Анотація
Ця стаття присвячена загальному аналізу трансформації систем інвестиційного та фінансового менеджменту в умовах інноваційної економіки задля управління ризиками на мікроекономічному рівні. В статті обґрунтовано, що в умовах інноваційної економіки відбувається зміщення вектору інвестиційного та фінансового менеджменту, а як результат і ефективності діяльності підприємства від матеріальних активів до інтелектуального капіталу, людського потенціалу та філософії знань та технологій. Розглянуто нові підходи та методи мікроекономічного аналізу підприємства, а саме перехід від традиційних показників ефективності до сучасних, таких як гнучкий метод реальних опціонів, стратегічні метрики ринкового зростання, ковзне прогнозування та принципи Agile. В дослідженні особливу увагу приділено імплементації та впливу штучного інтелекту у фінансово-технологічному секторі. Фінтех-сектор сьогодні демонструє стрімке зростання у всіх напрямках. Зазначено, що штучний інтелект відіграє ключову роль в автоматизації бізнес-процесів, стратегічному плануванні та мінімізації негативних впливів на мікроекономічному рівні. На базі статистичних даних провідних міжнародних інституцій проаналізовано та підтверджено прямий позитивний вплив штучного інтелекту на бізнес-процес компаній фінтех-сектору. Проте, як будь-який інноваційний процес, штучний інтелект приносить із собою свою специфіку, в тому числі і специфічні мікроекономічні ризики, що очікують на підприємства. Серед них виділено наступні: ризики кібербезпеки, ризики обробки і зберігання особистих даних, діпфейки, згенеровані ШІ, систематичний ризик у фінансових системах тощо. Доведено, що управління специфічними інноваційними ризиками на мікроекономічному півні вимагає змін традиційних підходів до інноваційного та фінансового менеджменту та вказує на те, що використання інноваційних технологій у цих напрямках забезпечує системний позитивний вплив на мікроекономічні показники підприємства.
Посилання
1. Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2022). Power and prediction: The disruptive economics of artificial intelligence. Harvard Business Review Press.
2. Andronie, M., Blažek, R., Iatagan, M., Georgescu, I., Dijmărescu, I., & Cocoșatu, M. (2024). Generative artificial intelligence algorithms in Internet of Things blockchain-based fintech management. Oeconomia Copernicana, 15(4), 1349–1381. https://doi.org/10.24136/oc.3283
3. Arner, D. W., Buckley, R. P., Zetzsche, D. A., & Veidt, R. (2020). Sustainability, FinTech and financial inclusion. European Business Organization Law Review, 21(1), 7–35. https://doi.org/10.1007/s40804-020-00183-y
4. Bi, S., & Bao, W. (2024). Innovative application of artificial intelligence technology in bank credit risk management [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2404.18183
5. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2023). The Turing trap: The promise and peril of human-like artificial intelligence. W. W. Norton & Company.
6. Cambridge Centre for Alternative Finance, Cambridge Judge Business School, & World Economic Forum. (2024). The global fintech ecosystem report 2024. University of Cambridge.
7. Cevik, S. (2024). The dark side of the moon? Fintech and financial stability. International Review of Economics, (71), 421–433. https://doi.org/10.1007/s12232-024-00449-8
8. Chen, S., & Guo, Q. (2024). Fintech and MSEs innovation: An empirical analysis [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.17293
9. Deloitte. (2024). AI in financial services survey 2024. Deloitte Insights.
10. European Central Bank. (2024). Financial stability review: Artificial intelligence and financial stability. ECB.
11. Financial Stability Board. (2024). The financial stability implications of artificial intelligence. FSB.
12. International Monetary Fund. (2021). Powering the digital economy: Opportunities and risks of artificial intelligence in finance. IMF.
13. Khan, A., & Malaika, M. (2021). Central bank risk management, fintech, and cybersecurity (IMF Working Paper No. 21/105). International Monetary Fund. https://doi.org/10.5089/9781513582344.001
14. Loiacono, G., & Rulli, E. (2022). ResTech: Innovative technologies for crisis resolution. Journal of Banking Regulation, (23), 227–243. https://doi.org/10.1057/s41261-021-00154-4
15. McKinsey Global Institute. (2024). The state of AI in 2024: Generative AI’s breakout year. McKinsey & Company.
16. Organisation for Economic Co-operation and Development. (2023). Artificial intelligence, fintech and financial markets. OECD Publishing.
17. PwC. (2024). Global fintech report 2024: AI-driven financial transformation. PricewaterhouseCoopers.
18. Sachan, S., Almaghrabi, F., Yang, J.-B., & Xu, D.-L. (2024). Human-AI collaboration to mitigate decision noise in financial underwriting: A study on FinTech innovation in a lending firm. International Review of Financial Analysis, (93), Article 103149. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2024.103149
19. Statista. (n.d.). Statista. https://www.statista.com
20. Tkachenko, N. (2024). Integrating AI’s carbon footprint into risk management frameworks: Strategies and tools for sustainable compliance in banking sector [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.01818
21. World Economic Forum. (2023). The future of global fintech: Towards resilient and inclusive growth. WEF.
22. Zhang, Y., Wang, Y., & Pisarenko, Z. (2024). Operational risk management in the fintech industry: A comparison of practices in Russia and China. Modern Economy Success, (6), 126–135. https://doi.org/10.58224/2500-3747-2024-6-126-135
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Авторське право (c) 2026 Наталія О. Тіхонова