УДК: 338:339.9
https://doi.org/10.25198/2077-7175-2025-3-86
EDN: UPGOYK


просмотр

ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В БАНКОВСКОМ ИННОВАЦИОННОМ МЕНЕДЖМЕНТЕ В РАКУРСЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ (НА ПРИМЕРЕ CHINA CONSTRUCTION BANK)

Cынкю Юн
Северо-Западный институт управления – филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, Санкт-Петербург, Россия
e-mail: Uni_pandemia@rambler.ru

Аннотация. Актуальность исследования обусловлена усилением роли искусственного интеллекта (ИИ) в обеспечении экономической безопасности банковского сектора на фоне цифровой трансформации и растущей волатильности мировых финансовых рынков. Особую значимость приобретает анализ влияния ИИ-технологий на стоимость финансовых организаций, что позволяет выявить оптимальные стратегии их внедрения. Целью исследования является оценка эффективности применения ИИ-решений в банковском менеджменте на примере China Construction Bank и определение их влияния на показатели экономической безопасности и рыноч¬ной стоимости банка. Методологическая основа включает комплексный количественный и качественный анализ ключевых показателей эффективности за период 2016–2024 годы, сравнительную оценку четырех базовых секторов: конкурентоспособности, ликвидности, эффективности управления и дополнительных показателей. Основные результаты показывают, что системное внедрение ИИ-алгоритмов позволило банку существенно улучшить операционную эффективность через реальное время отслеживания изменений внешней среды, мониторинг финансовых показателей и прогнозирование сценариев развития. Это обеспечило устойчивый рост рыночной стоимости банка даже в условиях пандемии и геополитической нестабильности. Научная новизна заключается в подтверждении гипотезы о положительной корреляции между уровнем технологической оснащенности банка и его стоимостью, а также в разработке методики оценки эффективности ИИ-решений. Практическая значимость исследования состоит в возможности использования полученных данных для совершенствования системы управления экономическими рисками в банковском секторе. Результаты могут быть применены другими финансовыми организациями при разработке стратегий цифровой трансформации. Направления дальнейших исследований включают изучение влияния различных типов ИИ-решений на отдельные аспекты банковской деятельности, а также оценку долгосрочных эффектов их внедрения. Рекомендуется расширить географию исследования, включив другие крупные банки.

Ключевые слова: искусственный интеллект, банковский менеджмент, экономическая безопасность, оценка стоимости, управленческие инновации.

Для цитирования: Юн Сынкю. Технологии искусственного интеллекта в банковском инновационном менеджменте в ракурсе экономической безопасности (на примере China Construction Bank) // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2025. – № 3. – С. 86–93. – https://doi.org/10.25198/2077-7175-2025-3-86.


Литература

  1. Burdekin, R., Tao, R. (2022) Chinese influences on inflation determination in Australia and the ASEAN group: A Markov-Switching analysis. Asia and the Global Economy. Vol. 2. No. 2, pp. 100037. – https://doi.org/10.1016/j.aglobe.2022.100037. (In Eng.).
  2. Dillon, M. (2021) China in the age of Xi Jinping. Abingdon, Oxon. New York: Routledge, pp. 71–75. (In Eng.).
  3. Dreher, A., et al. (2022) Banking on Beijing: the aims and impacts of China’s overseas development program Cambridge, United Kingdom. New York. NY: Cambridge University Press, 312 p. (In Eng.).
  4. Ellington, M., Stamatogiannis, M., Zheng, Y. (2022) A study of cross-industry return predictability in the Chinese stock market. International Review of Financial Analysis. Vol. 83. No. 2, pp. 102249. – https://doi.org/10.1016/j.irfa.2022.102249. (In Eng.).
  5. Gao, Y., Li, H., Li, Q. (2022) The misalignments in Chinese real effective exchange rate from 1994 to 2020: A counterfactual analysis. China Economic Review. Vol. 75. No. 5, pp. 101828. – https://doi.org/10.1016/j.chieco.2022.101828. (In Eng.).
  6. Huang, R. H. (2021) Fintech regulation in China: principles, policies and practices. Cambridge, United Kingdom. New York, NY: Cambridge University Press, 298 p. (In Eng.).
  7. Huang, Y., Mayer, M. (2022) Digital currencies, monetary sovereignty, and U.S. China power competition. Policy & Internet. Vol. 14. No. 2, pp. 324–347. – https://doi.org/10.1002/poi3.302. (In Eng.).
  8. Li, J., et al. (2017) The factor analysis of share price for Chinese listed banks from the angle of risk management control. Modern Science . Vol. 4. No. 3, pp. 62–76 (In Eng.).
  9. Li, L., Xu, F., Qin, L. (2022) Does Shanghai International Financial Center Promote RMB Internationalization? Discrete Dynamics in Nature and Society. Vol. 6. No. 6, pp. 1–8. – https://doi.org/10.1155/2022/4000024. (In Eng.).
  10. Liu, T. Y., Lee, C. C. (2022) Exchange rate fluctuations and interest rate policy. International Journal of Finance and Economics. Vol. 27. No. 3, pp. 3531–3549. – https://doi.org/10.1002/ijfe.2336. (In Eng.).
  11. Long, S., et al. (2021) Do the RMB exchange rate and global commodity prices have asymmetric or symmetric effects on China’s stock prices? Financial Innovation. Vol. 7. No. 1, pp. 1–21. – https://doi.org/10.1186/s40854-021-00262-0. (In Eng.).
  12. Matthews, K. (2013) Risk management and managerial efficiency in Chinese banks: A network DEA framework. Omega. Vol. 41. No.2, pp. 207–215. –https://doi.org/10.1016/j.omega.2012.06.003. (In Eng.).
  13. Wu, Y., Bowe, M. (2010) Information Disclosure, Market Discipline and the Management of Bank Capital: Evidence from the Chinese Financial Sector. Journal of Financial Services Research. Vol. 38. No. 2, pp. 159–186. – https://doi.org/10.1007/s10693-010-0091-6. (In Eng.).
  14. Xu, J. (2022) Developments and Implications of Central Bank Digital Currency: The Case of China e-CNY. Asian Economic Policy Review. Vol. 17. No. 2, pp. 235–250. – https://doi.org/10.1111/aepr.12396. (In Eng.).
  15. Zhu, Q., et al. (2021) Adoption of mobile banking in rural China: Impact of information dissemination channel. Socio-Economic Planning Sciences. Vol. 83. No. 6. – https://doi.org/10.1016/j.seps.2021.101011. (In Eng.).