ИНТЕГРАЦИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СИСТЕМУ УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТНОЙ ОРГАНИЗАЦИЕЙ: МЕТОДИКА И АПРОБАЦИЯ МОДЕЛИ ДТКМО
DOI:
https://doi.org/10.25806/fm-3059Статья поступила в редакцию: 19.08.2026
Статья принята к публикации: 12.10.2026
Статья опубликована: 19.10.2026
Ключевые слова:
искусственный интеллект; кредитная организация; модель ДТКМО; организационная готовность; организационная сложность.Аннотация
В статье рассматривается интеграция искусственного интеллекта в систему управления кредитной организацией на основе авторской модели ДТКМО. Раскрыты её компоненты, принципы применения и порядок оценки инициатив в области искусственного интеллекта с учётом потенциального эффекта, организационной готовности и риска. Проведена апробация модели на данных АО «Газпромбанк» с сопоставлением расчётной оценки инициатив и фактической очерёдности их отбора. Представлены результаты экспертного определения весовых коэффициентов, пороговой спецификации и модифицированной оценки с индексом организационной сложности. Ключевым результатом исследования является подтверждение более высокого соответствия расчётного ранжирования фактическому выбору банка после введения пороговой спецификации и обоснование методического вклада модификации, расширяющей количественную оценку организационных условий интеграции искусственного интеллекта в рамках дальнейшей эмпирической апробации авторской модели.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Финансовый менеджмент». Все права защищены. Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU www.elibrary.ru/contents.asp?titleid=9552 . Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) . Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Список литературы
Ahdadou M. From augmentation to autonomy: Artificial intelligence and the destabilization of agency in corporate governance // Futures. 2026. Vol. 182. P. 1-12. DOI: 10.1016/j.futures.2026.103873.
AI Index Report 2026 Stanford HAI // Stanford University. [Электронный ресурс]. URL: https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report/economy (дата обращения: 12.07.2026).
The state of AI in 2026: On the road to ROI (August 25, 2026; Survey) Quantum Black AI by McKinsey. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai (дата обращения: 12.07.2026).
Bevilacqua S. et al. Artificial intelligence-driven management: Bridging innovation, knowledge creation, and sustainable business practices // Journal of Innovation & Knowledge. 2026. Vol. 11. P. 1-18. DOI: 10.1016/j.jik.2025.100860 EDN: SEDGHW.
Ramaul L. et al. Rethinking how we theorize AI in organization and management: A problematizing review of rationality and anthropomorphism // Journal of Management Studies. 2026. Vol. 63. No. 2. P. 761-807. DOI: 10.1111/joms.13246 EDN: XYNJKG.
Итоги 2025 года и тренды 2026: что ждет бизнес в работе с AI // РБК Компании. [Электронный ресурс]. URL: https://clck.ru/3Vx8Lg (дата обращения: 21.07.2026).
Технологические тренды ИТ-отрасли на 2026 год: взгляд ведущих экспертов // GlobalCIO. [Электронный ресурс]. URL: https://globalcio.ru/discussion/56630/ (дата обращения: 21.07.2026).
Технологические тренды ИТ-отрасли на 2026 год (по версии Ассоциации "РУССОФТ") // Russoft. [Электронный ресурс]. URL: https://russoft.org/news/tehnologicheskie-trendy-it-otrasli-na-2026-god-po-versii-assotsiatsii-russoft/ (дата обращения: 21.07.2026).
Устинова А.Е. Модель снижения цифрового неравенства для малых и независимых отелей в контексте активного внедрения технологий искусственного интеллекта в деятельность онлайн-туристических агентств // Инновации и инвестиции. 2025. № 11. С. 211-215. DOI: 10.24412/2307-180X-2025-11-211-215 EDN: CPVYLE.
Kou G., Li Y., Wang H. et al. Human-AI hybrid finance: from AI tools to decision systems // Financial Innovation. 2026. Vol. 12. Article 125. P. 1-31. DOI: 10.1186/s40854-026-00941-w EDN: XLSMSN.
García-Llorente C., Olmeda I. Algorithmic governance in banking: a comparative analysis of risk-based and accountability-oriented oversight // Journal of Banking Regulation. 2026. Vol. 27. Article 19. DOI: 10.1057/s41261-026-00320-6 EDN: KNJTMH.
Bevilacqua S., Masárová J., Perotti F.A. et al. Enhancing top managers' leadership with artificial intelligence: insights from a systematic literature review // Review of Managerial Science. 2025. Vol. 19. P. 2899-2935. DOI: 10.1007/s11846-025-00836-7 EDN: UIMEQF.
Бровкина Н.Е., Гончаренко М.А. Искусственный интеллект в кредитно-финансовой сфере: вектор развития, прогнозы и оценка текущих проблем // Экономика. Налоги. Право. 2026. Т. 19. № 2. С. 31-39. DOI: 10.26794/1999-849X-2026-19-2-31-39 EDN: TKWDCV.
Wirtz B.W. et al. From agentic AI to AI-orchestrated organizations: Understanding the next surge in artificial intelligence // Business Horizons. 2026. P. 1-13.
Sacco F. Race with the machine: can Artificial Intelligence help managers fight their limits? // Economia Aziendale Online. 2025. Vol. 16. No. 4. P. 1361-1381.
Газпромбанк подвел итоги деятельности за 1 полугодие 2026 года // АО "Газпромбанк" [Электронный ресурс]. URL: https://www.gazprombank.ru/press/8134733/ (дата обращения: 12.07.2026).
ИИ в Финтехе // АО "Газпромбанк". [Электронный ресурс]. URL: https://www.gazprombank.ru/business/ai-fintech/ (дата обращения: 12.07.2026).
Наука для финтеха: 46 научных команд предложили Газпромбанку решения на основе искусственного интеллекта // АО "Газпромбанк". [Электронный ресурс]. URL: https://www.gazprombank.ru/press/8133451/ (дата обращения: 12.07.2026).
Alhyasat W., Alhyasat E., Khattab S. A. Technology trends in strategic management in the AI era: Systematic literature review // Human Systems Management. 2025. Vol. 44. No. 5. P. 764-781. DOI: 10.1177/01672533251322396 EDN: TFAAUQ.
Mozzarelli M., Schneider G. AI and Strategic Decisions: Facing the Incompleteness // European Business Organization Law Review. 2026. P. 1-25. DOI: 10.1007/s40804-025-00356-7 EDN: KAXGGG.
Batool A., Zowghi D., Bano M. AI governance: a systematic literature review // AI and Ethics. 2025. Vol. 5. P. 3265-3279. DOI: 10.1007/s43681-024-00653-w EDN: VKOFDK.
Зверькова Т.Н. Цифровая трансформация региональных банков: роль AI и Open API // Финансы: теория и практика. 2025. Т. 29. № 5. С. 151-163. DOI: 10.26794/2587-5671-2025-29-5-151-163 EDN: AFHKYJ.
