ОГЛЯД АЛГОРИТМІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ТА ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ АНАЛІЗУ ТА ОБРОБКИ ФІНАНСОВИХ ДАНИХ

Анотація

У статті проаналізовано сучасні алгоритми машинного навчання та їх застосування для обробки фінансових даних, прогнозування показників та створення персоналізованих рекомендаційних систем. Досліджено ефективність різних типів алгоритмів, зокрема регресійних моделей, методів класифікації, нейронних мереж та кластеризації для вирішення специфічних фінансових завдань. Особливу увагу приділено моделям глибокого навчання, зокрема рекурентним нейронним мережам (RNN), довго-короткочасній пам’яті (LSTM) та генеративним змагальним мережам (GAN), які демонструють високу ефективність у прогнозуванні фінансових часових рядів. Розглянуто застосування штучного інтелекту в різних секторах фінансової індустрії, зокрема банківському секторі для кредитного скорингу, управлінні інвестиціями, особистих фінансах для бюджетування та корпоративних фінансах для прогнозування результатів діяльності. Проаналізовано потенціал моделей обробки природної мови, зокрема ChatGPT, для аналізу фінансових текстів та створення інтелектуальних фінансових асистентів, здатних надавати персоналізовані рекомендації в режимі природного діалогу. Виявлено ключові виклики впровадження технологій штучного інтелекту у фінансовій сфері, зокрема проблему «чорної скриньки» алгоритмів, забезпечення якості вхідних даних, дотримання регуляторних вимог та кібербезпеку. Запропоновано підходи до подолання цих викликів та окреслено перспективні напрями розвитку алгоритмів машинного навчання для фінансової сфери, включаючи інтеграцію федеративного навчання, розробку пояснюваних моделей штучного інтелекту та створення гібридних систем, що поєднують символьні та нейромережеві підходи.Дослідження демонструє, що впровадження технологій штучного інтелекту у фінансовий сектор має значний потенціал для революційних змін бізнес-процесів, підвищення ефективності аналізу даних та покращення якості обслуговування клієнтів.