Big Data та ШІ у фінансовому менеджменті: тенденції та перспективи

Abstract

The article comprehensively investigates modern trends, challenges, and prospects of applying Big Data and Artificial Intelligence (AI) technologies in financial management under conditions of digital transformation and global economic turbulence. The study emphasizes that the integration of data-driven approaches and intelligent algorithms is becoming a decisive factor in improving the quality, transparency, and adaptability of managerial decisions. The relevance of the research lies in the growing need to ensure financial sustainability and operational efficiency through the use of innovative analytical tools. The purpose of the paper is to substantiate the conceptual foundations and strategic directions of applying Big Data and AI in the modernization of financial management systems at the enterprise and institutional levels. The methodological framework is based on analytical, comparative, systemic, and empirical methods, which made it possible to reveal the interconnection between technological innovation, information flows, and financial performance. The results of the study show that the implementation of predictive analytics, machine learning, and natural language processing enables more accurate forecasting of cash flows, assessment of investment risks, and detection of financial anomalies. The research identifies the main global trends such as large-scale automation of routine financial processes, development of AI-driven decision-support systems, and integration of Big Data tools into strategic financial planning. Particular attention is paid to the key barriers hindering the adoption of these technologies, including technical limitations, ethical issues, insufficient human capital, data protection risks, and the lack of harmonized regulatory frameworks. The practical significance lies in formulating recommendations for building an effective digital infrastructure, establishing interoperability standards, and developing the digital competencies of financial managers, which will ensure the efficient application of Big Data and AI technologies in financial decision-making.

Досліджено сучасні тенденції та перспективи застосування технологій Big Data і штучного інтелекту у фінансовому менеджменті. Обґрунтовано, що інтеграція інструментів предиктивної аналітики та машинного навчання є ключовим чинником модернізації системи управління фінансами, оскільки сприяє підвищенню точності прогнозування грошових потоків і прискоренню ухвалення управлінських рішень. Константовано, що використання інтелектуальних алгоритмів забезпечує глибоку обробку великих масивів структурованих і неструктурованих даних, підвищує ефективність фінансового аналізу та знижує рівень ризиків. Виокремлено провідні тенденції розвитку, серед яких – активне впровадження предиктивної аналітики Big Data, автоматизація рутинних фінансових процесів і зростання ролі ШІ у формуванні оптимальних інвестиційних портфелів. Ідентифіковано основні виклики впровадження цих технологій: технічні, кадрові, етичні, регуляторні та фінансові, а також визначено напрями їх подолання. Встановлено, що ефективне використання Big Data і ШІ потребує розвитку людського капіталу, створення безпечного цифрового простору та формування стандартів інтероперабельності. Перспективи подальших досліджень полягають у розробленні стратегічних механізмів інтеграції концепції data-driven management у практику фінансового менеджменту підприємств.