МІЖНАРОДНИЙ ДОСВІД ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ДЕРЖАВНИХ І ФІНАНСОВИХ УСТАНОВАХ
Ключові слова:
AI governance; algorithmic accountability; data governance; державний аудит; публічні фінанси; financial monitoring; operational risk; model risk; цифрові фінанси; штучний інтелект.Анотація
Вступ. Цифрова трансформація системи публічних фінансів зумовлює зростання ролі штучного інтелекту (AI) у процесах державного аудиту, фінансового моніторингу, управління даними та прогнозування ризиків. Водночас активне впровадження AI у державних і фінансових установах супроводжується не лише потенційними економічними перевагами, а й новими регуляторними, операційними й алгоритмічними ризиками, пов’язаними з якістю даних, кібербезпекою, algorithmic bias, false positives та прозорістю автоматизованих рішень. Це зумовлює необхідність комплексного наукового аналізу міжнародних моделей AI governance та визначення підходів до їхньої адаптації в Україні в умовах цифрової трансформації та геополітичної нестабільності.
Мета – систематизувати міжнародний досвід застосування штучного інтелекту у державних і фінансових установах, здійснити порівняльний аналіз підходів США та ЄС до AI governance, а також обґрунтувати напрями формування адаптивної моделі регулювання AI у сфері публічних фінансів України.
Результати. Встановлено, що AI поступово інтегрується у ключові функції публічних фінансів, включаючи державний аудит, фінансовий моніторинг, аналіз транзакцій, управління бюджетними даними та прогнозування ризиків. Визначено, що використання AI сприяє підвищенню швидкості обробки фінансової інформації, автоматизації контрольних процедур та оптимізації окремих управлінських рішень. Водночас виявлено суттєві відмінності між американською innovation-oriented моделлю, орієнтованою на технологічний розвиток, та європейською regulation-oriented моделлю, заснованою на ризик-орієнтованому підході та принципах algorithmic accountability.
Доведено, що поряд із позитивними ефектами впровадження AI виникають нові системні ризики, зокрема operational risk, model risk, algorithmic bias та false-positive blocking легітимних фінансових операцій у системах AI-driven financial monitoring. Зазначено, що такі явища можна розглядати як окремий аналітичний напрям дослідження ризиків цифрових фінансів (algorithmic financial disruption), пов’язаний із негативним впливом algorithmic errors та false positives на функціонування системи публічних фінансів.
Висновки. Обґрунтовано доцільність формування гібридної моделі AI governance, яка поєднуватиме інноваційний потенціал AI із механізмами регуляторного контролю, algorithmic accountability та human oversight. Визначено, що для України стратегічного значення набувають гармонізація законодавства з підходами ЄС у сфері AI regulation та virtual assets regulation, розвиток систем цифрового фінансового моніторингу та захист критичних державних фінансових потоків. Результати дослідження можуть бути використані для формування державної політики у сфері цифрових фінансів, AI governance та фінансової безпеки.
Посилання
1. Barocas S., Hardt M., Narayanan A. Fairness and Machine Learning. Cambridge, MA : MIT Press, 2023. 367 p.
2. Arrieta A. B., Díaz-Rodríguez N., Del Ser J. Explainable artificial intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI. Information Fusion. 2020. Vol. 58. P. 82–115. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2019.12.012.
3. Kroll J. A., Huey J., Barocas S. Accountable algorithms. University of Pennsylvania Law Review. 2017. Vol. 165(3). P. 633–705.
4. Sun T. Q., Medaglia R. Mapping the challenges of artificial intelligence in the public sector. Government Information Quarterly. 2019. Vol. 36(2). P. 368–383. https://doi.org/10.1016/j.giq.2018.09.008.
5. Wirtz B. W., Weyerer J. C., Sturm B. J. The dark sides of artificial intelligence: An integrated AI governance framework for public administration. International Journal of Public Administration. 2023. Vol. 46(1). P. 1–15.
6. Veale M., Borgesius F. Z. Demystifying the draft EU artificial intelligence act. Computer Law Review International. 2021. Vol. 22(4). P. 97–112.
7. Batool A., Islam A. I., ur Rehman S. AI governance: A systematic literature review. AI and Ethics. 2024. Vol. 4(2). P. 411–429.
8. Zhu X., Andersson C. Public administration with, of and through artificial intelligence: A review and research agenda. Public Management Review. 2023. Vol. 25(9). P. 1719–1742.
9. Nikiforova A., Liyanage C. Responsible artificial intelligence adoption in the public sector. Government Information Quarterly. 2024. Vol. 41(1). Art. 101903.
10. Lee J., Kim S. artificial intelligence and data-driven technology in the public sector: Implications for governance. Sustainability. 2023. Vol. 15(4). Art. 3217.
11. Fry V., Dietrich H. An overview of the riskbased model of artificial intelligence governance. AI & Society. 2024. Vol. 39(1). P. 75–89.
12. Thomas P., Wilson R. Artificial intelligence governance and policy frameworks: International perspectives. Policy and Society. 2023. Vol. 42(3). P. 285–301.
13. Bank for International Settlements. Artificial intelligence and machine learning in financial services. Basel : BIS, 2023. 68 p.
14. Financial Stability Board. The financial stability implications of artificial intelligence. Basel : FSB, 2024. 54 p.
15. International Monetary Fund. Generative artificial intelligence and the future of work. Washington, DC : IMF, 2024. 39 p.
16. Ispas L., Radu R. Artificial intelligence applications in financial risk management. Risks. 2023. Vol. 11(6). Art. 112.
17. Taheri Hosseinkhani N., Kyriazis N., Economou F. Artificial intelligence applications in financial markets and corporate finance: A review. Journal of Risk and Financial Management. 2024. Vol. 17(2). Art. 72.
18. Kurshan E., Balch T., Byrd D. The agentic regulator: Artificial intelligence risks and opportunities in financial regulation. Journal of Financial Regulation. 2025. Vol. 11(1). P. 1–27.
19. OECD. Recommendation of the council on artificial intelligence. Paris : OECD Publishing, 2019.
20. OECD. OECD framework for the classification of AI systems. Paris : OECD Publishing, 2022.
21. National Institute of Standards and Technology. Artificial intelligence risk management framework (AI RMF 1.0). Gaithersburg, MD : NIST, 2023.
22. U.S. Government Accountability Office. Artificial intelligence: accountability framework for Federal Agencies and other entities. Washington, DC : GAO, 2023.
23. Єфименко Т. І. Цифрова трансформація публічних фінансів та економічна безпека держави. Фінанси України. 2023. № 7. С. 7–21.
24. Концепція розвитку штучного інтелекту в Україні : Розпорядження Кабінету Міністрів України від 02.12.2020 № 1556-р. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1556-2020-р.
25. Стратегія розвитку фінансового сектору України. Київ : Національний банк України, 2024. 68 с.
26. Про віртуальні активи : Закон України від 17.02.2022 № 2074-IX. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2074-20.
27. Про основні засади забезпечення кібербезпеки України : Закон України від 05.10.2017 № 2163-VIII. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2163-19.
28. Про запобігання та протидію легалізації (відмиванню) доходів, одержаних злочинним шляхом, фінансуванню тероризму та фінансуванню розповсюдження зброї масового знищення : Закон України від 06.12.2019 № 361-IX. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/361-20.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які подають матеріали до наукового журналу Світ фінансів, погоджуються з наступними положеннями:
- Автори зберігають за собою всі авторські права й одночасно надають журналу право першої публікації на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, що дозволяє розповсюджувати даний матеріал із зазначенням авторства та первинної публікації в даному журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження наукової статі у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати наукову статтю в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
