Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60954
Title: Использование алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для анализа поведения клиентов и формирования персонализированных предложений
Other Titles: Using machine learning and artificial intelligence algorithms to analyze customer behavior and create personalised offers
Authors: Столбун, Е. А.
Keywords: материалы конференций;искусственный интеллект;персонализация;машинное обучение;банковский сектор;сегментация клиентов;поведенческий анализ
Issue Date: 2025
Publisher: БГУИР
Citation: Столбун, Е. А. Использование алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для анализа поведения клиентов и формирования персонализированных предложений = Using machine learning and artificial intelligence algorithms to analyze customer behavior and create personalised offers / Е. А. Столбун // Актуальные вопросы экономики и информационных технологий : сборник материалов докладов 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 20–25 апреля 2025 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2025. – С. 621–625.
Abstract: В статье анализируются возможности применения искусственного интеллекта (ИИ) для формирования персонализированных банковских предложений. Рассматриваются традиционные методы сегментации клиентов и выявляются их ограничения по сравнению с подходами, основанными на машинном обучении. Приводится обзор текущих практик использования ИИ в банках Республики Беларусь. Предлагаются практические рекомендации по внедрению ИИ с целью повышения качества клиентского сервиса и уровня персонализации взаимодействия. Отдельное внимание уделяется анализу потенциальных рисков и вызовов, связанных с использованием ИИ в банковской сфере.
Alternative abstract: This article examines the potential applications of artificial intelligence (Al) in developing personalized banking offerings. The study analyzes traditional customer segmentation methods and identifies their limitations compared to machine learning-based approaches. A review of current Al implementation practices in banks of the Republic of Belarus is provided. Practical recommendations are proposed for integrating Al to enhance customer service quality and the level of personalized engagement. Special attention is given to the analysis of potential risks and challenges associated with Al adoption in the banking sector.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60954
Appears in Collections:Актуальные вопросы экономики и информационных технологий : материалы 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2025)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Stolbun_Ispolzovanie.pdf213.95 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.