Оцінка готовності екосистеми до впровадження штучного інтелекту в банківському секторі Узбекистану: перспектива багатьох зацікавлених сторін
Анотація
Штучний інтелект (ШІ) дедалі більше стає революційною силою в глобальному банківському секторі, хоча його використання в країнах, що розвиваються, таких як Узбекистан, менш документоване. Банківський сектор Узбекистану складається з комбінації державних і іноземних банків у перехідному цифровому середовищі.
Постановка проблеми. Незважаючи на зусилля уряду щодо цифровізації економіки, мало відомо про готовність банків Узбекистану до впровадження технологій ШІ або про стратегічні пріоритети такого впровадження різними типами банків.
Нерозв’язані аспекти проблеми. Існуюча література переважно зосереджена на готовності до ШІ на макроекономічному рівні без детального розгляду процесів впровадження на секторальному рівні. Емпіричний аналіз, який інтегрує цифрову інфраструктуру, інституційну готовність та компетенції робочої сили в контексті банківського сектору Узбекистану, також відсутній.
Мета статті. Це дослідження має на меті оцінити середовище для впровадження ШІ в банківській індустрії Узбекистану шляхом інтеграції різних джерел даних для оцінки регуляторної, технологічної та людської капітальної готовності, а також видимих тенденцій впровадження.
Виклад основного матеріалу. Підхід базується на багато джерельному дослідницькому методі, включаючи дослідження Індексу готовності до ШІ від Oxford Insights (2024), веб-скрейпінг вебсайтів банків для виявлення інформації про ШІ, а також аналіз активності на ринку праці на платформах, таких як Telegram і LinkedIn, щодо наявності персоналу з навичками ШІ. Використання Playwright і BeautifulSoup у середовищі Google Colab дозволило успішно проводити моніторинг на основі ключових слів публічно доступних проєктів, пов’язаних із ШІ.
Висновки. Результати вказують на роздвоєний ландшафт: державні банки зосереджені на автоматизації внутрішніх процесів, тоді як іноземні банки більш схильні експериментувати з клієнтоорієнтованими рішеннями ШІ. Оскільки національні цифрові стратегії ще розвиваються, зберігаються нестача талантів у сфері ШІ, інфраструктурні обмеження та відносна непрозорість. На основі цих даних пропонуються рекомендації щодо політики планування ШІ та банківських інновацій у країнах, що розвиваються.
Завантаження
Посилання
Abdurashidova, M. S., & Balbaa, M. E. (2023). Artificial Intelligence in the Banking Sector in Uzbekistan: Exploring the Impacts and Opportunities. Proceedings of the 7th International Conference on Future Networks and Distributed Systems, 51–57. https://doi.org/10.1145/3644713.3644721
Al-Araj, R., Haddad, H., Shehadeh, M., Hasan, E., & Nawaiseh, M. Y. (2022). The Effect of Artificial Intelligence on Service Quality and Customer Satisfaction in Jordanian Banking Sector. WSEAS TRANSACTIONS ON BUSINESS AND ECONOMICS, 19, 1929–1947. https://doi.org/10.37394/23207.2022.19.173
Bahoo, S., Cucculelli, M., & Qamar, D. (2023). Artificial intelligence and corporate innovation: A review and research agenda. Technological Forecasting and Social Change, 188, 122264. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.122264
Birkstedt, T., Minkkinen, M., Tandon, A., & Mäntymäki, M. (2023). AI governance: themes, knowledge gaps and future agendas. Internet Research, 33(7), 133–167. https://doi.org/10.1108/INTR-01-2022-0042
Bughin, J., Hazan, E., Ramaswamy, S., Chui, M., Allas, T., Dahlström, P., Henke, N., & Trench, M. (2017). ARTIFICIAL INTELLIGENCE THE NEXT DIGITAL FRONTIER? Retrieved from: https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/featured%20insights/artificial%20intelligence/notes%20from%20the%20frontier%20modeling%20the%20impact%20of%20ai%20on%20the%20world%20economy/mgi-notes-from-the-ai-frontier-modeling-the-impact-of-ai-on-the-world-economy-september-2018.pdf
Crews, C. (2019). What Machine Learning Can Learn from Foresight: A Human-Centered Approach. Research-Technology Management, 62(1), 30–33. https://doi.org/10.1080/08956308.2019.1541725
Fares, O. H., Butt, I., & Lee, S. H. M. (2023). Utilization of artificial intelligence in the banking sector: a systematic literature review. Journal of Financial Services Marketing, 28(4), 835–852. https://doi.org/10.1057/s41264-022-00176-7
Fatima, S., & Chakraborty, M. (2024). Adoption of artificial intelligence in financial services: The case of robo-advisors in India. IIMB Management Review, 36(2), 113–125. https://doi.org/10.1016/j.iimb.2024.04.002
First AI bill reaches Uzbekistan parliament. (n.d.). Dentons. Retrieved from: https://www.dentons.com/en/insights/articles/2025/may/6/first-ai-bill-reaches-uzbekistan-parliament
Gao, Q., & Zhang, J. (2024). The Future of Global Governance of Artificial Intelligence (pp. 53–95). https://doi.org/10.1007/978-981-99-9211-9_3
Government AI Readiness Index 2024. (n.d.). Retrieved from https://oxfordinsights.com/wp-content/uploads/2024/12/2024-Government-AI-Readiness-Index-2.pdf
Ikhsan, R. B., Fernando, Y., Prabowo, H., Yuniarty, Gui, A., & Kuncoro, E. A. (2025). An empirical study on the use of artificial intelligence in the banking sector of Indonesia by extending the TAM model and the moderating effect of perceived trust. Digital Business, 5(1), 100103. https://doi.org/10.1016/j.digbus.2024.100103
Key directions of monetary and credit policy for the period of 2024 and 2025–2026. . (n.d.). Retrieved from https://cbu.uz/upload/medialibrary/51f/wnliwwq12skjw4tnbb78b4rmiztk04bw/Asosiy_yunalishlar_31.10.2023_loyikha.pdf
Kruse, L., Wunderlich, N., & Beck, R. (2019). Artificial Intelligence for the Financial Services Industry: What Challenges Organizations to Succeed. https://doi.org/10.24251/HICSS.2019.770
Lazo, M., & Ebardo, R. (2023). Artificial Intelligence Adoption in the Banking Industry: Current State and Future Prospect. Journal of Innovation Management, 11(3), 54–74. https://doi.org/10.24840/2183-0606_011.003_0003
Madan, R., & Ashok, M. (2023). AI adoption and diffusion in public administration: A systematic literature review and future research agenda. Government Information Quarterly, 40(1), 101774. https://doi.org/10.1016/j.giq.2022.101774
Marwala, T., & Hurwitz, E. (2017). Artificial Intelligence and Economic Theory: Skynet in the Market. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-66104-9
Mayring, P. (2015). Qualitative Content Analysis: Theoretical Background and Procedures (pp. 365–380). https://doi.org/10.1007/978-94-017-9181-6_13
Milana, C., & Ashta, A. (2021). Artificial intelligence techniques in finance and financial markets: A survey of the literature. Strategic Change, 30(3), 189–209. https://doi.org/10.1002/jsc.2403
Noreen, U., Shafique, A., Ahmed, Z., & Ashfaq, M. (2023). Banking 4.0: Artificial Intelligence (AI) in Banking Industry & Consumer’s Perspective. Sustainability, 15(4), 3682. https://doi.org/10.3390/su15043682
Polireddi, N. S. A. (2024). An effective role of artificial intelligence and machine learning in banking sector. Measurement: Sensors, 33, 101135. https://doi.org/10.1016/j.measen.2024.101135
Pramanik, P., Jana, R. K., & Ghosh, I. (2024). AI readiness enablers in developed and developing economies: Findings from the XGBoost regression and explainable AI framework. Technological Forecasting and Social Change, 205, 123482. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2024.123482
Rahman, M., Ming, T. H., Baigh, T. A., & Sarker, M. (2023). Adoption of artificial intelligence in banking services: an empirical analysis. International Journal of Emerging Markets, 18(10), 4270–4300. https://doi.org/10.1108/IJOEM-06-2020-0724
Shaikh, A. A., Kumar, A., Mishra, A., & Elahi, Y. A. (2024). A study of customer satisfaction in using banking services through Artificial Intelligence (AI) in India. Public Administration and Policy, 27(2), 167–181. https://doi.org/10.1108/PAP-05-2023-0060
Tanasa, A.-M., Oprea, S.-V., & Bara, A. (2024). Web Scraping and Review Analytics. Extracting Insights from Commercial Data. Ovidius University Annals. Economic Sciences Series, 23(2), 370–379. https://doi.org/10.61801/OUAESS.2023.2.45
Tursunbayeva, A., & Chalutz-Ben Gal, H. (2024). Adoption of artificial intelligence: A TOP framework-based checklist for digital leaders. Business Horizons, 67(4), 357–368. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2024.04.006
Uren, V., & Edwards, J. S. (2023). Technology readiness and the organizational journey towards AI adoption: An empirical study. International Journal of Information Management, 68, 102588. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2022.102588
Xu, J., Lee, T., & Goggin, G. (2024). AI governance in Asia: policies, praxis and approaches. Communication Research and Practice, 10(3), 275–287. https://doi.org/10.1080/22041451.2024.2391204
Авторське право (c) 2025 ФІНАНСОВО-КРЕДИТНІ СИСТЕМИ: ПЕРСПЕКТИВИ РОЗВИТКУ
Цю роботу ліцензовано за Міжнародня ліцензія Creative Commons Attribution 4.0.
