Рекомендаційна система для прийняття фінансових рішень з використанням штучного інтелекту

Анотація

Стрімке поширення штучного інтелекту (ШІ) на споживчих ринках створює серйозні виклики для суспільства, зокрема
в контексті використання когнітивних упереджень, що впливають на ухвалення фінансових рішень споживачами. Ці
упередження можуть призводити до нераціональних витрат, що ставить під сумнів етичність застосування ШІ у подібних
сферах. У цьому дослідженні розглядається, як ШІ може не тільки підвищувати ефективність ухвалення фінансових рішень,
але й допомагати споживачам приймати більш обґрунтовані та раціональні рішення. Основна увага зосереджена на розробці
інтелектуальної системи управління фінансами, яка застосовує сучасні алгоритми ШІ для аналізу фінансової поведінки,
виявлення аномалій та надання персоналізованих рекомендацій. У статті розглядається система генерації персоналізованих
фінансових рекомендацій на основі великих мовних моделей, яка використовує історію транзакцій, прогнозовані витрати та
інформацію про аномалії для створення індивідуальних порад. Зокрема, досліджуються моделі машинного навчання, такі як
Isolation Forest для ідентифікації атипових фінансових дій, а також поєднання ARIMA та LSTM для прогнозування
бюджетів. Дослідження також розглядає можливість інтеграції цих моделей із використанням великих мовних моделей
(LLM) для генерування персоналізованих рекомендацій. Методологічна частина роботи включає аналіз існуючих моделей і
сфер їхнього застосування, визначення типів та структури даних для обробки, розробку системи, що інтегрує наявні моделі,
та її тестування. Описано процес формування рекомендацій, що включає етапи обробки вхідних даних, формування
контексту, генерації рекомендацій та їх оцінки з урахуванням характеристик користувача, таких як рівень ризику, фінансові
цілі та уподобання. Генеровані рекомендації спрямовані на оптимізацію фінансової поведінки користувача та можуть бути
адаптовані до різних рівнів доходів. Окрему увагу приділено етичним аспектам системи, що включають забезпечення
конфіденційності, справедливості та прозорості, а також важливості підтримки автономії користувача у прийнятті
фінансових рішень. Система сприяє розвитку відповідальної фінансової поведінки, допомагаючи уникати імпульсивних
витрат та підвищуючи фінансову обізнаність без маніпуляцій чи нав’язування конкретних рішень.