuli piuliiuL|iulinL|3jiuli iniuppbp|i libpr^pdiutj d|i2iui|iujp, Li lujr). d|i2Lui|iujp|i hbiniuqninni.|ajni.lip L|iupnq t plir|.qób[ iuphbuiniuL|iuli piuliiuL|iu-limp-juili bbpr^pdiuli npn2iuL||i niuqdiui|iupiuL|iuli nLqqnLpjnLtjlibp:

Piulil|iuj|"ili hiuiiujL|iupq|i qnpönilihnLfajiuli mpryni.liiui|hinnL[ajujti piupä-piugiíiuti hiuiíiup ilbô Г|.ьрш1-|ш1лшрпи1 rulibli inb[uLinLnq|iaiL|aiLi Impiupiupm-pjnLlilihpQ U r|.pujtig qiupqiugiudnLfajniliQ: Т-ш u|aijLÎmLiaiL[npL[aiô t lipuitinij, np inb[uLinLnq|iailibpQ ршрЙршдЬтй bti qnpômnlinLtajnLliLibp|i |ipaiL|ailimgiîailj aipaiqintajriLliQ, Ььцшиттй bti d"aiiJmLiaiL||i inliinbuiimliQ Li, np unjhtiiuL|iu-pUnpli t, tiLLjUJULnrnJ bb ôiufuubp|i L|p6aiLniîailiQ U, ИЬтЬшршр, шLjtiL)ш[L[nT 2iuhnLj|a|i шф^д^шЬр: PmbL|mj|ili hшJшL|шpqll mjli n|npintj t, npp rnbinb-unLtajmbp uii|iuuiupL|nLd t uluL|luIj тЬишЫ^тЪ^д' ИЬшршфрп^тЬ

uinhqöbinil 1[Ьршрш2[иЬ[т r|.pшJшL|шll J^nglibpp: LbpLimjnLJu1 inbinbunL-|3-jmli ирр1||эшд qшpqшgJшll Li ф|п1|шЬиш1^шЬ qnpôшnllnLtз■JnLlJlJbp|^ &ш1[ш[|л шЬ1|ш^шг}Ьи| шб|л LL|iujdiutjtjbpnLiI, opjbl|in|iL[ шЬпршс1"Ь21пп1|з-]П1Ь t шпш^ш-

limJ pmqJmL||i mbqmJ mi[b[Ujglib[nL ф|л1|шЬиш1|ш1| J|i2nglibp|i ь[Ьршрш2^-lîmli mpaiqnL|ajnLliQ: П-ш ii|iiuduiLÏujtiiul| hlimpaii|npnLfajnLli t uinbqönLiJ paii|ai-ршрЬ[т шбп^ и|шИш1|2шр1|р U, ií|iLilinLjli duiiíiuliiuLi, ÖLiaii|npb[nL Linp ьцш-Иш1|2шр1|: <iuiíiuL|UjpqnLií L||ipmni|nq linp uibfulin[nq|iailibpQ pwliL|aij|iLi hiu-

1 https://www.smallbusinessbonfire.com/artificial-intelligence-banking/

iíiul|iupq|i qiupqiugúiuti шргцпЛф bli, |iuL| i|bp2|iliu i|inful|iuu|UjL|gi{iuö t bpL|p|i intiinhuiul|ujti tibprudfi hbui:

UriLjli hhiniuqninnLfajiuli Ьицшлшф t гиигшЛ|шфрЬ[ CC piulil|iuj|"ili hiu-iîml|Lupq.nLiJ L|[ipшrii[nq [эффЬ inhfutin|nq|iujtihpQ, npntip гфтфшй bli npu|hu iuphhuiniuL|Ujli piuliiuL|iulinL[ajiuli Ишф|фи01|Ьр|1 lit¡pr|.piíujti фзшфур, Li|bu liiuLi qtiiuhiuinb[ hiudiuuiiuiniuufuiutj дгидш1||12ЬЬр|1 iuqqbgnL|ajnLlip piuli-l|iuj|ili hiudiul|iupq|i qmin 2ьиИпц[э|п фш, прр 1|шрпг[ t Qtir|.q.öbL iuphbuiniul|iuli piuliiuL|iulinL|ajiuli tibpr).pJrnti прп2шф niuqdiui|iupiul|iutj nLiqr^nLfajnLbtibp:

Я-рtul|uitiпцэ]uiti uil|tiuipl|: РшфифЬ hiudiul|iupqni.d фршпфг^ [эффЬ inbfulminql'iiutjbpp Li piulil|bp|i qnpôrutjbni.|3jiutj iupqjnLtjii^binnL|ajiuli фш qpiulig iuqr|.bgnL|3jnLtjQ qlnuhiuinb|nL hiudiup пшгш11иифрф[ t bM. ^[nLpüfi-i/пф «РшЬфр|1 qnpônLtihnL|3jiuti шрг^гиЬшфипги^шЬ фш iuqr|.nq qnpönli-lihpQ uu|iuuiupL|iiiuli [эффЬ гиг[|п1|Ьрпф> hnr|i|iuÔQ: Lhpl|iujnLiíu inliinhunL-PjluLi Ii ршфифЬ n|npin|i L|iujnLtinL|3jUjti илцшИпфшЬ фЛлфшЬ гигщги-|3jrulilit¡p|ig úbl|Q 1лЬ^Ы|Ш1Я1|ш1|ш1| uib[ulin[nq|iuLibp|i libpqprmJlj t, npp фдцфдифЬ шгаиф^^гиЬ t тифи' ршфифЬ öumiujrufajnLlil^pli шгаиф[ qpmi||i^ Li hiuuiutih|ji г|.шр01|Ь[пи[ ptiiul^rufajiuti hiuiíiup: РшфифЬ hoiini|mô|i [эффшдгиф ЬЬшршфрги^гиЬ t ипифи 1|рбштЬ[ги ôiufuuhpQ, piupöpiuglib-[nL ршфифЬ qnpôrulibni.|ajiuli шргугиЬшфтги^гиф Li ои|1л|и1ш|шд1|Ь|П1 ршЬфр|л ш2[иштш1|ф прш1|р: Ciuöiufunpqtjbpl'ili Liu lujli 2win hшpJшp t Li hbiupiui|npnL|ajni.li t ьпифи inlnnbub|ru diudiutiiuL], h^nLl tL и|ифш1|шфрф|0 t tLbl|Lnpntjujj|nlj ршфифЬ ôiuniujnL|3jnLtjlibp|ig <хрлффЬр|л |эф 2t¡2ma|L|h шбр:

UnLjti hnr|.i|aiô|i 2r,2UJ^JUJMr,LL^ ршфифЬ hiuduiL|iupq|i inhfutin|nq|iujl|iuli hmqbgi|aiönL|ajnLliQ фр|ги0Ь|П1 hiudiup пшгий1|шфрф[ bli фшршИи^фф-l|iuj|iti hujiîujL|Ujpq.Q ptirupiuqpnq Li ршфифЬ qnpômpplibp|i hbin L|iua|i|iuô iî|i 2ШРР npiul|UjL|iuli Li £>iutiiul|iul|ujti дтдшЬ^ЬЬр: Чшпгидф[ t biuli línqbL, Qum пр|"Г lujti ршЬфрр, прпф qnpômpplibpQ l|iuiniupnLd bli рффЬ L|iuu|iil-q|ilibpni| (t|bl|inpntiiuj|iti фшрйшЬ hiuduiL|iupqniD, шицшИпфи! bli шфф piupöp шpгуnlIjlui[binnL|3j n Ltf |i iniupphpni.|ajni.li шффьфшЬ тшррЬршф^ l|iuiniupi{iuô qnpömpßbbp|i2:

d"LUJiuliiuL|libpu, mtjinbunL|ajiuli iniuppbp n|npintjbpni.d qnpôru-librupjiutj фрци&пцэциЬ Li qbiuhiuindiutj hiudiup, hiugnqruiajiudp фршпфи! bli mtju'ibuiudiu|abdiuu'i|'il|iul|iutj Jb[anrj.tibp, dnr|.b[libp Li iuphbumiul|iutj bbjpn-Iiuj|iIj giuligbp, npnlig|ig шпшф[ Jbó фрlunruiajruti bli итшдЬ[ ЬЬ]рпдшЬ-дЬрр: П-^ипшрфЬр LiaiLi ÍL.Í1-. Cuj[iu¡!j)nnpri.fitirnlu¡jli hnqijiuÔQ, npinhq шрИЬи-тш1|ш1| Libjpnliaij|ili gmlig|i йп^ЬцифрйшЬ il^ngnil рЬЬшрфпи! bli ипд|пш[-1л1илЬиш1|шЬ gnLgiuti|i2lihp|i L|mlifuminbuLÍaili haipgbpQ3: Pbpijaiô bli nhqph-u|inLi Li libjpngmligaij|iLi iînqb[libp|i 62qpuinLfajmLi Li пршф ^iui|iaiLi|i2libp|i Иш-йЬйштш^шЬ plirufaiuqphpQ: lipqjriLLipnLLÎ, inlnnbuai^aiL|iaiL|aiLi йп^Ь^Ьрпи! 1|ш1|[иш1лЬиф^ lujti aipdbßlibpQ, npnliß gaiôp пршф bli L|iuií n^ Ó2qp|iLn, ИЬшршфр t ршрЬ[шф[ фршпЬ[ги[ lJbjpngujtjgujj|ntj Jnr}b[bbp:

2 http://www.e-rej.ru/Articles/2019/Plotnikova.pdf

3 https://cyberleninka.rU/article/n/primenenie-neyrosetevyh-modeley-dlya-povysheniya-kachestva-i tochnosti-kratkosrochnogo-prognoza-pokazateley-sotsialno

Lnniinunnhra-anKb bo. Mnra-nwa-anKb 135

U"bl| iuj[ hbr|jiliwl| iutir|.pLur|.LupÖ t l|iuiniupb[ uju^ ixihni[iuqpiul|iuli [llll|b-prufajLuti wu|whni|wqpiui|6iuplibp|ig uiniugi|iuö bl|iudnLinljbp|i l|iulifuiuinbu-diuli futir]Jiptjbp|iti: HiubfuiuinbunLdli |ipiul|iuliiugi|bi t 2012-2053 fafa. pbl|iu& dwdwllUll|whwU1l|wÖ|l hLUllLUp' UiniUgi|wÖ bl|LUlJnLLnLlbp|l l|bpiUpbpjLU[ ifiwu-iniug|i iniupbl|iuli ini[jw|libp|i hfidiuli i(pw:

hjbr}|ipQ [nL&u[b[ t iuphbuiniul|iuli libjpnlnuj|ili gaibgbp|i oqljnL|ajiudp hpai-j)|i liqq.iuj|ilj iuu|iuhni|wqpiul|iuli QtiLjbpnLfajLuti uiii|whni|wqpiui|6wpljbp|ig Uinwgi|wÖ bl|LUlJnLLnllbp|l l|iullfuwinbudwdp, npuibq LULl|UjhnL[LUqpUJL[6LUpllbp|l ini[jiu[tibpQ pbpi|iuö bli 41 q.|-iinwpl|nLdlibp|i hfidixiti i|piu: M-bpnpbpjuiL hnr|.i|w-örud hbiniuqninnL|3jiulj LupryrnliplibpQ gnyg bli ini|bL, np iuphbumwl|iuli libjpn-tiiuj|nlj guiligh d^ngnij bl|iudnLinljbp|i l|iulifLiiuinbuni.dp hliwpiui|np t b. lujb pnLJ[ t inLULhu UU1UjLiLU[ l|iullfuwinbudwll hnLULU[|l LUpri-jmlipLlbp4:

lijuop libjpngwligiuj|ili inbfulinLnq.|iwlibp|i hliiupiui|npnL|3jnLlilibpli oqiniu-qnpöijmd bli qjunrupjiuti iniuppbp nLnpuibbpnid' ul|uiu& pd2L|nL[3jni.li|ig b aiuin-iqujq.|nLnnLfajnLlj|ng d|iljjli. |ilj!|>npdiuin|'il|iu:

liphbuiniul|wli libjpnliwj|ili gwligbpfi l|iud u|iupqwu|bu libjpnliiuj|-ili giuli-gbp|i inbunLfdjniliQ 1943 fa. uinbqöbL bli t/u/////u//n//£ L 'Vfiipui] npu|bu duifab-dium|il|Lul|Luli iu[C|.np|'i|ddljbp|i pwqdnL|ajnLli, np|i liii|iumiul|Q q|jLinLrl';irlh L^tj-uaipailjLul|Luli qnpÖQli|aiugljbp|i ni.uni.dljiiiu|ipnLdp U libjpngailjgLuj|ili aiphbu-inwl|iuli piuliwl|wlinL|3jwli ULnbqönnIli t:

Lbpl|aijaigliblip wphbuiniul|wli libjpnliiuj|ili giuligbp|ili i|bpiupbpnq qpiu-l|iulinL|ajiuli dbg hiufiiufu hiulir}|iii|nq uwhdiulinLdljbpQ. <iudiuäiujli U. CLUjLjfibli uiuhdailidailj5.

«...libjpnliaij|ili gailigp iudpnr|2nL|3jwdp qnLqiuhbn piu2fui|wö ii|pngbunp t, npli od~un|iuö t i|inpÖliujl|Luli q|nnb[|ipQ u|iuhb|nL li hbiniuqiu oq.inwqnpödiuli nLtiLul|nLfajLUJp: ULjtJ lidailj t ruqbr]]iti bpl|nL iunni.dljbpni[...»:

Siuligp qliinbijip t äbnj) pbpmd munLgdiuli qnpöpli|aiug|i d^ngnij: U"|i2libjpnliLuj|ili l|Luu|bp|i mdbpQ, npnlip hiujinli|i bli npiqbu u|iliwii|-in|il| l|2|inijtip, oq.iniuq.npöi|nLd bli inbqbl|nL|3jnLli u|iuhb|nL liu|iuinwl|ni|; <iudiuäiujli U. Lfiqplitili uiuhdiulidiuli6.

«...libjpnliaij|ilj giuligp ufubdiu t, npp l|wqdi|iu& t db& j)wljiul|ni[ libjpn-liwlidiuli iniuppbp|ig: SnLpiupwliynLp inwpp qnpö mli|i dfiiujli inbr|wj|"ili uibqb-l|iuini|nL|3jwli hbin: Puig|i r|.pwli|ig, jnLpwpiuli^jnLp iniupp iuu|ilippnli (luIiI|uj[u) Sltnij t W2fuWLnnLd, LUJulllipll' LUJUinbrL ^l|LU d|lLUUllLUl|LUll u|iljppnliLugnLd...»: <iudiuäiujli S.W. PnLpLurj.Lujli ULuhdiulidiuli^.

«...aiphbuLnail|Luli libjpnliiuj|ili hLudLul|aipqbpQ l|aid libjpnliiuj|ili gailigbpQ $|iq|"il|wii|bu dnr|.nLLUJj|ili (P22UJjh^J) hiudail|ujpqbp bli, npnlip l|aipnq bli Öbnp pbpbf, iqiuhbL Ii oqmiuqnpöbL i|inp5ljLul|Lulj q|imb[|iplibpp...»:

liphbuiniul|wli libjpnliiuj|ili gailigbp|n JböuuJaiulinLpjnlLiLi odxni|wö t npn-2iul||i «nLurngdaili» opblipnij, np|i d^ngntj wnl|iu uii4juj[libp|i h|ndaili L[pai

4 https://www.scirp.org/pdf/IJIS 2013070908441392.pdf

5 Haykin S., Neural Networks: A Comprehensive Foundation, MacMilan College Publishing Co., NY, 1944, p.18.

6 Nigrin A., Neural Networks for Pattern Recognition, Cambridge, MA: The MIT Press, 1993, p. 11.

7 Zurada J.M., Introduction To Artificial Neural Systems, Boston: PWS Publishing Company, 1992,

62uiiilJ bli dnr|.h|ji tfnLinpujj|itj iuqr|xuti2ujlilihp|i цпр&шфдЬЬрр: lij[ l|hpii| ш-uiu5' iuphhuinuil|iuli tibjpnLiujj|nti giubgbpQ ипфрпи! bli op|iliuil|lihp|i фш L дтдшгцти! bli рфИшфшд^шЬ npn2 гиЬшф^гиЬЬЬр' ruunLgiliuti тфифЬ-p|i piugiul|iujnL[ajiuli uiiujiIiutitihpruJ:

Lhjpntiiuj|iti giutighp|i inhunLpjiuti qiupqiugdiuti Li $|iliiuliuujl|iuli n|np-mrud qpiulig фршгикиЬ qnp6rnd Jb6 libpr^prnJ bli nLbbgb[ Ьфпьциф li ULUTj-|i сфтЬьфшЬЬфр, lujq рфиГ UMuiti П-bb Pbpqp, П-.t- Pbupbtiup, rT). Ubppnup, L- и/1[Ь1иртрфр, П-. Urnqp, Ц_. 11ш^ш[п[ур, Ц_. 'V/iLpbh, if. iTbi7-фцЬрр, 3). iTnqbhp[LULp[i, 8. Ubppnup, ¿Спщф^гц! U ьицр: ЧшрЬф t liiuli li2b[ тЬтЬиги^ьиЬ ninpinrud tibjpngmtigmj|ntj inbfulmLnq|iiiilibp|i J2ujL|^lu^P Lilibp-qpdiudp qpiur^nq nruu q.|nntjiul|iiilil^p|V LL. bdni[, P. ОфЬдп^, LL. iTniSujtmLl, U. CnniuLifi II ujj|p: liju pliiuqii^iuri|i qiupqiugdiuli dbg |ip ti2iuliiul|iu|]ig U nLpnyli iui|iutir|li гиф dbp ИидрЫиифд, ui.q.q., о|рпфЬипр Ubtifilj ¿Cnilhujti-tibufi IfljpLpyujtit1:

lijq mrynjinplibpnuJ ^шиЬшфрилфи qnp&tiiul|ujti fuliq|iplibp bli £>liliiupl|-i|nllI Python Sprnqpii^npiliuti [bqi^nl[, npQ ИЬшршфрги^т!! t, iuphhuiniul|iuli libjpnguligbp|i фршт1шф, дшЬпршЬи^ги qnpdtiiuliiuti |nL&nuitihp|"i8: liphbu-тш1|шЬ tihjpnluuj|itj giutjghp|i inhunLpjiutj h|idnitif)tjbpQ р1|1иир1|ф[ bb buili ниш q.|nntjiul|iutjlibp|i фг]фд: ЪЬр1|Ш]шдф|& bb iuphbuiniul|iiili libjpnbmj|ilj giuligbp|i inhunLpjiutj h|nJnLtiptibpp, til|iupiuq.pi|iu& hli npn2 ьпЬишф bbjpn-дшЬдЬр, |ilijii|bu liiuli гфьпшрфпи! bli tibjpnbmj|nlj дшЬдЬр|л nLurugdiuli piu-ь[ш1|ш1| 1пшрш&ф|& db|anr}libp9: C/7руш^/i ptitimplimJ t tihjpnluuj|ili giuli-gbp|i l|iunrugdiuli U ruurugdiuli Jbpnqljbpp, фьиршсффи! hb diudiuluuliiujlitj 2шррЬр|п r|xuuiul|iupqdujli Li L[bp[nL&nшLi шаш2шг|.рш1|{ЛЬрпи1 l||ipujni|nq guligbp|i iudhtiiuiniupiudijiu5 ипЬишффр10: <bq|ilimL|libp|ig ii|i ршфиЬ шф-рш^шрЙЬ[ bli daiuliiui|npujii|hu фршгнфшЬ fuliq|iplibp|i, |ili£u|hu ор^ЬшЦ' iuphhuiniul|ujli lihjpnluuj|ili guligbp|i фршг^шф' шЬфшрп&шф^шЬ l|iuti-fuiuinhudiuti hiudiup: Ифршг|.шрЙ t 1|иилшрф[ ^nhnliblifi |iti{)tiiul|iuqdiu-L|bpa|i|nq £iupinhq|i фршткиф' $|"iliujtiuujl|iuli 6qliudmiInLiJ quilii|nq pmli-l|bp|i pшgшhшJlлJшll 1их|ш1лш1|п1[л:

CbinmqninnLpjmti ilbpnr^mpwbnLpjnLti: hti^a|bu шрг}ЬЬ b2i|b[ t, hnr|-i|iu&|i hblipmj|ilj hblлшqnLnnLtэJnLllQ рш^1|шдш& t bpl|ru hmin^&|ig: lirimglili ИштЦшбп^ hbLnmqnmijnLJ bb « pmbl|mj|itj hшJшL|шpq|^ mbfulinLnq^L|mlj дтдшЬ^ЬЬрр1 1|1|шрш^рп^ш1|шЬ фбш^ш^рп^шЬ U |apbliqbp|i фр^йги-|3-jmli Jb|anr}libpnL[: nL2LuqpnL|3-jmlj шрс^шЬ^ t bpL|pnpq Ьшии[ш&р, npinbq il2Lul|L|bL U |nL5i|hL t uqqbgnLfajnLliLibp|i qliuhmLniluli ilnqbLQ: ипфршршр, 1и1ш1юр|11|ш1| qtimhuLnnnILibpLi |ipm^Liugi|nLiJ bli nbqphu|inli i|bp[nLdnLfajmli iIbfanqriL[, umL|mjli hiu6iufu iInLmpmj|iLi uii4jm[libp|i d"uiiulimL|uj|iLi 2шррЬр|п hmiiiul|gnL|3jnLtilihpQ тш[|1и bli n^ дш1|1|ш[|1 lupryrulig12: h uimpphpnifajruLi ф-

8 Sb'u Moolayil J. J., Learn Keras for Deep Neural Networks: A Fast-Track Approach to Modern Deep Learning with Python, 2019:

9 Sb'u Николаева С. Г., Нейронные сети. Реализация в Matlab: уч. пособие, Казань: Казан, гос.

10 Sb'u Ширяев В. И., Нейронные сети, хаос и нелинейная динамика. М.: Красанд, 2011: " https://www.researchgate.net/publication/265672099_Neural_NetworksJn Bank lnsolvency_

Prediction

12 https://srosovet.ru/content/editor/Metod/regression/10obcshaya_informaciya.pdf

Lnnununnhra-anhL Ь4 ЧРГЭ-ПМЭ-ЗПКЬ

6iul|iuqpiul|iutj nbqpbu|intj db|anq|V Qbinpi|iu0 t dnr|.b|ji l|iunnLgdiuli Li. [niMiub linp JnuibgrnJ: Фпр0 t l|Luiniupi|bL dnr|.b[Q qlnuhiumb|nL iuphbuiniul|iuli bbjpn-lnuj|itj guibg|i J^ngnij, npp l|iuqdi|iuô t pLuqdiufa|ii[ Ll|шpq qruqiuhbn d|iiug-i|iuö тшррЬр^д' iuphhuiniul|iuli tibjpnlitihp|ig, npnlig фгиЪ1|д|пшЪ npri2i|nLij t giulig|i l|unni.gi|ujö{)nil, ii|iiïjiulig hbui 1|ша|Ьр|п ptinypnij b lujrf. iniuppbpni(

Piug|i r|.puili|ig, tibjpnlnuj|iti giutigbp|i йЬрпгф oqiniuqnpôruiÎQ htiiupiui|n-pnLfajnLti t Qliâbnruij 1[Ьршршшг|.рЬ[П1 ^luifiiuqiutig puipif. l|mfui{iuônLf3jnLtitihp b 1|шрпг[ t oqiniuqnpôi|hL pn|np uijti pliiuqiui|umtihpnLii, npinhq iutihpiud"h2in t [nL&bL liiubfuiuinbudiuli, r|.iuuiul|iupqdiuli, qliiuhiuindiuli b. l|iuniui|iupiïiutj [иЬгфрЬЬрр'3:

Ubp futir|.p|i op|iliiul|nLd huiniul| 1|ша| qnjnLfajriLtj ги1ф dnLinp|i Ii b[ß|i J|i-gb, uiul|iujtj i[h6wl|iuqpiul|iutj b intjinbuiu^iui|mil|iuli qnpô|if)libp|i J^ngnij (diuuliiui|npiuii|bir nbqpbu|iiiij|n l||ipiundiudp) qpbfab uitihliiup t piugiuhiujinbf qnpÔQb|aiug|i ÖbiujliiugnLdQ Ii ^n[ul|Ujfbii|iuönLf3jnLtjp druinf)|i Ii b[ß|i d|i2b: lijr} |iul| u|iuinóumni( ünr|.b[Q bu|iuiniul|iuhujpijiup t qtiiuhiuinhL iuphhuiniul|iuli tihj-pntiiuj|ili guitig|i hfidiuli фш, npli шпшф[ шргупЛшфш qnpô|ip t, £iuti|i np |ip plirujfani( n^ qôiuj|ili t b. h|nítiujl|iuli шпшф[П1ИП1-^ t, np qLir(.nlLiшLj t hiu2nq i|hp|nLÖh|nL ini|jiu[libpQ, uitiquiií bfab uijrj. ini|juj|tjhpQ [p|ii|^bli l|iuii luq-ôiuun|uiô bli14: Lhjpnlnuj|ili giutighp|i dnr|.h[libpQ lihpl|iujnLiiu mpqbli |iul| npn-2ш1||п l||ipujnnL|3jnLti rnlibli inliinhuiuq|iinujl|iuli hhmmqnuirufajnLlilibpnLii15:

luljqp|i inLÔdiuli hiudiup l|iunnLgi|iuô dnqbfp [т0и[Ь[ t bpl|ru iniupphp ôpiu-qpiuj|itj фш^Ь^ЬЬргиС SPSS b Matlab:

<4bp|ruóru|a]ni.tj: РшЫци^Ь ôiuiuujnLf3jnLtjlibp|i uu|iundiuli ôiui|iu[tibp|i шб|лЬ liii|iuuinni.d t fab' ptiiul^nLfajiutj bl|iudni.inlibp|i шбр, fab' hiudiuu|iuiniuu-[uiuli bb|aml|UjrinLgi|iuôf5tjbp|i qiupqiugiuónLfajriLtjp, прп1ф htjiupiui|npnL|ajnLli bli pbÖbnrnJ uii|iundiutj qnp&ptj|aiugQ duidiuliiul||i lunrudnil lupiuqiuglibinL, iuju|"ili£>ir opjhl|in|ii|nphti t pixiLiL|uuj|nti t|bl|inpntiiuj|"ili ôiuniujriL-

|3jrulilihp|i ôuii|ujlq: OC puitil|iuj|"ili huiiJiul|iupq|i int¡fbilin|nq|-iujl|iuli hiuqhgi|iu-ônLfajnLliQ i|hp|nLÖh|nL hiuiíiup uiriii^tiujhhpfa 1|Ьри|ги| nLurudliuju|iphli£> « фшршИш21|шр1|1и||11| hiuiíiul|UjpqQ pbnLfamqpnqgrugiuli|i2tihpQ, qpuitig 2wpd-ptifaiugp b urimliäbuhmmljnLfajnLtitihpQ:

<-Lóiupuij[iti guipuibpfi uu|iuuuipl|iîujb ЬЬрш^шпгндфибвд «-nul

4hp|nLÔrufajiuli hiuiiiup nLuriLiJtiuJu|iphtip ATM-Libp|i, POS unbp libp|i (mjr|. failrnJ' ршЬ1||л q[fuLUdmunLd/^u^6jnLr|nLd), ршЬ1|Ш]|лЬ mi[Lnndm-шшд1[ш0 dbpblimbbp|i j)iutjiul|nL|ajnLtjtjbpQ b г|.рш1|д фпфп^ъ1П1|з-]шЬ 2Lupd"pli-[эшдр (qôшll|ШLnL|bp 1):

13 http://www.statlab.kubsu.ru/sites/project bank/nural.pdf

14 https://cyberleninka.rU/article/n/primenenie-neyrosetevyh-modeley-dlya-povysheniya-kachestva-i tochnosti-kratkosrochnogo-prognoza-pokazateley-sotsialno

15 https://elar.urfu.rU/bitstream/10995/46988/1/978-5-7996-2018-9_2017.pdf

Я-0ши|шш1|Ьр 1. ATM-bbpfi, POS ipbpiífibiuibbpfi (uijq. i&i¿niil'puibt/fi q¿¡vui-iSuiunuS/úuiubuiójniqnuS), piubljujjfib uiilipnihuipuigiliuá ilbjjbbuibbp/i giubuiljli 2шр&рЬ[ашдр1в

hli^iqbu hplirud t qôiuu|iuir^bp 1-|ng, ATM-bbp|i piutju^nLpjniLp 20102019 pp. Qlipiugpnuí jrupiupiuti^jrup iniup|i шбЬ[ t (ршдшпги^шф 2016 p., np|i Qtipiugpnui, 2015-|i hiuiíhiíiuin, фштф[ t -1-1% l^Luqruij): Сф nprmJ, тшрЫ|ш1| шйЫлиршрф luóti iup0iutiiuq.pi|t¡L t 2011 p.1 23%: 2019 p., 2010-|n hiuiíhiíiuin, qpmligi|b[ t 87.5% шб, i|l|UJjnLií t ATM-tihp|i ф2пдт{ qnp-ôiunlinLpjnLlitihp|i |прш1|ш1|шдйш1| ьцшИшЬзшрф шфцидйшЬ йшфЬ: LÍ|iLi-linyli duiiíiutiujl|, 21Лши|Ьф li2b[, np « ptiiul^nLpjiuli рфиршЬшф 2019 p., 2010-|n hiudbdiuin, l^iuqb[ t 2.94%-ni[: ATM-libp|i ршЬшф шф|шдп1.ф u|iuj-diutjiui|npi|iuó t hiuli ш2^ш1ппфЬр|п фг]фд ui2fuiuiniui|iupäp ATM-libpni| 1|ш1|[ф1|шд1|Ь|П1. hiuliqiudiutjpnil, ршф np prnqdiupliil l|iuqdu^pu|nLpjni.li-tibp ¡npbtig iu2fuiuLnnqlibp|i ц^штшффф hii^bqpniAlp l|iuiniupni.d bli шЬ-L)mti|Tj|nL) Ьг]ш1|шф1[, hbinliiupiup, ы^штшффф 1|шЬ[ф1|шд1|Ь|П1. hшJшp и^шьппфЬрр oquiijinJ ЬЬ j5iupinbp|ig, ыуффЬ' рьифЬрр рттшрфи! bb iui|h|ji Jbô piutiu^mpjiudp £>шртф II l|iutifu|il|iugiíujti ициИш^шрф ршф|-ршрЬ[т hiudiup шфцидЬтЛ bli ATM-libp|n ршЬшф: ЧшЬ[ф1|шдп1лфд ршд|п, ATM-Libp|i iî|i2ngni| Ыииршфр t l|iuiniupt¡L dtiiugnpr|.|i hiupgrud, фшртлЛф (фйги1|Ш[ фшртЛЬф, ИЬпифпф l|iud фтфЬЬт £iupui|i фдршфрпи!): Прп2 ршфф|п ршЬфйштЬЬр^ d|i2ngni( Ыииршфр t ЬшLl фгфшфпиЛф 1|штшрЬ[, 1гиф[ puir^iuôp17: АТМ-ЬЬр|п jDiutjii^nLpjnLtjQ 1|шб|п liiuli lujli qbiq-prud, bpp « ш2[иш1лшфцфЬ ophliuqppnLd 1|ш1лшрф [piugrud шп иф, пр 10 Ii шфф iu2fuiuinnq rubbgnq L|шqJmL|bplljnLfajnLtitiЬpnlJ и^^иьииниффф i[óiupni.dQ 1|шшшрф ьифшЬ[ф1| ЬгциЬшфЦ, piugiunnLpjiudp цф r}bo|ßbp|i, bpp Ш2^ш1лпгу1 qpшфp ф11Ь[ t qnpôшlnnL|^lJ, 1|шв^ф1| Ьг|1и1ииф1[ фшрф-[ги hiudiup18:

16 4-ôma|muiL|bpQ 1|шпгндЬ[ hti ИЬфЬш^Ьрц' « 4P l|iujp|n ini|jiu|tjbpfi hfiiJiuti фш https://www.cba.am/am/SitePages /psstatisticaldatareports.aspx:

17 http://www.kargavorum.nkr.am/static/1663

18 http://www.parliament.am/draft_docs7/P-123-lr_himnavorum.pdf

Lnnununnhra-anhL Ь4 ЧРГЭ-ПМЭ-ЗПКЬ

CbiniupppprufajriLli t tibpl|iujiuglini.d uijli hiulic|.iudiutjpQ, np «-rud POS inhpd|iliiu|tjhp|i piutjiul|nL|ajnLliQ 2019 fa., 2010-|i hiudbdium, iupÖiutiiuq.pbL t 2nLp2 200% iu6: POS inbpJlntimLbbpQ hliiupiui|npnLf3jnLtj bb тшфи i|6iupiuj|iti piupinhp|i lifi^ngnil iuribinp|i b uu|iuuiupl|ijiuli 1|ЬтЬрпи1 i|6iupnujlihp l|iuiniu-pbfriL qlii|ujô iuu|piuli{)tihp|i l|uiií öumiujrufajnLlitihp|i гфйшд, impuni l|iulifu|i-l|iuglib[nL piulil|hpnLií19: liribinp|i b uii|iuuiupl|iíujti n|npinnuj qnpöunlniLfajnLli-lihpfi iuóq b piupiniuinhphp|i fai|ui£>iutiiul||i iui|h|iugnLiÍQ opjhl|in|ii|nphti huiti-qbgpbf bli POS inhpii|ntiiu[lihp|i piuliiul|nLf3jUjti iuó|ili: h г^Ьиц' POS inhpiî|itiiuL-libp|i f)iuliiul|nLf3jiutj 1лшрЬ1|шЬ ludhliiupiupöp шбр l|pl||ili шр0ш1лис|.р1|Ь[ t 2011 38.2%:

2017 |ai|iul|iuli|ig luórud t ршЫцафЬ шЦтпdiuiniugi|iiiô dt¡j)htjiutjhp|i piu-tiшL)nl|bjnlIjQ: lljti hliiupiui|npnLf3jnLtj t инифи l|iuiniupb|nL |ib^Li|bu JnLinpiujIili, iujliii|bu tL b^pLujIntJ q.npôiupj)tjhp, iJinfbiiutjgnLdtjhp, фп^шр1|гшГ ludpnqgwgtjh-[ni[ luilmndiuiniugiliuô uu|iuuiupl|diutj q.npóplifaiugp:

ATM-libp|i b POS int¡pií|"iliiu[tihp|i u|iuhiuli2iupl||i iî|nnnLiÎQ

рЬтршс^рпг^ grugiuli|i2tihp|ig iíhl|Q ifpiutig piuliiul|li t 1лфш[ bpL|p|i jrupiupiuti-yrup 100,000 рЬш1|ф hui2i|ni|: Si|juj[lihpQ, |ili^Li|bu tiiuli. « ií2iniul|ujti ptiiul|-^rufajiuli фпфп^т^шЬ 2Lupd"QlifaujgQ lihpl|iujiugi|iuô bli C|.öiuu|iuinl|hp 2-nuí:

Я-0ши|шш1|Ьр 2. ATM-iibpfi U POS ipbpJ¡ibw[bbpli ршЬш1ц] ¡nipiupiuhynip 100,000 pbuilféfi hiu2ilnil, « d2ipuiljuib pbiulj¿ni[ajujb /э^шдшЬш^р20

hli^iqbu bpbruJ t с|.0ш11|Ш1п1|Ьр 2фд, fabb « J2u1ll|L|lu^ pbLulf^nLfajmlj |Э1[шршЬш1||п 2wpd"[ili|aiugp 2013фд J|ili^b 2019 |э. piugiuuiul|iuli t, LujliriL-ИшЬг}Ьр0, jrupiupiuli$jnLp 100,000 pbiul^|i hui2i|nil ATM-lihp|i ршЬш1|р i[bp2h^ iniuuQ iniupi|iu plifaiugprud с|.рЬ|эЬ Ьпша|шт1|1[Ь[ t, |nиL) POS inhpd|itjiu[tih-PIiIiq' 1|р1|1|Ш0|Ш1л1|1[Ь[: ^"Ьи ATM-libp|i b POS inhpiï|nliiu[tihp|i pliq-hiulirup piuliiul|nLf3jnLlili mjrfßiuli t[ uipiuq. ф фп|х1и[Ь[, uiul|iujli i|hp2|itjlihp|iu fuinru-pjrulili ши[Ьф lupuicf. t шбЬ[:

19 https://www.inecobank.am/hy/Business/business-tools/payment-solutions/pos

20 Ч-0ш1ЦШ1л1|Ьр[11|шптдЬ[ bli hhriJitiiul|tjbp|V СС 4P L|Lujxah- https://www.cba.am/am/SitePages /psstatisticaldatareports.aspx Li« ilfi6iul|iuq.piul|iuti L|nJfiuihfi l|iujpfi ini|jiu|tihp|i hfiiíiuti i[piu https://www.armstat.am/am/:

4óiupiuj|iti piupint¡p|i uu|iuuiupl|ijiuli hlipul|urinLgi|iuÔ£>|i qiupqiugiíiuli 2Lupd"Qti[aiugQ u|iupqh|nL hiuiiiup nLuruiítiiuu|ipt¡li£> ¿.C-niú2Р2шЬшптр)шЬ úbg qiftjL[nq L¿óui[iLuj[ib pLupipbpfi ршЬш^р: « iniupiuôpriLii h|iiítiiul|UjtinLií 2Р2Ш~ liiunruií hli LiP-ßli, VISA, Master Card II lí|i 2шРР WJL LÎh2LU4.c^UJjhb pwpuihp: L2i|LuÔ£>iupinhp|i {xuliiul||i 2LupdQLifamgQ bhpl|iujiugi|iuö t qôiuu|iuinl|hp 3-ruii:

4-àuiu|uiuil|bp 3. «-niií2Р$шЬшптр]шЬ t5b¡> qipbi[nq i¡6iupiujfib pwpipbpfi guibuili/i 2шр&рЬ[ашдр21

«.-nui 2P2LutiumnL|3jiuti iít¡2 qintii|nq i|6iupiuj|iti £>iupint¡p|i piuluul|nL[ajnL-tiQ 2019 p., 2010-|n hiudbdiuin, iui|b|iugbL t 2nLP2 3.2 lubqiud: <iupl| t nP [abli VISA j)iupinbp|i &iui|iu[iuj|iti lunrudnil 2019 p. ludhtjiudbôtj t

(42%), uiul|iujtj, 2010-|n hiudbdiuin, 2019 p. ludbliiudbô j)iuliiul|iul|iuli шбр qpiuligb[ t Master Card-p (5.1 lubqiud): Lrujlj дгидш1ф2Р VISA j)iupinbp|i qbiq-prud l|iuqdni.d 13.7, ILP-Rll ршртЬр^Ьр' 2.4, d|i2wqqwj|'itj ШЛ ршрьпЬр^Ьр" 1.3: Cp2LutjLunnL|ajiuli líbj qinlu[nq L|óujpLuj|ntJ j5iupinbp|i inbuiul|libp|i inbuiu-1|шршр l|2|irájt¡pQ, Qum iniup|itihp|i, lihpl|iujiugi|ujö bli qöiuu|iuinl|hp 4-nuJ:

Ч-0шщшш1|Ьр 4. «-nul 2P2uitiuinnL|»juiti rîbg qmtii[nr\ ijâuipuij|iti guipmbpfi mbuuiljtibpfi шЬиш1]шршр IßfurtibpQ22

21 4-ôma|mLnL|bpQ liumnLgb[bb ИЬфЬш^ЬЬрр' « 4P l|iujp|n ini|jiu|tjbpfi hfiiSiuti фш, https://www.cba.am/am/SitePages /psstatisticaldatareports.aspx:

22 9-ôiuu|iuinl|bp[i l|iunnLgb[ bti hhr]Jitiiul|tihp|V « 4P l|iujp|n ini|jiu|tibp|i h|iiiiuti i[piu https://www.cba.am/am/SitePages /psstatisticaldatareports.aspx:

"ъппипиппьга-зпкь ьо. чпга-пмэ-зпкь

hli^iqbu bpliruJ t qôiuu|iuinl|bp 4-|ig, 2011 p. luilbbiudbö diuuliiu-

рьисфЬр и|Ш1л1|шЬЬ[ t LLP-PLL ршртЬрф (0.4-0.42), uiul|iujli 2012-|ng d|ilijü. 2019 p. qbpiul^nmd bb VISA piupmbpp (0.39-0.46):

ЧЫилрп1|ш1|ш1| piulil||i L[6upmhu2L|.upL|uj|ili hunjiul|iupqhpnil 1|ш-iniupi|iuô r|.piuiíujl|iuli i|infuiulignLiílihp|i, йшиЬшфршьцЬи' puipipbpriLl 1рш[и[шд qnpÓLuntinL[djriLbbbpfi дш^шф h ршЬшф 2UJpd[ihpujgli nLurtLdbuiufi-pnLfajmbp [эгид 1цлш u|iupqhL iutil|iulifu|il| qnpôiunlinLpjni.litihp|i iuó|i 2Lupd"Qli-puigp: Uiul|iujti i|hp|nLÔnLpjnLlili шпил|Ь[ u|iuinl|hpiui|np r|xupâtih|nL hiudiup lihpl|iujiugtihti{) liiuL £>iupinhpni{ qnpôiunlinLpjni.litihp|i öuii|ujlq (qöiuu|iuinl|hp 5) Li. piupinhpnij qnpôiuntinLpjm.litjhp|i j)iuliiul|Q (qôiuu|iuinl|bp 6):

£ujpmt¡pni[ 1|штшрфи6

q.npâmnljnL[a-jnLbÎjbp|i йшфиц^ь « repulí)

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

Ч-0шщшт1|Ьр 5. £uipipbpni¡ l]uiipiupi¡uió qnpóuinbnipjriLbbbpfi дшЦшц],

ií[b « qpiud, 1 f>iupip[ib puidfib pbl/bnq qnpâwnbnipjnibbbpfi дш1(ш[р, ií[b « r}puiiP3

hli^iqbu bpliruJ t ^0шо|шш1|Ьр 5-|ig, piupinbpnij l|iumiupi|iuó qnpôiun-linLpjnLtitihp|i öiui|iulq 2010-|ig iî|ilijli 2019 p. шб t lupÖiutiiuqphL 4.32 iuli-qiuií, |iuL| 1 piupin|iti piudfiti Qtil|linq qnpöumtinLpjni.tilihp|i 0ш1|ш[р' 1.32 iuli-qiuiT u|ujdmliiui|npi|ujö tinyli duümliul|uhiuini|iuönuj 2П2Ш^1ШГ1П11Э1Ш^1 ^2 qinlii|nq |uupinhp|i piuliiulinLpjiutT 3.28 luliqiuií Ш1|Ь|Ш9^Ш1^Р: иш фши-inmil t, np £>iupinhpni( l|iuiniupi|nq qnpöumtinLpjnLtitihp|i ôiui|iu[li umiu2iulig|"il| inbiïii| t qpiulignui 2P2LU^IUjrinLiaJLU^ ^bg qinlii|nq £>iupinhp|i piuliiulinLpjiuti шб|п inhdii||i til|iuindiudp, |iIijq qpiul|ujli bplmyp t inliinhunLpjiutj hiudiup:

9-ôiuu|iuinl|hp 6-|ig bplirud t, np 1 j2iupin|ili piudfili plil|linq qnpôiunlinL-pjni.lilibp|i piuliiul|Q qphph l|pl|luuu|iuinl|i|hi t wjb r}bii|pni.d, hpp piupmhpnij l|iumiupi|iuô q.np&mntinLfajnLtiljbp|n ôiui|iulq 2010-|ng J|ili^Li 2019 p. шбЬ[ t 2nLp2 6 lubqiud: Gliqqöblip, np piupmhpnij l|iumiupi|iuô qnpóujnbnLpjnLlilibp|i j)iuliujl|nLpjiutj шб|п mbJiqp luniugwliglili t pujpmbp|i j)iuliujl|nLpjiuli шб|п uibJix||n til|iuiniíiuijp: Uiu Liu фшиттй t intiinhunLpjiuli lîbg qpiuliiuti qiupqiu-gnuJLibp|i iiiuu|ili:

23 Я-0шо|Ш1л^Ьр[1 ljmnnLgb[blj ЬЬфЬш^ЬЬрр" « 4P l|iujp|i> https://www.cba.am/am/SitePages /psstatisticaldatareports.aspx U« i[fi6iul|iuq.piiil|iiiti l|nd|nnbfi L|ujjp|n ini|jiu|tibp|i h|iiiiuti фш https://www.armstat.am/am/:

Ëiupmbpnil 1|штшрЦш0

qnpbmnlinLp|riLlililjp|i ßiulliulj

■1 {Jiupinfili piuctfili QLiL|ljnr|

qnpöujnlinLpjnLlilihp|i ELuliiul)

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

9-дшщш1п1|Ьр 6. iPiupipbpni¡ l]uiipiupi¡uiá qnpâwnbmpjmbbbpfi piubiulfp,

1 jjuipipfib piuéfib pbljbnq qnpôuinbmpjnibbhpli puibiuljp24

« l|t¡liinpnliujl|iuti piulil||i i|óiupiuj|ili hiuiíiul|iupc|.hpni{ |ipiul|ujliiug-i|iuô i|infuiulignLiïlihp|i 0ши[ш[0 рЬгиршс^рп^ grugiuli|i2tihp|ig iJbL|p f/¿7L¡ifipn-ЬшфЬ Lfiiuprndbbpfi hiudLuLjiupqfi rffigngml []илршри[ш0 ilÓLupnLÚbbpfi ôiu-i[uj[b к, np|i 2wpd"Qli[aujgli nLunnîlimu|ipi|b[ t qpiuduiL/iub ifinfvuibgriLd fipui-LjLiiliLuglinri ßbLjbpriL[3jnLbbbpli U LlÓLupLuj/ili qnpôfi^bbpli m [¡6шршпш2^шр^ш-фЬ фшшршрщэЬр/! n/pngbujitiq U рфр/ibq ¡1рш1)шЬшдЬпq LjiuqduiLibpuinL-pjnLtitibpli j)iuliiul||i 2wpd'pli|aiug|'ili qruqxuhbn: Si|jiu|tjbptj шр1лшдпц|ш& bli q.óiuii|iuinl|bp 7-riLJ:

t[blfirpntimj|itj ijämpniillibpfi hmJmLjmpq, ôlul[lul, J[ti « r|.pujil

»T-puiiJuil|urtj i|in|iiurtignul |ipmL{mtimgtjnri Qlil|bpnipjnLliljbp

»46ujpujj|iti qnp&fiptibp L

i]6iupujhLU2ilujpl|Uj]|ili фшлгшргиэЬрр ujpngbufiliq. U ßljnpptiq. fipml|mljmgtinq

L)mqJujL|bpu|nLfS'jnLljlibp

Я-0ши|шш1|Ьр 7. tiblpppnbuijlib iláuipnirfbbpfi huiduiliuipqfi dfangnil 1/ш1ршрЦш0 i¡6iupnidbbpfi дшЦицр (d[b « i}piud), tipiudiulpub ifinfuuibgnid ¡ipiulpubuigbriri [¡b^bpnipjnibbbpfi b Цбшри/jfib qnpóft^bbpft U i¡6iupuihiu2iluipljiujlib ifiujuipuifaqfabpfi u/pngbuftbq U pjfipfibq fipuilpubuigbnn Ifwqdwl^bpiqnipjnibbbpli ршЬш1/р25

24 9-ôuJii|UJinl|hpQ ljujnnigb[ bti hbnJiùwlitihpQ' « 4P Liiujpfi, https://www.cba.am/am /SitePages /psstatisticaldatareports.aspx Li« i[|n6mL|mq.piuL|iuli L|ndfiinh|n L|iujpfi ini|jiii[lih[ifi hfidiuti i[piu, https://www.armstat.am/am/:

25 9-óujii|UJin[jbpp ljujnnigb[ bti ЬЬфвш^Ьрр' CC 4P L|iujp|n ini|jiu[übp|i h|nJujlj i[puj, https://www.cba.am/am/SitePages /psstatisticaldatareports.aspx, https://www.cba.am/en/SitePages /achfinancialbankingsystem.aspx:

"ьппипиппьга-зпкь ьо. чпга-пмэ-зпкь

hli^iqbu bpLirud t qôiuu|iuinl|bp 7-|ig, t[bl|mpnljmj|ili i|óiupnLdlibp|i hiudiu-l|iupq.|i J|i2ngnl[ l|iuiniupi|iuô i|ówpni.dlibp|i ôuii|iulq qbpiuqiutjgiuii|bu шбЬ[ t 2015 p.' 2010-|n hiudbdiuin 2mp2 2 lutjqxuJ, uiuL|iujli, |i iniuppbprupjnLtj г^ршЬ, r|.piuiíujl|iuli LjinfumlignuJ Li i|6iupiuj|ili qnpô|i£>lihp|i ru L[6aipaihai2^pL|mj|iLi фшитшргцэЬр^ u|pnghu|iliq Li £>|jip|itiq |ipuil|iutiiuglinq l|iuqiíiuL|hpu|nLpjnLti-lihp|i ршЪшL|nLfajnlLiQ L|p6wini|b[ f jrupiugiuti^jrupli qhuipnLiï 2-ni|: Ц.бшрпи1-lihp|i hmiioiL|aipq|i lî^ngnij l|iuiniupi|ujö i|óiupnujlihp|i 0ши[ш[р 2019 p., 2015-|i hiuiíhiíiuin, аи|Ь[шдЬ[ t 1-27 uitiqiuií, uiuL|iujli luju lutiqiud t[ шф[шдЬ[ t qpiuijiuliiuli ijinfumligriLiî Li i|óiupuij|iti qnpö|ißlibp|i ru i^mpuhiu2i|ujpl|iuj|"ili фшшлшрг^рЬр^ iqpngbu|iliq Li p[|ip|iljq |ipiul|iutjiuglinq l|iuqdiuL|bpii|nLpjnLtj-libp|i ршЬшф^гнЬр' ^diuii|iuiniuu[uiuliiupiup 3-ni[ Li 2-пф riL2iuqpiui[ t, np 2019 p., 2010-|n hiudbdiuin, t[bL|mpntiujj|nlj i|6iupnLdtjbp|i hiudiul|iupq|i dlign-gni[ L|iuiniupi|iuó 1[6шрпи!ЬЬр|п ôiui|iu|ti шбЬ[ t 2.66 lubqiud, uiul|iujli г^рш-diul|iutj фп^ишЬдгш! Li L|óujpujj|nlJ qnpô|iplibp|i ru фшршЬи^ф-ир^ифЬ фши-тшргцэЬр^ u|pngbu|itjq Li p[|ip|iljq |ipiuL|iuliiuglinrL l|iuqdiuL|bpii|nLpjnLtjtjbp|i piuliiul|nLpjnLtiQ йЬшдЬ[ t tinljLiq:

Piulil|iuj|"ili hiuiïujL|iupq|i inbfulin[nq|iaiLibp|i qiupquiguiörupjuiti aiuin|i-óiuIiq ptiriLpaiqpnq hiugnpq grugiuli|i2q lïnpujj[ puihLifibqfi U qpLubntl [jLuipujp-i[nq фп^шЬдтйЬЬр!! LuniiuijnLpjnLtjb Si4jiu|tihp|i uqnLpjiuli u|iuinóiurini{ qöiuu|iuinl|hp 8-rnJ qpiutip tibpL|aijaigi|b[ bli 2012-2017 pp. L|inpi|iuôpni|;

Ч-0шщшт1|Ьр 8. Wnpuiji piublj/ibq /jiu^/ií/í/fc/j/j qpiubgi¡uiópuibiulfnipjnibp, iSnpiuji bqiubuilinil qpuiduiliuib ifinfuiubgnidbbpli ршЬш^т-pjnibp jnipiupuibynip 1000 dbâiuhuiuuiljfi ftu/^i/m/26

hli^u|hu hpLiruií t qöiuu|iuinL|hp 8-|ig, 2017 p., 2012-|i hiuiíhijiuin, pb' Jn-puijL pailiL||iliq Ии^ЬфЬр^ qpailigi|mô ßailiaiL|nLpjnLliQ, pb' ilnpiujL hqiuliiuL|nil qpiuiiiuLiiuli фгфшЬдпиЛЬр^ piulnuL|nLpjnLtiQ jiupuipiuliyrup 1000 dhöiuhiu-uaiL||i hai2L|.ni| iuhnh|]i шб t Я-ршЪдЬ^ Ишйша|ш1пши[иш1|шршр 7.78 Li 21.16 lutiqiuií: huL| qiu ti2LutiixiL)nnJ t, np piutiL|hpQ lipgiuligruij ЫГ шаш2шр1|Ь[т| aijlia||iu|i inhfuti|il|UjL|iuli [nLÖnuJlibp, npntip oqliruij bli hiuóiufbinpqtihp|ili L|iu-тшрЬ[т Ш1|Ь[Ь ^bô pi|ni[ qnpôluntJnLpJnLtJtJbp, |xilJujjb[nL[ duidiuliiuL| Li nb-urupu, d|iiucluidiutjiul| iuu|iuhni|b|nil piupöp hiupdiupiui|binnLpjnLli: lL6|ili

26 9-ôiuu|iuinl|bpQ l|iunrugb[ bli hbr|]itiiul|tib|i[i' https://fred.stlouisfed.org/series/ARMFCMARNUM b https://fred.stlouisfed.org/series/ARMFCMTANUM l|iujph[ifi ini|jiu|bhp|n hfidiuti ь[рш:

Iiii|luuinnni t ЬшЬ «.-nui hiuiíiugiuligujj|"ili ИшишЬЬфгиргиЬр. hiuiïiugujlig|i ЬЬрршфшвдйшЬ iuuin|i6iuliQ 2019 [д. L|mqiJb[ t 72.4%27: 2009 [д. hiuiihiiiuin (6.4%) grugiulif^li ш6Ь[ 111.32 uitiqxuií: ГЭ-bU 2018 U 2019 pp. huí diuu|iuiniuu-fuiuli ini|juj|lihpQ piugiul|UJjnLii bli, uiul|iujli 2и1ша|Ыф li2bb nP 2018 |Э., op|i-Ьш1|, M-SP^iujiuuiniuli Piulil|Q nbl|npr|.iuj|"ili шб t qpuilighL iínpiuj|/|iliinhplihin pmbL||iliq hiudiul|iupq|i oqiniuinbpbp|i j)iuliiul|ni[: 2018 |э. M-SP-Ciujiuuiniulj Piulil||i Jnpmj[/|iljLnbplibLn piulilililiq hiudiul|iupqnLd qpiuljgi|iuô hiuóiufunpq-libp|i piuljiul|li шбЬ[ t 10 luliqiuif hiuulib|nil 120 000-|i, ujjlj|ntj¿, 2018 |э. ul|qp|ilj oqiniuinbpbp|i [a|ii|li р1|Г|.ш Jblip 15 700 tp28:

При/Ьи pri[np gmgLubfobbpfi ии1фпфпи1' ujhhpujdb2ip t qbLuhuiLpb[, ¡эЬ фрр ùbpljLujLugLlLuô gnLguibfotjbpü ¡ib^ujbu bb LubqpLuqLunbriLiS pLubljuij/ib hujrfLut]Lupq[i LpbipbuLuL¡Lub (^шиЬшфршщЬи' qriLLfi 2uihnLjpli) gnLguuhfobbpfi фш:

« puitil|uij[itj huitfuil|uipq.nu![ inb|utinLnqJiuil|uitj uiqrçbgru|ajrutitibpfi qtiiuhuiiniíuiti ilnr).b[[i (tibjpntiuij[iti giutigbpfi l][ipuiniíuiiíp)

PmtiL)ixij|nlj linp inbfubnLnq^libpQ l||ipiuni|nLJ bb hiuóiufunpqljbp|i uu|iu-uiupl|diutj hiudiul|iupqbpnLd b h|idlji|iuô bb t[bl|inpnlimj|ili 1лЬ^Ь1|шш1[ш1|ш1| giuljgbp|i b mbfulininqliiulibpli i[pw: LLju uinrudnil 1|шрЬпр t inbfbilm|nq|iiuljb-p|i iuqqbgnL|ajiuli qliiuhiuinrudQ piuliliiujlilj hiudiul|iupq|i ш1лпЬиш1|шЬ qnpônL-librupjiuli 1|рш: lijuii|bu, ljbpl|iujiugi|iuô hbiniuqninnL|ajiuli T-h"

iniupl|i|nLd t nph liu|iuiniul|li t puigiuhiujinbi pmbL|mj|ili hiudiul|iupq|i

gni.guili|i2lihp|i i|piu mqqnq inbfulinLnq|iiul|iuli |nLÔnujlihp|i uqq.hgnL|3jriLlilihpQ: ПштйЬши^рфпи! bli iî|i 2ШРР qnpônlilibp b qtiiuhiuini|nLii bli qpiulig|ig jm-piupiuliynLp|i iuqr|.hgnL|3jiuli ^шфр piulil||i qnixn 2Luhrujp|i libôrufajiuli i|piu:

ЪЬр1|1и|шдфпг[ iînqb[|i liu|iuiniul|li t u|mpqb[ piulil|iuj|"ili hiuiïiul|ujpq|i 2Ш-hriLjfa|i (i|Iiuju|"i) i|piu lujli ii| |i и |i qnpônlilibp|i mqqbgriLfajuli ^шфр, |il^ii||"iu|"i£ bli t|bl|inpntiujj|ili i|óiupnLiílihp|i hiuiiiul|iupqhpnil |ipiul|iuliujg4nq qnpôiupplibp|i hiudiufuiunli 0ш1[ш[0, j)iuliiul|Q, jrupiupiuliynLp 100,000 pluul^lnlj piudfilj piolín q ATM-lib р|п b POS mbpiJ|nljuj[tibp|n ршЬш1|р:

« рш1|1|Ш]|пЬ grugiuli|i2libp|i 4bp[nLÔriLfajujtj hшJшp pliinpi|bi bb druin-piujlilj b ЬцэьифЬ 2010-2019 pp. bnmLÎujixil|UJj|nlJ ini|jiu[libp|i hbinbjuiL piulil|iu-J|iIJ дгидшЬ^Ьрр29.

X1 - t|bl|inpnljLuj|ilj L|6LupriLJljbp|n hiudiul|iupq|n (hiudiufuiunlj) 0шь[ш[ (iî[li « qpiuij),

X2 - t|bl|inpnliLuj|ili i|6mpnnîlibp|i hiuiiiul|ujpq|i (hiuiíiufuiunli) piuliiul|, ХЗ - jrupiupiul^jriLp 100,000 pliiulß|ili piudfili Qlil|linq ATM-libp|i piu-liml|,

X4 - jrupiupiuli^jriLp 100,000 pliiulß|ili piudfili Qlil|linq POS unbpJ|nliLU[-libpfi £>iuliiul|,

Y- hm24hinnL diudiuliiul|iu2P2wli|i 2LuhnLjp (фши) (J[li « г|.рш11): Ъ2ь[ш& фпфп[иш1|шЬ1|Ьр|1 d|i2b фп^и1|ша|1[ш0п1|з-]шЬ qlJшhшlлJшll Иш-Jшp фпр0 t 1|Ш1лшр1|Ь[ LjUjnriLgbLnL ribqpbu|inli Jnr|.bL, иш1|ш]1| il|i 2ШПР

27 https://www.internetworldstats.com/asia/am.htm

28 http://www.armbanks.am/hy/tag/%D5%B4%D5%B8%D5%A2%D5%A1%D5%B5%D5%AC-%D5%A2% D5%A17oD57oB6%D57oAF7oD5%AB7oD57oB6%D57oA3/

29 https://www.cba.am/am/SitePages/psstatisticaldatareports.aspx

Lnnimunnhra-anKb bo. ^nra-ni^ra-anM.

i|nuli|i2tjbp|i uinnLqdiuli lupryrnlipriLJ i[tin2h^hu hnLuw|jinLpjnLtjtj LujtipLuti t[ piupSp umiugL[b[, piug|i r}piutj|ig, i(inL|infLiLuL|Luliljbp|i d^Li L|nrib|jLug|inli q.np6iul||iglibp|i diuinp|ig|i L[bp[nl6dLfajnlIjq l[L|lujnlJ t r].pwtjg J^li dnLLin|iL|n-[btibaipnLpjLuli iunl|LujnLpjLuLi iliuu|iti:

LTbp fulir|.p|i qbuipmil huiniuL| l|iuu| qnjnLpjmti nLlj|n iInLinp|i Ll b|j)|i lIIh^Ll, uluL|lujLi nbqpbu|inli dbpnr|.|i l||ipwrHlwijp qpbpb wbhliwp t paigujhLujLnb[ q.npd[itipwg|i Jnr|.bLwi|npnLilQ Ll l|iufui|w&nLpjnLliQ JnLLnp|n ru b|j)|i J^Ll: liju-ll|[iunl[, hiu2i|ji wnlib|ni{ nbqpbu|inti dnqbiJi Lj|npLuriJujlj uuLihtjujp|nljnLpjnltiq' i|bpnli2JLUL i|ini|infuwL|wlitibp|i J^Il i|infuL|wfui|w&nLpjwli qtiwhiuiniliuti hai-diup Jnr}b[p L|iurinLgL[b[ t iuphbuiniul|iutj bbjpnliaij|ilj giulig|i h|idiuli i[piu: lijb airiLUL[b[ iupr}jnLtjwi|bin q.pp&|np t, j)iuli|i np |ip plinypnij nj q.6aij|ilj t Ll h|idliiu-

LjLUtl LliriLUL[b[nLpjnLljlj LUjtl t, np Qllr}nLllLUL| t hlUgnqnLpjLUdp l|bp|nL&b|nL U1L|jLU[-

libpp, lubqiud bpb qpiubp LPhM. ¿titJ l|iud iur]6iuun|iu& bb:

Lbjpnbiuj|ilj giuligbp|n dbpnr|.|i oqiniuqnp&nLdp htiiupiui|npnLpjnLtj t Qti6b-nmd i[bpiupiniur|.pb[nL ^wijiiuqiulig puipq L|iufui|iu&nLpjnLtjlibp Ll liiupnq t oq-LniuqnpdL[b[ pn[np Lujti pliwqwi|wntibpnLiI, npuibq Lulihpujdb2Ln t LnL&tJL l|iuli-fuiuinbuijwli, qiuuiuLiiupqilwli, qliwhiuunjiuti Ll l|iuriwi|wpdwtJ [uliq|iplibp:

« pailiL|bp|i gnLgiuti|i2libp|i i|bp|nL&nLpjiuti hiudiup npiqbu libjpnliwj|ili giulig|i in|iu| Qtiinpi|bL t pwqilw2bpin u|bpubu|inpnliQ (Multilayer Perceptron 30)' 40x4 iinLinjDni[ (2010-2019 pp. bniuJujluLjujj|nlj ltil|juj[tibp), qiuqinli|i 2bpLn|n h|itiq libjpntinij Ll dbL| b[poij|iLi libjpntinij (40x1 £wiJinqwl|wtinLpjwiip ilbLjinnp' hLU2i|bmnL d"LudiuliLuL|LU2P2Luli|i 2whmjp (ijtjiuu), 2010-2019 pp. bniudujiuL|iu-ini|jiu|libp):

Synaptic Weiglit > 0 — Synaptic Weiglit < 0

Bias

Hidden layer activation function: Sigmoid Output layer activation function: Identity

Q-&UI uj ill in l| b p 9. Swtigfi 6iupipuipiuufbipnipjnLti[i

30 TlbpgbuiinpntiQ l|wtl u|bpubu|inpntiQ ntr|br|ji inbr|bl|wini|nt|ajwti [itil|w[iiwti Jw|abiJwinfil|wl|wti L)lulS hiuilwl|wpq^wjfitj ilnr|.b|ti t (ntr]br]ji lilnpbntibinfili ilnr|.b[):

Pwqiiiu2bpin u|bpubu|inpnlili |ipbti|ig libpl|wjiugtinLii t n^ qöiuj|iti hwiiiu-l|iupq, npQ, uni|npwl|wti qöiuj|iti iibpnqtibp|i hwiibiiwin, pmjL t iniu|jiu uii4jlu[-Libpli Luu[bLh |wi{ r|.LuuujL|Ujpqb[31: h inwppbpnLfajnili mbqbl|wini|nL|3jiuti Ü2wl|-lîaili wi|iulir|.wl|wti libfanqlibpIV tibjpnliiuj|"iti giuligbp|i öpiuqpiui|npnLiiti fipiu-l|iuliwgi|nLij t nLurugiiiuti qnpÖQlifaiugnLii:

Ubp Jnr}b[ruJ pLuqJiu2bpin u|bpubu|inpntj|i (Multilayer Perceptron) 6iup-LnLUpLULqbLnnLta-jnLljlj rull|l qÔLULl|LULnL|bp 9-ruJ llbpl|lUJlUgi|lUÔ rnbupp:

Siutig|i 6LupmLupLuii|bmnLtajnLljQ dniq. L|LULi|nLjm qôni[ inbuiulib|ji t qiupö-liruJ qnpônbtjbp|i J|i2b L)lull|q:

Spijiuô Jrumpiujlilj piuqJnL|3-jnLlj|ig u|iuiniuhiul|iutjnpbli iuniuli0tjiugi|bL bb bpL|nL jhLumijnq pwqdnL|э■JnLllllbp, nLuni.gnqiul|iuli (mi|jiu|tjbp|i 70%-p) b uinm-(ini{jw|tibp|i 30%-Q):

ripa|bu qiur|inti|i 2tfriLnh LuL|LnhLlUjg,^LU^1 $ni.til|g|W Qliuipi|b[ t u|iqiJn|i-qiuj|iLi 1|lulI |nq|iuin|il| $nilil|g|iwli.

T-pai h|n JtlLUl|LUlj LUriLUL[b[nLtajnLlip, JjnLU LUl|Ln|lL[LUgilLUll ^inLljL|g|lLUllbp|l hiuJbJLULnnL|3-jLUJp, nqg iunailjgp|i i[piu q|i^ibpbljgb[|inLt3-jnLljlj t b u|iupq inbu-j)|i LuôailjgjLUL nLlibliLU[Q: ibni.tjl|g|iiutj iupqnLdblnn|i LupdbpQ ÖbiuifinfuruJ t (0, 1) J|i2luL|lujp|iIi a|LuinL|Luljnq Lupdbpli:

Siulig|i nLunLgruJp l|iuqdiul|bpii|i|bi t Batch u|iupiudbinp|i QliinpnL|ajwdp, Quin np|V u|iliwu|in|"il| l|2|intibpQ [awpiiiugi|nuj bti ii|iwjli uijti qbuipnui, bpp q|iinwpl|i|bL bli pn[np nLunLgnqail|LuLi qpumnLiilibpQ32: Uju Jbpnqß oqifiiuLiiup £ hiuifiL/iuiiibu ifingp ÔLUL(LU[nil ßbifpuib^bb/ifi hiudiu/i33:

Uinwgi|wö wpryruliglibpQ pbpijwô bli hai2npq|iL[ tibpl|iujwgi|wô SPSS ôpiuqp|i hw2i{buii|nL[ajnLlilibpnLiï:

U.rynLUUll| 1

T-fru/ßfr/j/i r}lnfiiupljJuib uidifinifi uiqjmuiul]

I Case Processing Summa ry I

N Percent

Sample Training Testing 32 8 80.0% 20.0%

Valid 40 100.0%

Excluded 0

Total 40

UlqjnLULuL) 1-|ig (Case Processing Summary) bpbmJ t, np q|iiniupl|ni.dtjbp|i 80.0%-q l||ipiuni|bL t nLurngJoib l|hnL[nllJ, |iul| 20%-h pbinpi|bi t [abuiniuj|ili i(inL[|i hoi Jiup, np|i tjii|iuiniul|p dnr|.b|ji 62qpnL|ajni.liQ uinnLqb[b t:

31 https://neuralnet.info/chapter/%D0%BF%D0%B5%D1 %80%D1%81%D0%B5%D0%BF%D1%82%D1% 80%D0%BE%D0%BD%D1%8B/

32 https://towardsdatascience.com/batch-normalization-in-neural-networks-1ac91516821c

33 http://faculty.smu.edu/tfomby/eco5385_eco6380/data/SPSS/ModelingNodes.pdf

Lnniiniipnhra-anKb bo. Mnra-nwa-anKb

3iubg[i ipbqbljuiipni luqjnLuiul]

LLr|jn lu lu L| 2

I Network Information 1

1 x1

Covariates 2 x2

Input Layer 3 x3

4 x4

Number of Units" 4

Rescaling Method for Covariates Standardized

Number of Hidden Layers 1

Hidden Layer(s) Number of Units in Hidden Layer 1a 3

Activation Function Sigmoid

Dependent Variables 1 y

Number of Units 1

Output Layer Rescaling Method for Scale Dependents Standardized

Activation Function Identity

Error Function Sum of Squares

a. Excluding the bias unit

LLr|j n lu lu L| 2-|ig (Network Information) l|iu Lilu[ q.blibpiugi|wô iuphbuinwl|wli tibjpnliwj|iti piuj|ilj, qxur|inli|i Ll b[pLuj|ili 2bpinbp|i piubiuLiQ Lul|m|iL[LugiÎLuli $nLliL|g|iiuli (Sigmoid) Ll iuj[li

ULrynLUUll] 3

Ifnqb[li qbiuhuiipiSmb Luiiifinifi gnigiubfcbbpp

Model Summar

Sum of Squares Error

Training Relative Error .576

Stopping Rule Used 1 consecutive step(s) with no decrease in error3

Training Time 0:00:00.01

Testing Sum of Squares Error .395

Relative Error .326

Dependent Variable: y

a. Error computations are based on the testing sample.

liqjnLuwli 3-nuj libjpntiluj|iti gwlig|i |iui| npiuL||i iiiuu|ili t fununuj wjli, np ufuui|libp|i piunaiL|nLu|iLibp|i qruiiiupQ hwi|wuiup t 8.927-|i, |iuL| nLunLgnr|iu-L|luIi Qtiuipailip|i i[puj hwpwpbpwL|wti ufuuilq l|LuqJnuJ t 0,576, uuinLq.|i^ qLiui-paibp|i ilpw ufuiu|tjbp|i piuniuL|nLu|iljbp|i qxiLiIiupp hiui|wuiup t 0.395-|i, |iuL| hiupiupbpiul|iutj ufuaiLQ LiaiqJmJ t 0,326:

'Tliupiudbinpbp|i qliiuhiuindiuli (Parameter Estimates) LurynLuaiL|nLJ L|iupnr[ blip rnbubbi q.tiwhiuini|wô Lupd"bptibpQ' pbpijiuô uj qj n lu lu L) i|bp|itj Öaifu hiurn-i|wônLd, JnLinjDiujI'itj 2bpui|ig r|.bii||i piuj)tji|iuô 2t'PLnh q.npônbljbp|i hiupiupbpnL-pjnLblibpp, |iuL| bpL|pnpr|. Jluuq paiplujLuô 2^iPLnh9 lî|iIi^Ll b[pLuj|ilj 2bpm pliL|iuô q.npôntilibp|i qliwhwiniuL|wlilibpti bli:

Predictor

Input Layer

Hidden Layer 1

//7j#jfr//j qbiuhuiipiliub upupiuilbippbpp

Parameter Estimates

Predicted Hidden Layer 1

-.153 -.243 .001

-.747 -.724 -.659

-.737 -.872 -1.046

.203 -1.822 .130

-3.370 .688 -2.481

liri|nLUUll| 4

Output Layer

(Bias)

x3 x4

(Bias) H(1:3)

.409 -1.660 2.104 -.773

LItiL|wfu i|ini|infuwL|wlitibp|ig jrupiupiuti^nLpli Li2LutiluLjlunLpjnLtiq pbp-i|luô t luqjnlululi 5-nuI. xr .066, X2" .080, X3' .328, X4" .525:

Uinwgi|wö Lupq.jnLliplibp|i hfujiuti i|piu l|Lupnq blip bqpiuL|iuglibL, np hui2-i[bmnL diuJluIiluL|lu2P2luIi|i 2whnyp (i|tiiuu) qnpônb|i hiudiup iuniui|bi Jbô wq-qbgmpjnLtj (l|Lupü.npnLpjnLlj) nLb|i mbpJ|iliLULlibp|n Ll piuliL|nJiumljbp|i piuliiuLip: SbpJ|ililu[ljbp|i U piulil|n Jiumljbp|i j)iuliiuL| qbpiuL|iujnLpjiuli hLU2L[t'mnL duidiu-IiluL|lu2P2luIi|i 2whnyp (i|tiiuu) qnpônli|i pliinpnLpjnLtjQ u|iujdiutjiui|npi|iuô t lipiulinij, np inbpd|iliiu|tjbp|i U paibLinJaimbbpli qnpôptjpiug|ig Jaipr}l|Luj|ilj qnpôntifi piugiunnujQ pmj[ t iniu|]"iu tiul|iutinpbli lii|wqbglibL ôiufuubpQ |iti^ii|bu hiummli ôpiuqpiuj|iti wii|whni|iiwti Ü2luL|iJluLi wlihpwd~b2uinLpjiuti pwgiuL|wjnL-pjiuli Ll qwliâiuu|wh|iti w2fuwinwi|wpâ i|6wpb|nl hu^iljili, iujtiu|bu t[ lujLi piu-Li|i 2t'nphhLl.> nP i|6iupiliuti ini[jw|libpQ LPwgtib|nL duiiiiutiiuLi pmj[ inpi|iuô ufuiu|libp|i hiudiup u|wmwufuwbuiini|nLpjnLliQ L)pnlü t haiöujfunpqQ:

UqjriLuuili 5

Ublfuj/v ifinifin[vuj^ujbbbp[i b2uibiul]ui[linipjnibi]

I Independent Variable Importance I

Importance Normalized Importance

x1 .066 12.5%

x2 .080 15.3%

x3 .328 62.5%

x4

.525

100.0%

Lijdii linLjli [uliq|ipQ q.|-iinwpL|bti{) MatLab Function Fitting Neural Network qnpô|ipni|. LÎ2LuL|b[ «nLunLgiutii|wô» dnqb[, npinbq i|iwuinwg|i Ll qlnuhiuini|nq aipd"bplibp|i lifigU ijinpp LniuppbpnLpjnLliQ L|i|L|wj|i iînqb[|i hnLuiu|jinLpjwli liiu-

Ubp op |ntj lu L| n ni i|bpgi|iuô bli tiiufunprj. futiqpmJ plir|.qpL|i|iuô gnLgiutj|i2-libpp' 2010-2019 pp. bnaiJujiuL|Luj|ili ml|juj[llbpq, paibL|ujj|ili 2whnLjp|i (l[Iiluu|i) ^Luijip, t[bL|inpnliLuj|ili LlÖLupnLJbbph hiudiuL|iupqbpni[ |ipiuL|iuliwgi|nq qnp-ôiupplibp|i hiudiufuiuntj ôlul[lu[q, paibiuLip, jmpiupiuliynLp 100,000 plnuLß|ili pLud"|nti pliL|ljnq ATM-libp|i Ll POS inbpd|iliiu|tjbp|i j)iuIiiuL|q: lTnr}b|ji iupr}jnL-liiui|binnLpjnLliQ uinnLqb[nL hiudiup hiudbdiuinblip mi|jiu[libp|i lia|LumiuL|ujj|ili Ll

■p

Or E £ E 5

§ a»

K5 c

,3 5

<0 £

J 3

1 ^

E cr

c, c

r-s

C* 3

I

E?

c*

i ra

fV.

ra c ■S ■a S

c*

"a-

3-£

I

«o S

Output ~= O.S6*Target + -3.3e+02 Output -= 0.92*Target + 6.2e+02

Output 0.92*Target + 4.5e+02 Output -= 0.94*Target + 7.3e+02

&

5 E

E

^ &"

1a cr cr ra

or E £ E 5

cq E

"e"

ra cr

5

ra E cr 1D CT CT

E &

E

CO

E

cr

CO

c

CQ

E

cr

E

Of

<=;

CX

q-

cr 10 .

~q3

3

II -p

cr tL

c

E ^

E,

CQ

E cr

CQ

^ E ra

ro

CQ

z =

E 3

£ & cr c

11 ^ NT»

cr 5

-p c cr 1o .£ -=>-1a =r

3 E & &

to E

co 5

c c

co s

5 P E

CQ

NJ

C

cr =3

C 7

c 3--E"

E, E

Jb.

to

Oqiniuqnp&b|ni{ l|iunnLgi|w& giuligiV qtiiuh win blip hui2i|binnL duidwliw-L|lu2P2ujLi|i 2whnLj[a|i (i|liwu|"i) aipdbpQ 2010 fa. ^nppnpq bnwiiujwl||i hLULiLup1 l|iuiniupb|ni{ hbuibjiu[ hpwiIiutiQ.

» sim(network1,[6048; 1172715;52;377]): Uiniutinuj blip hbinbjlUL Uipr|.jnitl£>Q.

LLbpair}ujriljlu[nl[ 5biui|inflil[lu6 l|inl)hnfuluL)lutiti' hiu2i|bLnnL diu diubiul|iu-2P2Luli|i 2whnLj|a|i (l[Iiluu|i) qbiuhiuini|iii& LupdbpQ 2010 p. ^nppnpq bniudujiu-L||i hiudiup hlul[luulup t 12744-|i (d|b « qpiuJ), |iul| puin iunbinpwj|ili piulil||i mi|jiii|tjbp|V 13058-|i (d[li « qpiud): <iupiupbpiul|iuli ufuaiLp l|iuqdni.d 2.4%: Uiniugi|w& luprynllip|ig iul|lihiujin t wphbuiniul|iuli libjpngiubgnil qbiuhiuin-i|iud LUnLUL|b[nL[3jnLljQ:

P-duiujLuinljbp 12. £ui2i[bipni diudiubiu^uJ2P2iub[i 2whnij[&li (ilbuiufi) qbiuhiuipi[iud iupdbj>bbp[i hiudbdiuipni/ajnibp ifiiuuipiugli uipdbpbbpfi hbip

9-6ujLi|LULnl|bp 12-nLiI tibpl|wjwgi|wd bli pLuLiLiln' hiu2i|binnL duiilwtiwl|w-2P2wti|i i|iiiiuiniug|i 2whnLj|a|i (l[Iiluu|i) b iuphbuiniul|iuli bbjpngiuligni[ qbiu-hiuini[iu& Jb6nL|ajnLlilibpp, npnbg lupdbplibpp plul[luL|luIj|iIj Jnin bli |ipiup: i'luuiniugli b qlnuhiuini|nq iupd"bj)tjbp|i d^b Ljnnpp miuppbpnLpjnLtjp i[l|iujnLd t dnqb|]i hnLULU[|nnLf3jLulj Jluu|hIi, np|i h|idiutj i[piu liwpnq blip l|iulifLiwinbunLd-libp l|Lumaipb[ Lujti bli|aiuqpnL|ajiudp, np ni.unLiIliiuu|ipi|nq duidwbiiil|iii2P2w-linLd qnp6nr[ Op|lllLUJLUL(inLt3-jnLllllbpp l|U|Whll|llllll|bll biub lllll| UiqiUjnLd: hlij-a|bu aipr|.bli li2L|b|. t. futir|.p|i [nL&Jujlj hiudiup dnr|.b[Q L|LUQnLgi|b[ t bpL|riL iniup-pbp &pwqpiuj|ili SPSS b Matlab: linw2|iti futir|.p|i op|itiwl|nil

Qtir|.q.6L[trL t n.|iinwpl|i|nq qnpdntitibp|i l|wpbnpnL[ajniliQ, npuibq l|iunrugi|ujd ilnqbiji lupqjnLtipnLii pwgiuhiujini|bL t piulil|wj|ili hwilwl|wpq|n 2whnLj[a|i i|piu uiiuppbp qnp&ntilibpfi iuqr|.bgnL|3jwti ^uiiJiq, npli, quui trufajiuli, Matlab-ni( hliiu-piui|np uuiluIilul: bpl|pnpq [uliqpni| iuphbuinwl|wti tibjpntiiuj|ili gwligfi d|i-2ngni[ umbq6i|b[ b l|LumiupL[b[ t nLurugnLd Matlab 6piuqpiuj|ili i|iiu|ab|dni[, np|i oqbnL|3-jLudp, |i miuppbpnLtajnLli SPSS L|iLUfabfa|n, l|iupb|Ji t uiniubuiL pwi|wl|iu-li|ib piupSp 62qpLnnL|3jiudp aipqjnLbp:

bqpuiljiugnL|ajnLbbbp: « piulil|Luj|ili hiudiul|wpq|i inbfubn|nq|iiul|iutj gnLgaib|i2libp|i 2Lupd'pb|aaigp fanljl t iniu[|iu bqpiul|Lugbb[, np « ^>|iliLubuLU-Ljiulj n|npinli t plil|linLd inbfubn|nq|iiul|iiili hwqbgi|w&nL|3jiuli 2wpnLbiu-

Lnnununnhra-anhL Ь4 ЧРГЭ-ПМЭ-ЗПКЬ

1|ш1|шЬ шбп1[: T-piu diuu|ili t 1|1|Ш.1П1^ I3'3' ATM-bbp|i Li POS inbpd|'iliiu[libp|'i, pb' ршфьцфЬ mi|inndiuiniugi|iu& Jbpbtimljbp|n ршЬшф шбр:

U|iLiljnLjli chujJiajIjixiL), m.uni.dliiiiu|ipi|iiiô jnLpiupiulijjnLp 100,000 plioiL|^|ilj piudfiti Qlil|linq ATM-tibpfi Li POS inhpij|iliuj|lihp|i piuliiuL|nLpjiuli шбр pmj[ t шш[|пи bqpiul|iuglihL, np inhfbilm|nq|iiutihpQ pliiuLiyupjiuti lunopjiujnuí hbinpq-hbinb ujL[b[h nL iui|hLh ^bô qhpiuLiiuiniupnLii hli uinailiôtinnî: ПшпиЛ|ши|1р1|ш0 gni.giuli|i2tihp|ig (йшиЬшфпршьцЬи' ilnpiujL piutiL||itiq) L|iuph|ji t np

« pliiuL|yupjnLliQ i|6upmhiu2i|ujpl|iuj|"ili qnpôiunlinLpjnLlilihp|i |ipiiiL|Ujtiiug-liiuli qnpÔQtipiugli шиип^бшЬшршр inhqu^nfunLii t hiuiíiugiuligiuj|ili infipnLjp |uljujjb[nL[ ribumpubbp (diu JiuliiuL|, r}piudiul|iuti J^gngbbp Li iuj[li):

<aipL| t пП ^ pmtiL|UJj|ntj hiudiul|iupqnLd inbqhL|iuini|iul|iutj rnbfu-lm[nq^ljbp|i bbpqpruJp qpaibgruJ t 2шРП1^ш1|11|1|шЬ npp u|iujdiutjiu-i|npi|iuô t inbinburupjaib qiupqiugdiudp, uu|iuuiupL|diutj Li ôujnujjnLfajnLtiljbp|n n|npin|i Li hiudiugiutjgiujl'itj l|iuu||i hiuuiutjbiJ'inLpjiutj iuóni[, рьифифЬ iqpn-qrnL|inljbp|i tiL|iuindiudp ii|iuhiuli2iupL||i iui|b|iugdiudp: huL| tL hP hbpp|itj iî|i2Linpqmi|6aipLibp|i inhupni( Ы|шJnLuntibp|n шб t илцшИпфий, iiiuu|ili фшиттй t u||iuuin|iL| £>iupinhp|i £>iutiiul|nLpjujti Li qnpöiunlinLpjnLlilihp|i, t[bL|inpnliaij|ili i|óiupnLijlihp|i hiuiïiul|ujpq|i lî^ngnij L|iuuuupi|ujô i|óiupnLiílihp|i ôiui|iu|]i ш1|Ь[шдгийр:

SPSS фшрЬр|п i[bp[пLÔnLpjпLtitibpпl[ piugiuhiujuu|hL t r|.|nLnujpL|L[nrL <4nP" ôntilihp|i L|aipLinpnLpjnLLiQ, L|iumugi|ujö linqhiji 2ÏJnph|nu|iupq t qiupÖb[ piuti-L|iuj|itj hiudiuL|iupq|i 2Luhmjp|i (филф) 1[РШ ыуЬифф iniuppbp qnpônblibp|i aiqqbgrupjaili ^шфр, ¡п^ифцфр bb tLbL|inpnliaij|ili i|ÓLupni.dlibp|i hiudiul|iupq|i (hiudiufuiuntj) &шь[ш[р, j)iuliiuL|[i, jnLpiupiutjjjnLp 100,000 р1ли1^|пЬ piudfiti pbL|linq ATM-bbp|i Li POS inbpd|iliiu|tjbp|i f)iuliiuL|Q: LLriLiinpaij|ilj piutjL||i gm-дшЬ|п2ЬЬр|п dnr}b|ii^npdiuli luprynLlipnLd L)lu pniq blip h bin Lin Lpj rub aibb[, np hiu2i|bi-nnL d"iu JiuliiuL|iu2P2wtj|i 2whnLjp|i (филф) i[piu шпил[Ь[ Jbó aiqqbgm-pjmli mlibli inhpij|ntiiu|tihp|i Li piuliL|niíiuintihp|i £iutiiul|Q:

Matlab фшрЬр|п oqlinLpjiuiíp U iuphhuinuil|ujti Libjpntiluj|nti guitig|i lí^n-gni[ i¡2aiL|i[bL t Jnqb[, npnuj фшиииид|1 Li qtiiuhiuin^nq iupd"hptihp|i lifigLi фпрр inoippbpnLpjnLliQ ujjnllî t dnqhiji hnLuui|]uupjujli йилфЬ: M-bpgfilifui hfuíiuti ijpiu l|iupnq blip 1_|шииирЬ[ l|iutifbiiuinhunLiítihp lujti blipiuqpnLpjaiiîp, np nLunLiiliiuu|ipi|nq duiiíiutiiul|iu2P2wtinLií qnpônq ор|11|ш^шфтр]П11|1|Ьрр l|ii|iuhii|iutji|bti 1|ш1х шll|шqшJnLJ:

lijuii||iuni[, « ршфьифЬ haïJшL|шpqnLlI шрпЬитш^шЬ ршЬш^шЬт-pjaili hiui|b|i|iuólibpQ шпш1[Ь[ шр^тЬшфьппрЬЬ 1|шрп^ bb libpqpi[b[ POS inbpJliaiLh Li ATM giuligbprnd: Ьпшрф, рп[прт[Ь^ ^h ршдшппи! linp hai-1[Ь[1[ш01|Ьр|л libpr^prnJlj lujL J|i2aii[iujpbpnLJ, Jшullшl[npшll|bu, pmbL|UJj|nlJ uii|iuuiupL|diutj haiJшL|шpqbpnLJ:

Oqinuiqnp6i|ui6 qpuil|uitirH|3jni.ti

1. Moolayil J. J., Learn Keras for Deep Neural Networks: A Fast-Track Approach to Modern Deep Learning with Python, 2019,192 pages.

2. Николаева С.Г., Нейронные сети. Реализация в Matlab: уч. пособие, Казань: Казан, гос. энерг. ун-т, 2015, 92 с.

3. Ширяев В.И. Нейронные сети, хаос и нелинейная динамика, М.: Красанд, 2011, 232 с.

4. Al-Shayea Q. К., Neural Networks in Bank Insolvency Prediction, IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, Vol.10 No.5, May 2010.

5. Bahia I.S.H., Using Artificial Neural Network Modeling in Forecasting Revenue: Case Study in National Insurance Company/ Iraq// International Journal of Intelligence Science, 2013, 3.

6. https://www.acba.am/

7. https://www.ameriabank.am/

8. https://www.ardshinbank.am/

9. http://www.armbanks.am/hy/tag/%D5%B4%D5%B8%D5%A2%D5%A1 %D5%B5%D5%AC-

%D5%A2%D5%A1%D5%B6%D5%AF%D5%AB%D5%B6%D5%A3/

10. https://www.armstat.am/am/

11. https://armstat.am/am/?nid=12&id=01001

12. https://armstat.am/am/?nid=12&id=01001, https://www.armstat.am/am/

13. https://www.cba.am/am/SitePages/statfinorg.aspx

14. https://www.cba.am/en/SitePages/achfinancialbankingsystem.aspx

15. https://www.cba.am/am/SitePages/statfinorg.aspx

16. https://www.cba.am/am/SitePages/psstatisticaldatareports.aspx

17. https://www.cba.am/am/SitePages/fsreport.aspx

18. https://www.inecobank.am/hy/lndividual

19. https://www.inecobank.am/hy/Business/business-tools/payment-solutions/pos

20. http://www. kargavoru m. nkr.am/static/1663

21. https://www.internetworldstats.com/asia/am.htm

22. https://fred.stlouisfed.org/series/ARMFCMARNUM

23. https://fred.stlouisfed.org/series/ARMFCMTANUM

24. http://www.parliament.am/draft_docs7/P-123-lr_himnavorum.pdf

25. https://towardsdatascience.com/batch-normalization-in-neural-networks-1 ac91516821 с

ъппипирг^га-зпкь ьо. чпга-пмэ-зпкь 153

ВАРДАН САРКИСЯН

Заведующий кафедрой экономической информатики и информационных систем АГЭУ, доктор экономических наук, профессор

АРМЕН КАЗАРЯН

Доцент кафедры экономической информатики и информационных систем АГЭУ, кандидат экономических наук

ГАЯНЕ АРУТЮНЯН

Ассистент кафедры банковского дела и страхования АГЭУ, кандидат экономических наук

Статистический анализ и оценка влияний технологической среды искусственного интеллекта в банковской системе РА.- В статье рассматриваются проблемы воздействия цифровых технологий, используемых в банковской системе Республики Армения. Банковские цифровые технологии рассматриваются как среда для внедрения элементов искусственного интеллекта. Изучение этой среды может выявить определенные стратегические направления внедрения искусственного интеллекта. Описан ряд технологических показателей: электронные платежи, количество банкоматов, РОБ-терминалов, а также динамика этих показателей за последнее десятилетие. Выделены некоторые закономерности, которые могут стать основой для разработки технологических стратегических решений в банках РА. Последние включают в себя интеграцию элементов искусственного интеллекта как в деле эффективного управления банковской системой, так и во внедрении более полезных решений для обслуживания клиентов. Во второй части статьи предпринята попытка оценить влияние технологических факторов банковской системы на показатели (чистую прибыль) банков с помощью нейронных сетей. На основе этой модели с применением показателей банковских технологических факторов разработаны прогнозируемые (влияющие) факторы.

Ключевые слова: искусственный интеллект, банковская система, электронные банковские услуги, модель оценки влияний, нейронные сети.

С45,

VARDAN SARGSYAN

Head of the Chair of Economic Informatics and Information Systems at ASUE, Doctor of Economics, Professor

ARMEN GHAZARYAN

Associate Professor at the Chair of Economic Informatics and Information Systems at ASUE, PhD in Economics

GAYANE HARUTYUNYAN

Assistant Professor at the Chair of Banking and Insurance at ASUE, PhD in Economics

Statistical Analysis and Impact Assesment of Technological Environment of Artificial Intelligence Environment in the Banking System of the RA.- The paper discusses the problems of impacts of digital technologies used in the banking system of the Republic of Armenia. Banking digital technologies are considered as an environment for the introduction of artificial intelligence elements. The study of this environment can highlight certain strategic directions for the introduction of artificial intelligence.Various technological indicators are described: electronic payments, the number of ATMs and POSterminals, as well as the dynamics of these indicators over the last decade. Some patterns were emphasized that can be a basis for the development of technological strategic solutions in the banks of RA. The latter include the integration of artificial intelligence elements both in the efficient management of the banking system and the introduction of more useful customer service solutions. In the second part of the paper, an attempt was made to assess the impact of technological factors of the banking system on the indicators (net profit) of the banking system using neural networks. Based on this model, forecasted (influencing) factors were developed using the indicators of banking technological factors.

Key words: artificial intelligence, banking system, electronic banking services, impact assessment model, neural networks. JEL: C45, G21