Роботизация социальных функций регулятора
(Стр. 212-217)

Трансформация сбережений граждан в инвестиции—важная задача, поставленная перед экономическим сообществом еще в 2020-е годы и усиливающая свою значимость в период санкций и ограничений на проведение финансовых операций в валютах недружественных стран. Для формирования внутренних источников финансирования необходимо обеспечить безопасность потребителей финансовых услуг, которые готовы вкладывать деньги в различные инвестиционные инструменты в целях получения дохода. Однако фиксируемые случаи мошенничества на финансовом рынке свидетельствуют о наличии проблем как в сфере финансовой безопасности, так и в области финансовой культуры граждан. Обостряет проблемы скорость цифровизации финансового рынка. Вместе с тем гибкость и комплексный подход к использованию искусственного интеллекта, направленный на выявление элементов финансового мошенничества и своевременной блокировки операций, нарушающих требования регулятора на финансовом рынке, может решить проблему управления рисками в данной сфере. Сложившаяся ситуация вызывает необходимость переосмысления уже существующих процессов и изучения новых, связанных с действием современных тенденций цифровизации финансовых рынков, создающих как возможности, так и потенциальные угрозы. Важно обеспечить гарантии безопасности применения новых технологий, основанных на применении Искусственного интеллекта, сохранив их потенциальные преимущества. Именно поэтому изучение возможностей внедрения цифровизации в процессы взаимодействия участников финансового рынка, является важным направлением развития научных исследований.

Фрумина С. В., Галанов В. А. Роботизация социальных функций регулятора // Проблемы экономики и юридической практики. 2024. Т. 20. № 5. С. 212-217. DOI: 10.33693/2541-8025-2024-20-5-212-217. EDN: UQBNRK

Тарутина В.В., Иванов Б.Н., Жукова Е.И., Кайгородцев К.Б. Биржевые роботы и их влияние на фондовый рынок // Modem Scince. 2023. №1-1. С. 115–120.
Ломакин Н.И., Марамыгин М.С., Кособокова Е.В., Бестужева Л.И. Юрова О.В., Положенцев А.А., Ломакин И.Н. Разработка киберфизической системы на Python и Qlua для трейдинга на платформе Quik на MOEX в русле цифровизации экономики // Международная экономика. 2024. №3. С. 214–231.
Ломакин Н.И., Марамыгин М.С., Черная Е.Г., Кращенко С.А. Оптимизация алгоритма применения модели глубокого обучения «Random forest regression» для повышения точности прогнозирования цины финансового актива // Управленческий учет. 2024. №2. С. 412–418.
Фрумина С.В., Галанов В.А. Парадигма цифрового страхового рынка // Страховое дело. 2023. №9 (366). С. 35–44.
Фрумина С.В., Галанов В.А. Архитектура цифрового финансового рынка // Сибирская финансовая школа. 2023. №3 (151). С. 67–74.
By Rahul Agarwal, Andreas Kremer, Ida Kristensen and Angela Luget How generative AI can help banks manage risk and compliance // McKinsey & Company—Listen to the article. March 1, 2024.
Sudeep K Kesh, Alexandre Birry, Giles Edwards, Jordan McKee AI in Banking: AI Will Be an Incremental Changer. Thought leadership report issued by S&P Global. October 31, 2023. https://www.spglobal.com/en/research-insights/featured/special-editorial/ai-in-banking-ai-will-be-an-incremental-game-changer.

социальные функции, Искусственный интеллект, роботизация, регулятор, Банк России..