ПЕРСПЕКТИВЫ ВНЕДРЕНИЯ ИИ В БАНКОВСКУЮ ИДЕНТИФИКАЦИЮ
Keywords:
искусственный интеллект; банковская идентификация; e-KYC; биометрия; машинное обучение; управление рисками; цифровая трансформация; информационная безопасность; автоматизация; финтех.Abstract
В тезисе рассматриваются перспективы внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в процессы банковской идентификации и верификации клиентов в условиях цифровой трансформации финансового сектора. Актуальность исследования обусловлена ростом дистанционных каналов обслуживания, усилением требований к противодействию мошенничеству и необходимостью повышения операционной эффективности банков. В работе анализируются интеллектуальные методы распознавания биометрических данных, автоматической проверки документов и поведенческой аналитики. Представлены количественные модели оценки качества идентификации, экономической эффективности и управления рисками. Показано, что применение ИИ позволяет существенно сократить время идентификации, повысить точность принятия решений и снизить операционные затраты при условии соблюдения требований информационной безопасности и нормативного регулирования. Практическая значимость исследования заключается в возможности использования предложенных моделей при проектировании интеллектуальных платформ e-KYC и цифровой идентификации.
References
1. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. — Cambridge : MIT Press, 2016. — 800 p.
2. Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. — New York : Springer, 2006. — 738 p.
3. National Institute of Standards and Technology (NIST). Digital Identity Guidelines : SP 800-63. — Gaithersburg, 2020. — URL: https://pages.nist.gov/800-63-3/ (дата обращения: 12.09.2025).
4. Financial Action Task Force (FATF). Guidance on Digital Identity. — Paris, 2020. — URL: https://www.fatf-gafi.org/publications/fatfrecommendations/documents/digital-identity-guidance.html (дата обращения: 15.09.2025).
5. European Union Agency for Cybersecurity (ENISA). Cybersecurity for Digital Identity. — Athens, 2021. — URL: https://www.enisa.europa.eu/publications/cybersecurity-for-digital-identity (дата обращения: 18.09.2025).
6. ISO/IEC 27001:2018. Information security management systems — Requirements. — Geneva : ISO, 2018. — URL: https://www.iso.org/standard/54534.html (дата обращения: 21.09.2025).
7. World Bank. Digital ID and Financial Inclusion. — Washington : World Bank Group, 2020. — URL: https://www.worldbank.org/en/topic/financialinclusion/brief/digital-id (дата обращения: 25.09.2025).
8. Gartner. Digital Identity Market Trends 2023. — Stamford : Gartner Inc., 2023. — URL: https://www.gartner.com/en/documents/digital-identity-market-trends-2023 (дата обращения: 28.09.2025).
9. McKinsey & Company. Artificial Intelligence in Banking. — New York : McKinsey Global Institute, 2022. — URL: https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/artificial-intelligence-in-banking (дата обращения: 02.10.2025).
10. Deloitte. AI and Digital Identity in Financial Services. — London : Deloitte, 2023. — URL: https://www2.deloitte.com/global/en/pages/financial-services/articles/ai-digital-identity.html (дата обращения: 05.10.2025).
11. World Economic Forum. Global Identity Framework. — Geneva, 2022. — URL: https://www.weforum.org/reports/global-identity-framework (дата обращения: 09.10.2025).
12. UNESCO. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. — Paris, 2021. — URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137 (дата обращения: 12.10.2025).
