Застосування генеративного штучного інтелекту у fintech-системах фінансової аналітики для задач прогнозування та моніторингу даних

Abstract

The article examines contemporary approaches to the application of generative artificial intelligence in fintech systems focused on financial analytics, pattern forecasting, and intelligent data monitoring. The relevance of the study is driven by the rapid growth in the volume of transactional, behavioral, documentary, and market information in the financial sector, which complicates the timely identification of hidden regularities, anomalies, risk states, and weak signals of change in the dynamics of economic processes. Alongside classical machine learning methods, large language and multimodal models are increasingly being used in the financial domain, as they are capable of combining the analysis of structured time series, textual sources, regulatory documentation, reporting materials, news streams, and internal analytical documents within a unified context. Modern models of the Gemini, Claude Opus, and GPT class demonstrate high suitability for complex reasoning tasks, multi-step analysis, processing of large contexts, synthesis of conclusions, and support for agent-based scenarios, which creates prerequisites for their integration into financial monitoring, forecasting, and decision-making frameworks. At the same time, the use of generative artificial intelligence in fintech cannot be reduced solely to the automated generation of textual conclusions. The practical effectiveness of such systems is determined by their ability to integrate generative models with data stream monitoring mechanisms, temporal and graph-based representations of financial relationships, retrieval-augmented generation tools, explainability instruments, as well as modules for validating the reliability of results. Of particular importance is the combination of forecasting models with systems for detecting pattern shifts, anomalies, and risks in near-real time. International publications and practical solutions in the financial sector indicate a transition static rule-based schemes to intelligent systems that analyze transactional, client, documentary, and network data, construct risk profiles, identify hidden dependencies, and support auditable decision-making. In particular, modern AI platforms for banking and AML are already oriented toward explainable outputs, model control, reduction of false positives, and the use of an extended feature set, including anomalies, groups of interrelated events, and behavioral networks. The paper summarizes the current state of development of generative AI in financial analytics, outlines the limitations of universal models in high-responsibility tasks, and substantiates the expediency of building a hybrid fintech architecture that combines generative transformer models, temporal forecasting modules, data stream monitoring, knowledge repositories, and mechanisms for controlling the reliability of analytical conclusions. The scientific novelty of the proposed approach lies in focusing not only on financial fraud detection tasks, but also on a broader class of problems related to forecasting the dynamics of financial indicators, detecting changes in behavioral and transactional patterns, early warning of risk states, and intelligent monitoring of financial data in the fintech environment. The practical significance of the results lies in the possibility of using the proposed provisions for designing intelligent systems to support financial analytics, risk management, compliance, and economic cybersecurity.

У статті досліджено сучасні підходи до застосування генеративного штучного інтелекту у fintech-системах, орієнтованих на фінансову аналітику, прогнозування патернів та інтелектуальний моніторинг даних. Актуальність дослідження зумовлена стрімким зростанням обсягів транзакційної, поведінкової, документної та ринкової інформації у фінансовому секторі, що ускладнює своєчасне виявлення прихованих закономірностей, аномалій, ризикових станів та слабких сигналів змін у динаміці економічних процесів. Поряд із класичними методами машинного навчання у фінансовій сфері дедалі активніше застосовуються великі мовні та мультимодальні моделі, здатні поєднувати аналіз структурованих часових рядів, текстових джерел, технічної документації, звітності, новинних потоків і внутрішніх аналітичних матеріалів в єдиному контексті. Сучасні моделі класу Gemini, Claude Opus і GPT демонструють високу придатність до задач складного та багатокрокового аналізу, роботи з великими контекстами, синтезу висновків і підтримки мульти-агентних систем, що створює передумови для їх інтеграції у сфері фінансового моніторингу, прогнозування та прийняття рішень. Разом із тим використання генеративного штучного інтелекту у fintech не може зводитися лише до автоматизованої генерації текстових висновків. Практична ефективність таких систем визначається здатністю інтегрувати генеративні моделі з механізмами потокового моніторингу даних, часовими та графовими поданнями фінансових зв\"язків, засобами та інструментами виявлення доказів та аргументації, а також модулями перевірки достовірності результатів. Особливого значення набуває поєднання моделей прогнозування із системами виявлення змін патернів, аномалій та ризиків у режимі, близькому до реального часу. У міжнародних наукових публікаціях та статтях із галузі фінансового сектору простежується перехід від статичних схем та правил до інтелектуальних систем, які аналізують транзакційні, клієнтські, документні та мережеві дані, формують ризикові профілі, виявляють приховані залежності та підтримують прийняття рішень на основі аудиту. Зокрема, сучасні ШI-платформи для банкінгу та AML вже орієнтуються на контрольовані моделі та роботу з розширеним набором ознак, включно з аномаліями, групами взаємопов\"язаних подій і поведінковими мережами. У даній роботі узагальнено сучасний стан розвитку генеративного штучного інтелекту у фінансовій аналітиці, окреслено обмеження універсальних моделей у задачах високої відповідальності та обґрунтовано доцільність побудови гібридної fintech-архітектури, що поєднує генеративні трансформерні моделі, модулі часового прогнозування, моніторинг потоків даних, сховища знань і механізми контролю достовірності аналітичних висновків. Наукова новизна підходу полягає у фокусуванні не лише на задачах виявлення фінансового шахрайства, а на ширшому класі задач прогнозування динаміки фінансових показників, виявлення змін поведінкових та транзакційних патернів, раннього попередження про ризикові стани та інтелектуального моніторингу фінансових даних у fintech-середовищі. Практичне значення результатів полягає у можливості використання запропонованих положень для проєктування інтелектуальних систем підтримки фінансової аналітики, ризик-менеджменту та економічної кібербезпеки.