Перейти к содержимому
ЮФУ
ул. М. Горького, 88, к. 211
г.Ростов-на-Дону, Россия
344002
+7 (863) 250-59-54
Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в браузере должен быть включен Javascript.
Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в браузере должен быть включен Javascript.

Возможности и риски применения искусственного интеллекта в деятельности центральных банков


TERRA ECONOMICUS, Том 24, номер 2

Цитирование: Кочергин Д.А. (2026). Возможности и риски применения искусственного интеллекта в деятельности центральных банков. Terra Economicus 24(2), 101–116. DOI: 10.18522/2073-6606-2026-24-2-101-116

Статья посвящена исследованию возможностей и рисков, связанных с внедрением технологий искусственного интеллекта в центральных банках. В ходе исследования рассмотрены основные понятия и элементы иерархии искусственного интеллекта, определены наиболее перспективные направления его применения в деятельности центральных банков, выявлены риски, связанные с внедрением искусственного интеллекта, и предложены методы по их минимизации. В результате исследования установлено, что основными современными кейсами применения искусственного интеллекта в центральных банках являются: экономический анализ и прогнозирование, совершенствование функционирования платежных систем, регулирование, надзор и контроль за деятельностью финансовых организаций, обнаружение информационных аномалий и оценка рисков. Установлено, что использование технологий искусственного интеллекта в деятельности центральных банков способно повысить эффективность противодействия отмыванию денежных средств, укрепить кибербезопасность и содействовать реализации целевых мандатов в сфере ценовой и финансовой стабильности. Вместе с тем внедрение таких технологий может создавать новые источники операционного, репутационного и модельного рисков, а также рисков, связанных с конфиденциальностью данных, что требует формирования адекватной системы управления рисками. Адаптация существующих моделей управления рисками к проектам искусственного интеллекта на основе многоуровневой защиты, а также комплексное применение мер по минимизации негативных последствий внедрения искусственного интеллекта способно стимулировать его внедрение в различных сферах деятельности центральных банков.

Ключевые слова: искусственный интеллект; машинное обучение; генеративный искусственный интеллект; центральные банки; операции центрального банка; риски искусственного интеллекта



Список литературы:
  • Аникин В.А., Слободенюк Е.Д. (2021). Бедность работающих: как изменились детерминанты в России за 20 лет? Социологическая наука и социальная практика (4), 23–41.. DOI: 10.19181/snsp.2021.9.4.8603
  • Бобков В.Н., Вередюк О.В. (2021). Занятость и рынок труда: контуры дестандартизации. Академическая дискуссия на V Санкт-Петербургском международном форуме труда (Санкт-Петербург, 23 апреля 2021 г.). Уровень жизни населения регионов России 17(2), 271–285.. DOI: 10.19181/lsprr.2021.17.2.11
  • Гимпельсон В.Е., Капелюшников Р.И., Шарунина А.В. (2018). Низкооплачиваемые рабочие места на российском рынке труда: есть ли выход и куда он ведет? Экономический журнал ВШЭ (4), 489–530.. DOI: 10.17323/1813-8691-2018-22-4-489-530
  • Ибрагимова З.Ф., Франц М.В. (2021). Измерение неравенства возможностей в отношении доходов: структурированный обзор и метаанализ. Прикладная эконометрика 61(1), 89–109.. DOI: 10.22394/1993-7601-2021-61-89-109
  • Леонидова Г.В. (2022). Социально-трудовая сфера РФ: тенденции и риски формирования качества трудовой жизни. Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз 15(6), 182–198.. DOI: 10.15838/esc.2022.6.84.11
  • Пугачев А.А. (2023). Экономическое неравенство граждан за гранью средних показателей: проблемы диагностики в условиях его трансформации. Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. (3), 141–158. DOI: 10.15838/esc.2023.3.87.7
  • Слободенюк Е.Д., Мареева С.В., Каравай А.В. (2023). Представления о неравенстве как фактор инвестиций в человеческий капитал: опыт эмпирического анализа. Социологические исследования (6), 29–41.. DOI: 10.31857/S013216250024234-0
  • Тощенко Ж.Т. (2024). Жизненный мир как базовое понятие социологии жизни. Социологические исследования (7), 10–22.. DOI: 10.31857/S0132162524070035
  • Abras, A., Hoyos, A., Narayan, A., Tiwari, S. (2013). Inequality of opportunities in the labor market: Evidence from life in transition surveys in Europe and Central Asia. IZA Journal of Labor & Development 2, 7, 1–22. DOI: 10.1186/2193-9020-2-7
  • Arneson, R. (1989). Equality and equal opportunity for welfare. Philosophical Studies 56(1), 77–93. DOI: 10.1007/BF00646210
  • Bavaro, M., Raitano, M. (2024). Is working enough to escape poverty? Evidence on low-paid workers in Italy. Structural Change and Economic Dynamics 69, 495–511. DOI: 10.1016/j.strueco.2024.03.008
  • Chávez-Juárez, F., Soloaga, I. (2015). Scale vs. translation invariant measures of inequality of opportunity when the outcome is binary. Rochester, NY: Social Science Research Network. DOI: 10.2139/ssrn.2226822
  • Cohen, G. (1989). On the currency of egalitarian justice. Ethics 99(4), 906–944. DOI: 10.1086/293126
  • de Barros, P., Ferreira, F., Vega, J., Chanduvi, S. (2009). Measuring inequality of opportunity in Latin America and the Caribbean. Washington DC: The World Bank. DOI: 10.1007/s10888-010-9151-2
  • Dworkin, R. (1981a). What is equality? Part 1: Equality of welfare. Philosophy and Public Affairs 10(3), 185–246.
  • Dworkin, R. (1981b). What is equality? Part 2: Equality of resources. Philosophy and Public Affairs 10(4), 283–345.
  • Ferreira, F., Peragine, V. (2015). Equality of opportunity: Theory and evidence. World Bank Policy Research Working paper № 7217. DOI: 10.1596/1813-9450-7217
  • Mussida, Ch., Sciulli, D. (2025). Low-pay work and the risk of poverty: a dynamic analysis for European countries. The Journal of Economic Inequality 23, 1173–1196. DOI: 10.1007/s10888-025-09666-9
  • Nightingale, M. (2019). Looking beyond average earnings: Why are male and female part-time employees in the UK more likely to be low paid than their full-time counterparts? Work, Employment and Society 33(1), 131–148. DOI: 10.1177/0950017018796471
  • Rawls, J. (1971). Theory of Justice. Cambridge: Harvard University Press.
  • Schultz, M. (2019). The wage mobility of low-wage workers in a changing Economy, 1968 to 2014. RSF: The Russell Sage Foundation Journal of the Social Sciences 5(4), 159−189. DOI: 10.7758/rsf.2019.5.4.06

Издатель: Южный Федеральный Университет
ISSN: 2073-6606












  • Просмотров: 86