Формування когнітивних упереджень на фінансовому ринку в умовах розвитку штучного інтелекту

Автор(и)

  • Олена Вячеславівна Єрмошкіна Національний університет «Львівська політехніка», Україна https://orcid.org/0000-0002-4013-3575

DOI:

https://doi.org/10.26642/ema-2025-3(113)-111-118

Ключові слова:

поведінка, когнітивні упередження, штучний інтелект, фінансові рішення, автоматизація, алгоритмічна упередженість, інвестиційна поведінка

Анотація

У статті досліджено трансформацію поведінкових патернів учасників фінансового ринку під впливом стрімкого впровадження штучного інтелекту (ШІ). Зазначено, що традиційні моделі фінансової поведінки, які ґрунтувалися на обмеженій раціональності, зазнають суттєвих змін. ШІ не лише реагує на ринкові стимули, а й самостійно формує їх, створюючи нові цифрові патерни поведінки. Особлива увага приділена когнітивним упередженням, що виникають як у користувачів, так і в алгоритмах ШІ, враховуючи автоматизаційне упередження, надмірну впевненість, упередження доступності та алгоритмічні викривлення. Розглянуто механізми взаємодії в системі «людина – ШІ», де визначено ролі, канали та механізми передачі упереджень від людини до алгоритмів. Запропоновано класифікацію учасників системи «людина – ШІ» (користувач, розробник, анотатор, експерт, регулятор тощо) та з’ясовано, як на кожному етапі може виникати або посилюватись упередженість. Описано «ефект снігової кулі», коли навіть незначні когнітивні похибки користувачів з часом масштабуються завдяки особливостям роботи ШІ. У дослідженні представлено інструментарій для контролю когнітивних упереджень на алгоритмічному та особистісному рівнях. Підкреслюється, що недооцінка психологічного впливу ШІ на користувачів може призводити до ризикованих рішень і зниження фінансової стійкості. Авторка наголошує на необхідності інтеграції соціотехнічного підходу до вивчення впливу ШІ на фінансову поведінку, що враховує як технічні, так і когнітивні та соціальні чинники. Обґрунтовано потребу в розробці комплексних стратегій моніторингу, контролю та етичного регулювання ШІ у фінансовій сфері. Перспективи подальших досліджень полягають у глибшому аналізі психологічних механізмів формування «цифрових» поведінкових патернів та створенні нових методик зниження впливу когнітивних викривлень.

Посилання

«AI can help banks unleash a new era of software engineering productivity», [Online], available at: https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/financial-services/financial-services-industry-predictions/2025/ai-and-bank-software-development.html

PWC (2017), «Sizing the prize. What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise?», [Online], available at: https://www.pwc.com/gx/en/issues/analytics/assets/pwc-ai-analysis-sizing-the-prize-report.pdf

IMF (2025), «The Real Impact of Artificial Intelligence on Finance and Regulation», [Online], available at: https://galapagoscapital.com/en/imf-2025-the-real-impact-of-artificial-intelligence-on-finance-and-regulation-2/

Allied Market Research (2023), Robo Advisory Market Size, Share, Competitive Landscape and Trend Analysis Report, by Business Model, by Provider, by Service Type, by End User: Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2022 – 2032, [Online], available at: https://www.alliedmarketresearch.com/robo-advisory-market

Patil, D. (2025), Artificial Intelligence In Financial Risk Assessment And Fraud Detection: Opportunities And Ethical Concerns, doi: 10.2139/ssrn.5057434.

Kumar, R. and Jha, N. (2025), «Artificial intelligence in behavioural finance: opportunities and challenges», Deleted Journal, Vol. 07, No. 04 (I), рр. 194–200, doi: 10.62823/ijarcmss/7.4(i).7074.

Petronijević, J., Radić, N. and Gavrilović, M. (2024), «Dependence on technology and market manipulation as potential risks of using artificial intelligence in finance», рр. 916–929, doi: 10.5937/eee24084p.

Podille, V.R., Varun M.A., Dhanurmika, S. et al. (2024), «Artificial Intelligence Based Behavioural Finance in Shaping Investment Strategies to Analysis of Key Biases and Heuristics», Journal of Computer Allied Intelligence (JCAI), No. 2 (6), рр. 1–18, doi: 10.69996/jcai.2024026.

Glickman, M. and Sharot, T. (2022), «How human-AI feedback loops alter human perceptual, emotional and social judgements», Biased AI systems produce biased humans, doi: 10.31219/osf.io/c4e7r.

Vakali, A. and Tantalaki, N. (2024), «Rolling in the deep of cognitive and AI biases», arXiv.Org, doi: 10.48550/arxiv.2407.21202.

Shivhare, S. (2025), «A Comprehensive Review of Human Psychology’s Role in Shaping Stock Market Investments: Behavioral Finance Insights», International Journal of Scientific Research in Engineering and Management, Vol. 09, pp. 1–9, [Online], available at: https://ijsrem.com/download/a-comprehensive-review-of-human-psychologys-role-in-shaping-stock-market-investments-behavioral-finance-insights/

Kanapickienė, R., Vasiliauskaitė, D., Keliuotytė-Staniulėnienė, G. et al. (2024), «A comprehensive review of behavioral biases in financial decision-making: from classical finance to behavioral finance perspectives», Journal of Business Economics and Management, No. 25 (5), рр. 1006–1029, doi: 10.3846/jbem.2024.22314.

Othman, N.A. (2024), «Mind Games in the Market: Unraveling the Impact of Psychological Biases on Your Stock Portfolio», Social Science Research Network, doі: 10.2139/ssrn.4844961.

Ramya, S. and Ajay, Ch. (2021), «Biases in AI systems. Commun», ACM, No. 64, Vol. 8, рр. 44–49, doi: 1145/3464903.

Shakhovska, N.B., Kaminskyi, R.M. and Vovk, O.B. (2018), Systemy shtuchnoho intelektu, navchalnyi posibnyk, Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, Lviv, 392 р.

Steimers, A. and Schneider, M. (2022), «Sources of Risk of AI Systems», International Journal of Environmental Research and Public Health, No. 19 (6), doi: 10.3390/ijerph19063641.

Bayakhmetova, A., Rudenko, L., Krylova, L. et al. (2025), «Artificial Intelligence in Financial Behavior: Bibliometric Ideas and New Opportunities», Journal of Risk and Financial Management, No. 18 (3), doi: 10.3390/jrfm18030159.

Ziwei, J., Nayeon, L., Frieske R. et al. (2023), «Survey of Hallucination in Natural Language Generation», ACM Comput. Surv., No. 55 (12), doi: 10.1145/3571730.

Housel, M. (2020), The Psychology of Money. Timeless Lessons on Wealth, Greed and Happiness, Harriman House Publishing, 288 p.

Kavitha, D.M., Hanumanthu, D.K.D., Sai, O.N. et al. (2025), «The Role of Artificial Intelligence in Financial Decision-Making», Journal of Marketing & Social Research, No. 2 (2), рр. 189–198, [Online], available at: https://jmsr-online.com/article/the-role-of-artificial-intelligence-in-financial-decision-making-65/

Manhire, J. (2018), «Measuring Black Swans in Financial Markets», Journal of Mathematical Finance, No. 8, рр. 227–239, doi: 10.4236/jmf.2018.81016.

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-10-20

Як цитувати

Єрмошкіна, О. В. (2025). Формування когнітивних упереджень на фінансовому ринку в умовах розвитку штучного інтелекту. Економіка, управління та адміністрування, (3(113), 111–118. https://doi.org/10.26642/ema-2025-3(113)-111-118

Номер

Розділ

ФІНАНСИ, БАНКІВСЬКА СПРАВА ТА СТРАХУВАННЯ