- Информация о материале
- Категория: 08.00.00 Экономические науки
- Просмотров: 261
Kalandarxonov S.O.
Kalandarxonov Saidabrorxon Olimxon ugli - Applicant, TASHKENT STATE UNIVERSITY OF ECONOMICS, TASHKENT, REPUBLIC OF UZBEKISTAN
Abstract: this article examines the impact of digital financial instruments on the transformation of commercial banks' credit policy in the context of accelerated digitalization. Special attention is paid to the use of artificial intelligence, machine learning, big data, and alternative information sources, which are radically transforming credit assessment, decision-making, and risk management processes. The case of Uzbekistan is analyzed in detail, highlighting the implementation of digital scoring models, the development of fintech ecosystems, the expansion of consumer and microfinance lending, and the state's institutional support for digital transformation. The study reveals a strong positive correlation between the level of digitalization and credit portfolio growth, underlining the importance of digital technologies in enhancing financial inclusion, operational efficiency, and credit system resilience.
Keywords: digital finance, credit policy, artificial intelligence, fintech, scoring, microloans, commercial banks, Big Data, digital transformation.
Каландархонов С.О.
Каландархонов Саидаброрхон Олимхон угли - Соискатель, Ташкентского государственного экономического университета, Ташкент, Республика Узбекистан
Аннотация: в статье рассматривается влияние цифровых финансовых инструментов на трансформацию кредитной политики коммерческих банков в условиях ускоренной цифровизации. Особое внимание уделено технологиям искусственного интеллекта, машинного обучения, больших данных и альтернативных источников информации, которые кардинально меняют процессы оценки кредитоспособности, принятия решений и управления рисками. На примере Узбекистана анализируется внедрение цифровых скоринговых моделей, развитие финтех-экосистем, активизация потребительского и микрофинансового кредитования, а также институциональная поддержка цифровой трансформации со стороны государства. Выявлена устойчивая положительная корреляция между уровнем цифровизации и динамикой роста кредитного портфеля, что подчёркивает значимость цифровых технологий для повышения финансовой инклюзии, эффективности банковских операций и устойчивости кредитной системы.
Ключевые слова: цифровые финансы, кредитная политика, искусственный интеллект, финтех, скоринг, микрозаймы, коммерческие банки, Big Data, цифровая трансформация.
Список литературы / Reference
- Указ Президента Республики Узбекистан от 12.05.2020 г. № ПФ–5992 «О стратегии реформирования банковской системы Республики Узбекистан на 2020–2025 годы» // Национальная база данных законодательства. – URL: https://lex.uz/ru/docs/4809012
- Постановление Президента Республики Узбекистан от 21.11.2018 г. № ПҚ–4022 «О мерах по модернизации финансовой инфраструктуры для развития цифровой экономики» // Национальная база данных законодательства. – URL: https://lex.uz/ru/docs/4060615
- Мирзиёев Ш.М. Выступления Президента Республики Узбекистан на международных форумах. – URL: https://president.uz
- Центрального банка Республики Узбекистан. Информационный бюллетень за февраль 2024 года. – URL: https://cbu.uz
- BIS, Moody’s. Fintech and risk management: The impact of SaaS and Big Data // BIS.org. – 2023. – URL: https://bis.org
- CEIC Data. Uzbekistan Domestic Credit, January 2025 // CEIC Database. – 2025. – URL: https://ceicdata.com
- Hussain A., Rizwan R. Prescriptive model of adaptive AI-credit scoring in developing economies // arXiv. – 2023. – URL: https://arxiv.org
- McKinsey & Company. Generative AI in banking: Transforming the credit cycle. – 2024. – URL: https://mckinsey.com
- Strategic Vision 2026: Private Sector Development in Uzbekistan. – URL: https://undp.org
- Uzbekistan: Financial Sector Overview. – URL: https://kilde.sg
- World Bank. Uzbekistan Economic Update, Spring 2024. – URL: https://worldbank.org
Ссылка для цитирования данной статьи
 |
Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства. | |
|
Полная ссылка для цитирования на русском языке. Kalandarxonov S.O. DIGITAL FINANCIAL INSTRUMENTS AND THEIR ROLE IN MODERNIZING THE CREDIT POLICY OF COMMERCIAL BANKS / ЦИФРОВЫЕ ФИНАНСОВЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ И ИХ РОЛЬ В МОДЕРНИЗАЦИИ КРЕДИТНОЙ ПОЛИТИКИ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ // European research № 3(89) / Сб. ст. по мат. «European Research: Innovation in Science, Education and Technology/Европейские научные исследования: инновации в науке, образовании и технологиях»: LXXХIX межд. науч.-практ. конф. (Лондон. Август, 2025). С. {см. сборник}. Краткая ссылка для цитирования на русском языке. Kalandarxonov S.O. DIGITAL FINANCIAL INSTRUMENTS AND THEIR ROLE IN MODERNIZING THE CREDIT POLICY OF COMMERCIAL BANKS / ЦИФРОВЫЕ ФИНАНСОВЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ И ИХ РОЛЬ В МОДЕРНИЗАЦИИ КРЕДИТНОЙ ПОЛИТИКИ КОММЕРЧЕСКИХ БАНКОВ // European research № 3(89). 2025. С. {см. сборник}.
|
||
- Информация о материале
- Категория: 09.00.00 Философские науки
- Просмотров: 175
Kozhokaru N.I.
Kozhokaru Natalia Igorevna — Senior Lecturer , FACULTY OF PHILOSOPHY, STATE ACADEMIC UNIVERSITY FOR THE HUMANITIES, MOSCOW
Abstract: The rise of artificial intelligence (AI) as a technological and cognitive phenomenon challenges the foundations of classical epistemology. This article examines AI not merely as a computational artifact, but as a potential epistemic agent whose operations intersect with, mimic, or disrupt established models of knowledge. By analyzing the compatibility and tensions between AI systems and the major epistemological paradigms—rationalism, empiricism, and constructivism—we attempt to clarify the ambiguous status of AI within the framework of contemporary theory of knowledge. Special attention is given to the ontological and phenomenological constraints of machine cognition and the implications for our understanding of truth, justification, and belief.
Keywords: artificial intelligence, epistemology, knowledge, rationalism, empiricism, constructivism, machine learning, cognitive agency, epistemic subject, understanding.
Кожокару Н.И.
Кожокару Наталия Игоревна — старший преподаватель, философский факультет, Государственный академический университет гуманитарных наук, г. Москва
Аннотация: рост искусственного интеллекта (ИИ) как технологического и когнитивного феномена бросает вызов основам классической эпистемологии. В этой статье ИИ рассматривается не просто как вычислительный артефакт, но как потенциальный эпистемический агент, операции которого пересекаются, имитируют или нарушают устоявшиеся модели знания. Анализируя совместимость и противоречия между системами ИИ и основными эпистемологическими парадигмами — рационализмом, эмпиризмом и конструктивизмом — мы пытаемся прояснить неоднозначный статус ИИ в рамках современной теории познания. Особое внимание уделяется онтологическим и феноменологическим ограничениям машинного познания и последствиям для нашего понимания истины, обоснования и веры.
Ключевые слова: искусственный интеллект, эпистемология, знание, рационализм, эмпиризм, конструктивизм, машинное обучение, когнитивное агентство, эпистемический субъект, понимание.
References / Список литературы
- (1992). Theaetetus (M. J. Levett, Trans.; M. Burnyeat, Rev. ed.). Hackett.
- Floridi L. (2011). The philosophy of information. Oxford University Press.
- Russell S., & Norvig P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.).
- Silver D., Huang A., Maddison C.J., Guez A., Sifre L., Van Den Driessche G. & Hassabis D. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484–489. https://doi.org/10.1038/nature16961
- Nilsson N.J. (1998). Artificial intelligence: A new synthesis. Morgan Kaufmann.
- Lake B.M., Ullman T.D., Tenenbaum J.B. & Gershman S.J. (2017). Building machines that learn and think like people. Behavioral and Brain Sciences, 40, e253. https://doi.org/10.1017/S0140525X16001837
- Sutton R.S. & Barto A.G. (2018). Reinforcement learning: An introduction (2nd ed.). MIT Press.
- Bender E.M. & Koller A. (2020). Climbing towards NLU: On meaning, form, and understanding in the age of data. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 5185–5198.
- Searle J.R. (1980). Minds, brains, and programs. Behavioral and Brain Sciences, 3(3), 417–457. https://doi.org/10.1017/S0140525X00005756
Ссылка для цитирования данной статьи
|
Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства. | |
|
Полная ссылка для цитирования на русском языке. Kozhokaru N.I. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ЕГО ЭПИСТЕМОЛОГИЧЕСКИЙ СТАТУС // European research № 3(89) / Сб. ст. по мат. «European Research: Innovation in Science, Education and Technology/Европейские научные исследования: инновации в науке, образовании и технологиях»: LXXХIХ межд. науч.-практ. конф. (Лондон. Август, 2025). С. {см. сборник}. Краткая ссылка для цитирования на русском языке. Kozhokaru N.I. ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ITS EPISTEMOLOGICAL STATUS / ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ЕГО ЭПИСТЕМОЛОГИЧЕСКИЙ СТАТУС // European research № 3(89). 2025. С. {см. сборник}.
|
||
