Методи побудови рекомендаційних систем та інтеграція штучного інтелекту у фінансових додатках

У статті здійснено комплексне дослідження методів побудови рекомендаційних систем у фінансових додатках та особливостей інтеграції штучного інтелекту в сучасні фінансові платформи. Проаналізовано основні підходи до формування персоналізованих рекомендацій, зокрема колаборативну фільтрацію, яка виявляє схожі моделі споживання користувачів, контентну фільтрацію, що враховує характеристики обраних продуктів, а також гібридні методи, які поєднують переваги обох підходів для підвищення точності прогнозування фінансової поведінки. Досліджено використання нейронних мереж для врахування не лише історичних даних, але й контекстуальних факторів, що підвищує релевантність рекомендацій та довіру користувачів. Розглянуто технічні аспекти інтеграції штучного інтелекту в мобільні платформи з використанням спеціалізованих SDK (TensorFlow Lite, Core ML) та веб-додатки через хмарні сервіси (AWS AI, Google Cloud AI, Microsoft Azure AI), а також можливості застосування сторонніх API для розширення функціональності фінансових додатків. Проаналізовано різноманітні сфери застосування AI у фінансових додатках: автоматизація рутинних операцій, прогнозування витрат, виявлення аномалій у транзакціях, персоналізація інвестиційних продуктів та кредитних програм, оптимізація бюджету та поліпшення клієнтського досвіду через використання AI-асистентів. Висвітлено проблеми захисту персональних даних, необхідність забезпечення прозорості алгоритмів, уникнення упередженості та дискримінації як ключові етичні аспекти використання рекомендаційних систем. Практична значущість дослідження полягає у систематизації методів та підходів до створення інтелектуальних фінансових помічників, які здатні не лише аналізувати індивідуальні фінансові патерни, але й передбачати загальні економічні тренди, що сприяє підвищенню якості обслуговування клієнтів, зниженню витрат компаній та оптимізації процесу прийняття фінансових рішень.