Proceedings of the International scientific and practical conference ―Oxford 2026: Science and Education Today‖ (May 29-31, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. - Oxford, United Kingdom, 2026. - 392 p.

18 Інтеграція Big Data та ШІ у фінансові процеси забезпечує аналіз великих обсягів даних, прогнозування грошових потоків, оптимізацію управлінських рішень та зменшення вірогідності ризиків. Ці два інструменти працюють як симбіоз компонентів, де Big Data виконує функцію сировини аналізу через свій величезний обсяг та швидкість надходження даних. В цей час ШІ виступає математичним апаратом, який перетворює інформацію, статистику, та факти на справжні моделі застосування, наприклад — на оцінку ймовірності дефолту чи шахрайства, у випадку страхових ризиків [1]. У таблиці 1 показано, які саме технології ШІ для яких завдань використовують банки і страховики. Таблиця 1. Технології ШІ та Big Data у завданнях ризик-менеджменту Технологія Задача кредитного ризику Задача страхового ризику Логістична регресія / GLM Базовий скоринг PD Тарифікація life-полісів Градієнтний бустинг (XGBoost, LightGBM) Поведінковий скоринг, LGD/EAD Прогноз частоти збитків (frequency) Нейронні мережі (DNN, RNN) Скоринг на сирих транзакційних даних Виявлення шахрайських claim-ів NLP (BERT, GPT- class) Аналіз листування з боржником, новин Розбір медичних висновків, звітів поліції Графові нейронні мережі (GNN) Виявлення кредитних мереж пов'язаних осіб Аналіз кластерних шахрайських схем Big Data: телематика, IoT Альтернативні дані (геолокація, телеком) Usage-Based Insurance (PAYD/PHYD) Big Data: NoSQL / Data Lake Зберігання сирих фічей для skoрингу Сховище claim-документів і фото-доказів Дані сформовано автором на базі [22] Спираючись на високий рівень проникнення безготівкової економіки та масове використання цифрових документів в Україні, впровадження Big Data