СОДЕРЖАНИЕ
Введение 3
1. Понятие нейросетевых технологий 4
2. Возможности применения нейросетевых технологий в банковской деятельности 5
3. Популярные нейросетевые технологии в деятельности банков 7
Заключение 9
Список использованных источников 1
Читать дальше
В ходе написания работы удалось достичь поставленных во введении цели и задач.
Определено, такая сквозная технология цифровой экономики, как нейросетевые инструменты, хорошо подходит для целей содействия аналитической деятельности в условиях комплексного характера задач, распространенной неполноты и вероятных сомнений в достоверности исходной информации, значительного массива обрабатываемых данных, характерных для банковского сектора. Внедрение инструментов интеллектуального анализа в аналитическую работу кредитных организаций осуществляется медленными темпами, значительно уступая по масштабам цифровизации других управленческих и деловых процессов. В систему причин сложившейся ситуации входит нехватка теоретико-методологических знаний и практического опыта, компенсировать которые призваны предложенные в публикации инструменты интеллектуального анализа, основанные на применении эмерджентных нейросетевых карт.
Выявлено, что активное внедрение эмерджентных нейросетевых карт представляется источником качественного улучшения аналитической деятельности в кредитной организации, средством обеспечения высокопроизводительного и точного анализа массивов исходных данных.
Определено, что применение нейросетевых инструментов интеллектуального анализа, в частности эмерджентных нейросетевых карт, поспособствует решению аналитических задач нового уровня, ранее требовавших существенного расходования организационных ресурсов кредитной организации и результаты решения которых вызывали сомнения в части многочисленных рисков, связанных с так называемым человеческим фактором экономического анализа.
Читать дальше
1. Васильев, В.П. Государственное управление / В.П. Васильев. - М.: ДиС, 2020. - 320 c.
2. Жданов, С.А. Информационные системы : учебник / С.А. Жданов, М.Л. Соболева, А.С. Алфимова. – Москва : Прометей, 2015. – 302 с.
3. Орешин, В.П. Государственное и муниципальное управление: Учебное пособие / В.П. Орешин. - М.: ИЦ РИОР, Инфра-М, 2019. - 158 c.
4. Самойлов, В.Д. Государственное управление. Теория, механизмы, правовые основы: Учебник / В.Д. Самойлов. - М.: Юнити, 2020. - 311 c.
5. Трубицын А. С. Информационные технологии: Учебное пособие / А. С. Трубицын. - Москва : Ин-т непрерывного образования, 2017. - 111 с.
6. Интеллектуальный анализ экономических показателей банковской деятельности: нейросетевые инструменты - [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/intellektualnyy-analiz-ekonomicheskih-pokazateley-bankovskoy-deyatelnosti-neyrosetevye-instrumenty
7. Искусственный интеллект в банковском секторе - [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://raexpert.ru/researches/banks/bank_ai2018/
8. Искусственный интеллект в банковской сфере - [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-bankovskoy-sfere
9. Искусственный интеллект в финансах: как банки используют нейросети - [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://trends.rbc.ru/trends/industry/61e924349a7947761b46f2d8
10. Эффективность внедрения нейронной сети в деятельности банка - [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/effektivnost-vnedreniya-neyronnoy-seti-v-deyatelnost-banka (дата обращения: 26.02.2023)
Читать дальше