НАУКА И ИСКУССТВО УПРАВЛЕНИЯ / ВЕСТНИК ИНСТИТУТА ЭКОНОМИКИ, УПРАВЛЕНИЯ И ПРАВА РОССИЙСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ГУМАНИТАРНОГО УНИВЕРСИТЕТА

Внедрение систем искусственного интеллекта в финансовую сферу вносит революционные изменения в способы анализа, предоставления информации и управления ею. Машинное обучение – разновидность искусственного интеллекта, которая позволяет ему автономно обучаться и совершенствоваться. В отличие от методов традиционного «жесткого» программирования, машинное обучение использует нейронные сети и глубокое обучение для работы с большими объемами данных для выявления закономерностей и аномалий. Гипотеза работы состоит в том, что для финансовой сферы характерны собственные способы применения ИИ, опирающиеся на наиболее распространенные, но отличающиеся от них варианты. Целью настоящей работы является систематизация способов применения моделей искусственного интеллекта в финансовых учреждениях в разрезе структурных подразделений. Применение искусственного интеллекта позволяет финансовым учреждениям создавать модели, направленные на решение конкретных проблем в условиях постоянно обновляющейся информационной среды. В соответствии с поставленной целью, в данной работе рассматриваются следующие аспекты: общее описание задач, решаемых ИИ, преимущества и недостатки применения ИИ; характеристика распространенности систем искусственного интеллекта в финансовой сфере; характеристика области применения искусственного интеллекта в финансовой сфере. Для выполнения работы автор использовал методы синтеза информации, анализа источников, классификации, сравнительного анализа.

В статье рассматривается процесс облачного управления в рамках цифровизации процессов предоставления государственных услуг и исполнения государственных функций органами власти. Во время проведенного исследования процесс облачного управления определен как один из ключевых бизнес-процессов в рамках предложенной бизнес-модели цифровой трансформации государственных корпораций и компаний с государственным участием. С помощью процессного подхода представлены типичные свойства данного бизнес-процесса. Они могут лечь в основу дальнейшего моделирования, способного максимально точно и полно описать бизнес-процесс с учетом поставленных задач. Дана характеристика бизнес-процесса и выделены пять главных этапов управления им. Обозначены технологии реализации облачного управления и метрики бизнес-процесса. Выделены особенности исследуемого бизнес-процесса, модели предоставления услуг в рамках облачного управления, модели реализации этих услуг и их ключевые преимущества. На основе анализа российского рынка сделан вывод о том, что облачные технологии являются основным и самым значимым сегментом отечественного рынка информационных технологий. Рассмотрена проблематика лоскутной автоматизации в информационной сфере. Особое внимание в статье обращено на риски и угрозы, сопутствующие внедрению облачного управления. Приведены функциональные области этих рисков, описаны процессы риск-менеджмента для их снижения и предотвращения. Отмечается важность реализации облачного управления в общих процессах современного государственного управления, понимание его значимости и необходимости дальнейшего глубокого изучения.