Ключові слова
банківська сфера
застосування ШІ
шахрайство
ризики
банківські операції
підходи до застосування ШІ
Як цитувати
Анотація
У статті обґрунтовано актуальність застосування штучного інтелекту у банківській сфері в умовах стрімкої цифровізації, зростання обсягів онлайн-транзакцій та посилення кіберзагроз. Метою дослідження є аналіз сучасних моделей ШІ, що використовуються для виявлення шахрайства, управління ризиками та підвищення безпеки фінансових операцій, а також порівняння практик їх упровадження у США, Великій Британії, країнах ЄС та Україні. Теоретичну основу становлять методи машинного навчання, глибинні нейронні мережі, ансамблеві алгоритми та гібридні AI-архітектури, здатні аналізувати великі масиви даних у режимі реального часу та виявляти складні поведінкові патерни. Отримані результати демонструють суттєві відмінності у рівні технологічної зрілості банківських систем різних країн. США та Велика Британія активно впроваджують гібридні моделі та графові нейронні мережі для детектування складних шахрайських схем, тоді як країни ЄС роблять акцент на Explainable AI, забезпечуючи відповідність регуляторним вимогам. Україна зосереджується на розвитку транзакційного моніторингу, алгоритмів класифікації та моделей виявлення аномалій, що дозволяє підвищувати точність оцінки ризиковості операцій. Показано, що використання ШІ сприяє зменшенню кількості шахрайських транзакцій, прискоренню аналізу даних, оптимізації внутрішніх процесів, зниженню операційних витрат та покращенню клієнтського досвіду. Водночас виявлено ключові бар’єри впровадження: недостатню пояснюваність моделей, високі вимоги до ІТ-інфраструктури, дефіцит фахівців та потребу у гармонізації нормативних стандартів. У висновках підкреслено, що ефективний розвиток інтелектуальних банківських систем можливий за умови поєднання технічної модернізації, посилення регуляторної підтримки та впровадження прозорих самонавчальних моделей. Це забезпечить підвищення фінансової безпеки, стійкість до сучасних шахрайських схем і формування конкурентоспроможного цифрового банківського середовища, сумісного з міжнародними стандартами.
Посилання
1. Abbasov, R. (2022). Artificial Intelligence in banking: Advanced risk management techniques and practical applications for enhanced financial security and operational efficiency. Journal of Artificial Intelligence Research, 2(1), 82–130. https://thesciencebrigade.com/JAIR/article/view/287
2. Alhaddad, M. M. (2018). Artificial Intelligence in banking industry: A review on fraud detection, credit management, and document processing ResearchBerg Review of Science and Technology, 2(3), 25–46. https://researchberg.com/index.php/rrst/article/view/37
3. Aloumi, D. (2025). The Role of Artificial Intelligence in Finance and Banking. In M. D. Lytras & A. C. Șerban (Eds.), Education, Future Jobs and Smart Systems in the Age of Artificial Intelligence (pp. 129–140). Leeds: Emerald Publishing Limited. https://doi.org/10.1108/978-1-83608-904-920251008
4. Anwar, D., Uddin, F., Fatima, S., Raza, S., & Dayal, R. (2024). Understanding AI’s role in the banking industry: A conceptual review. LatIA, (2), 119. https://doi.org/10.62486/latia2024119
5. Balcıoğlu, Y. S. (2024). Revolutionizing Risk Management AI and ML Innovations in Financial Stability and Fraud Detection. In B. Pandow, F. Masoodi, J. Iqbal, & G. Hussain (Eds.), Navigating the Future of Finance in the Age of AI (pp. 109–138). London: IGI Global Scientific Publishing. https://doi.org/10.4018/979-8-3693-4382-1.ch006
6. Chenguel, M. B., & Mansour, N. (2024). AI and Banking Sector: Impact and Risk. In N. Mansour, S. Baral, & V. Garg (Eds.), E-Financial Strategies for Advancing Sustainable Development. Sustainable Finance (pp. 385–400). Cham: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-67523-2_23
7. Dichev, A., Zarkova, S., & Angelov, P. (2025). Machine learning as a tool for assessment and management of fraud risk in banking transactions. Journal of Risk and Financial Management, 18(3), 130. https://doi.org/10.3390/jrfm18030130
8. Elaprolu, S., Chola, C., Chandradhar, V., & Rodriguez, R. V. (2023). Applications of Artificial Intelligence on Customer Experience and Service Quality of the Banking Sector: An Overview. In Artificial Intelligence and Knowledge Processing (pp. 1–12). Boca Raton: CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781003328414-25
9. Goyal, K., Garg, M. & Malik, S. (2025). Adoption of artificial intelligence based credit risk assessment and fraud detection in the banking services: a hybrid approach. Financial Innovation, 11(44). https://doi.org/10.1186/s43093-025-00464-3
10. Hafez, I. Y., Hafez, A. Y., Saleh, A., El-Mageed, A. A. A., & Abohany, A. A. (2025). A systematic review of AI enhanced techniques in credit card fraud detection. Journal of Big Data, 12(6). https://doi.org/10.1186/s40537-024-01048-8
11. Kayyali, M. (2025). Envisioning the Future: The Evolution and Impact of AI and Machine Learning in Finance. In Utilizing AI and Machine Learning in Financial Analysis (pp. 193–211). London: IGI Global Scientific Publishing. https://doi.org/10.4018/979-8-3693-8507-4.ch0011
12. Kovacevic, A., Radenkovic, S. D., & Nikolic, D. (2024). Artificial intelligence and cybersecurity in banking sector: Opportunities and risks. arXiv:2412.04495. https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.04495
13. Milojević, N., & Redzepagic, S. (2021). Prospects of Artificial Intelligence and machine learning application in banking risk management. Journal of Central Banking Theory and Practice, 10(3). https://doi.org/10.2478/jcbtp-2021-0023
14. Mishra, B. R., Gadasandula, K., Saini, G., R., S., Deshpande, A. V., Jeyaprakash, S., & Dangarwala, V. J. (2025). The role of Artificial Intelligence in fraud detection and prevention in banking. Journal of Information Systems Engineering and Management, 10(49s). https://doi.org/10.52783/jisem.v10i49s.10061
15. Nasr Esfahani, M., Ghaemi Asl, M., Montazer, R., & Esmaili, M. (2025). The enabling capabilities of artificial intelligence in improving the supervisory performance of Iran's banking system. Journal of Countries Studies, 3(4), 713–753. https://doi.org/10.22059/jcountst.2025.388154.1218
16. Onyshchenko, O. (2019). Introduction and application of modern information technologies and ERP-systems in the accounting of domestic enterprises. Eastern Europe: Economy, Business and Management, 3(20), 515–522. http://srd.pgasa.dp.ua:8080/xmlui/handle/123456789/2290
17. Onyshchenko, O. V., Yatsenko, N. M., & Honcharenko, N. O. (2022). The role of economic security in strategic management of industrial enterprise. International Scientific Journal “Internauka.” Series: “Economic Sciences”, (4). https://doi.org/10.25313/2520-2294-2022-4-7969
18. Ovcharenko, T. (2024). Trends in the development and use of Artificial Intelligence in the banking sector. Economy and Society, (67). https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-67-44
19. Puzyrova, P., & Irnazarov, D. (2025). Specifics of integration of Artificial Intelligence into the banking system of Ukraine. Science Notes of KROK University, 1(77), 66–79. https://doi.org/10.31732/2663-2209-2025-77-66-79
20. Rana, A., Bisht, D., Pandey, S., Singh, R., Chhabra, G., & Joshi, K. (2023). Artificial Intelligence indulgence in banking and financial sectors. In 2023 IEEE International Conference on Contemporary Computing and Communications (InC4) (pp. 1–5). https://doi.org/10.1109/InC457730.2023.10263088
21. Rao, C. L., Sontakke, K. A., Shah, J. A., Sontakke, A. A., Shah, S. J., & Dhole, M. (2024). AI for Enhanced Customer Experience in Banking. In 2024 Second International Conference Computational and Characterization Techniques in Engineering & Sciences (IC3TES) (pp. 1–5). https://doi.org/10.1109/IC3TES62412.2024.10877565
22. Rekha, M., Selvi, K., Kaaviya, K., Harshitha, S., & Hashika, B. S. (2025). AI powered banking experience. In Recent Trends in Intelligent Computing and Communication (pp. 1–7). Boca Raton: CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781003593034-18
23. Sabareesh, R., Pathak, D. N., Ranjan, R., Prasanna, R. D., Shalini, P., & Bellary, E. K. (2024). AI-Driven fraud detection in banking: Enhancing transaction security. Journal of Informatics Education and Research, 4(3). https://doi.org/10.52783/jier.v4i3.1707
24. Semenikhina, V., Sakun, L., Onyshchenko, O., Bilenka, S., & Kovalov, V. (2025). The impact of transformational processes on the formation of corporate social responsibility in industrial enterprises. Current Issues of Economic Sciences, (7). https://doi.org/10.5281/zenodo.14799976
25. Sharma, S., & Preet, K. (2025). Cutting-Edge AI applications in banking: Trends, challenges and future directions. In 2025 12th International Conference on Computing for Sustainable Global Development (INDIACom) (pp. 1–6). https://doi.org/10.23919/INDIACom66777.2025.11115186
26. Sowmiya L. L., Ambigapathi, K. S., Jagadish, M., & Abishek, A. (2025). Predictive analytics and recommendation systems in banking. In 2025 11th International Conference on Communication and Signal Processing (ICCSP) (pp. 876–879). https://doi.org/10.1109/ICCSP64183.2025.11089448
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Авторське право (c) 2025 Оксана В. Онищенко, Валерія С. Терновська, Володимир В. Ковальов