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.

21 Таблиця 2. Технології ШІ та Big Data у роботі з ризиками Класичний ризик-менеджмент Новий (AI-driven ризик-менеджмент Основний інструментарій Фінансові коефіцієнти, оцінка від кредитного інспектора. Скорингові карти на базі Machine Learning, нейромережі, ансамблі моделей. Аналітична база Кредитна історія та довідки про доходи. Офіційна звітність. Поведінкові патерни (Big Data). Швидкість оцінки Дискретна, велика кількість бюрократії. Перманентна. Регуляторний контур Дотримання нормативів (НБУ або Базель). Динамічний комплаєнс- контроль алгоритмів, стрес- тестування моделей. Дані сформовано автором на базі [1, 3, 7] У страховій діяльності ШІ та Big Data призводять до змін підходів до андеррайтингу та тарифікації, регулювання збитків та шахрайства. Забезпечують безперервний моніторинг, що дозволяє за допомогою новітніх інструментів швидко та оперативно переоцінювати ризики, коригувати тарифну політику, зважаючи на поведінку клієнтів та динаміку портфеля [4]. Також технології будують моделі ймовірності, виявляють аномалії, шахрайські дії, настання страхового випадку. Відстежують дії контрагентів (страхувальників і перестраховиків) [9]. Оцінка результативності роботи з ШІ та Big Data оцінюється чотирма групами метрик: фінансова, операційна, клієнтська та ризикова. І базується на ресурсному, факторному, результативному, вартісному і інтегральному підходах [8]. Як вже було зауважено, ШІ значно підвищує ефективність усіх процесів, зокрема фінансових рішень, управління ризиками, зниження витрат, відстеження та забезпечення фінансової стійкості [8]. Інше, що забезпечують новітні технології, — це перехід від реактивного до проактивного управління та демократизацію доступу до фінансової аналітики [4]. Активно впливовими