TIJORAT BANKLARINING KREDITLASH AMALIYOTIDA SUN’IY INTELLEKT TEXNOLOGIYALARIDAN FOYDALANISHNI TAKOMILLASHTIRISH
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.20160755Ключевые слова:
sun’iy intellekt, tijorat banklari, kreditlash amaliyoti, kredit riski, raqamli transformatsiya, fintech, kredit skoring, mashinali o‘qitish.Аннотация
takomillashtirishning nazariy-uslubiy va amaliy jihatlari tadqiq etilgan. Jahon iqtisodiyotida raqamli
transformatsiya jarayonlarining jadallashuvi hamda moliya bozorlarida raqobatning kuchayishi bank xizmatlarini
modernizatsiya qilish zaruratini yuzaga keltirmoqda. Shu nuqtai nazardan, sun’iy intellekt texnologiyalari kreditlash tizimi
samaradorligini oshirish, kredit risklarini minimallashtirish va mijozlarga xizmat ko‘rsatish sifatini yaxshilashning muhim
omili sifatida namoyon bo‘lmoqda.
Tadqiqot davomida Jahon banki (World Bank), Xalqaro Valyuta Fondi (IMF), Bank for International Settlements (BIS),
OECD hamda McKinsey & Company hisobotlari asosida sun’iy intellekt texnologiyalarining bank tizimidagi iqtisodiy
samaradorligi tahlil qilindi. Xususan, mashinali o‘qitish (Machine Learning), chuqur o‘qitish (Deep Learning), prediktiv
analitika va tabiiy tilni qayta ishlash (Natural Language Processing) texnologiyalarining kredit skoring tizimlari, firibgarlik
operatsiyalarini aniqlash va kredit risklarini baholashdagi afzalliklari ilmiy jihatdan asoslab berildi.
Tahlillar natijasida sun’iy intellekt texnologiyalaridan foydalanish kredit ajratish jarayonini tezlashtirishi, operatsion
xarajatlarni 20–30 foizga kamaytirishi, muammoli kreditlar ulushini pasaytirishi hamda qaror qabul qilish aniqligini
oshirishi aniqlandi. Shuningdek, AI asosidagi kreditlash tizimlari banklarning moliyaviy barqarorligini mustahkamlashi va
raqobatbardoshligini oshirishga xizmat qilishi qayd etildi.
Maqolada O‘zbekiston tijorat banklarida sun’iy intellekt texnologiyalarini joriy etish bilan bog‘liq mavjud muammolar,
jumladan, raqamli infratuzilmaning yetarli rivojlanmaganligi, malakali mutaxassislar yetishmasligi, ma’lumotlar bazasining
integratsiyalashmaganligi hamda kiberxavfsizlik risklari tahlil qilindi. Tadqiqot yakunida tijorat banklarining kreditlash
amaliyotida sun’iy intellekt texnologiyalaridan foydalanishni takomillashtirish bo‘yicha ilmiy-amaliy tavsiyalar ishlab chiqildi.
Библиографические ссылки
1. Mishkin F.S. The Economics of Money, Banking and Financial Markets. - Toshkent, 2022.
2. Brynjolfsson E., McAfee A. Machine, Platform, Crowd. Norton & Company, 2017.
3. Jahon banki. Raqamli moliyaviy xizmatlar hisoboti. - Toshkent, 2022.
4. Xalqaro valyuta fondi. AI va moliyaviy barqarorlik. - Toshkent, 2022.
5. Bank for International Settlements. Bank faoliyatida sun’iy intellekt. - Toshkent, 2022.
6. McKinsey & Company. The Future of AI in Banking. - Toshkent, 2022.
7. OECD. Sun’iy intellekt moliya sohasida. - Toshkent, 2022.
8. O‘zbekiston Respublikasi Markaziy bankining hisobotlari, 2023–2025.
9. Deloitte. Moliyaviy xizmatlarda AI dasturlari. - Toshkent, 2022.
10. PwC. Bank sektorida raqamli transformatsiya. - 2023
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 ЗЕЛЁНАЯ ЭКОНОМИКА И РАЗВИТИЕ
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.