ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN BANKING: A COMPREHENSIVE MAPPING OF APPLICATIONS, CHALLENGES, AND STRATEGIC IMPLICATIONS

Abstract

Artificial intelligence is rapidly reshaping the banking sector, creating opportunities for efficiency, innovation, and sustainability while introducing new regulations and financial stability risks. This research aims to systematically examine and categorise AI applications across the full spectrum of banking functions to assess their transformative potential and implications. The study employs a structured review methodology, combining academic literature, industry case studies, and regulatory reports, and applies thematic classification to map AI use into nine core domains of banking activity. The findings demonstrate that AI permeates all levels of banking operations. In customer-facing services, it supports personalisation, chatbots, biometric onboarding, and voice-gesture banking to enhance user experience. In risk management and compliance, AI improves fraud detection, AML/CFT monitoring, credit scoring, and regulatory reporting. Operational efficiency is advanced through robotic process automation, document processing, workflow optimisation, and predictive maintenance. AI also drives innovation in lending, enabling automated loan origination, dynamic pricing, and personalised debt collection. Cybersecurity and infrastructure benefit from AI intrusion detection, adaptive authentication, phishing prevention, and blockchain integration. Furthermore, human resources, marketing, ESG finance, and strategic management functions increasingly rely on AI for decision support, customer analytics, sustainability assessments, and scenario forecasting. Collectively, these results highlight AI’s holistic role in transforming banking while underscoring the importance of explainability, governance, and regulatory alignment to ensure trust, inclusivity, and resilience.Штучний інтелект швидко змінює банківський сектор, створюючи можливості для ефективності, інновацій і стійкості, одночасно впроваджуючи нові регуляції та ризики фінансової стабільності. Це дослідження спрямоване на систематичне вивчення та класифікацію застосувань штучного інтелекту в усьому спектрі банківських функцій для оцінки їхнього трансформаційного потенціалу та наслідків. У дослідженні використана методологія структурованого огляду, що поєднує академічну літературу, галузеві приклади та регуляторні звіти, а також застосована тематична класифікація для відображення використання штучного інтелекту в дев'яти основних галузях банківської діяльності. Отримані дані демонструють, що штучний інтелект проникає на всі рівні банківських операцій. У послугах, орієнтованих на клієнтів, він підтримує персоналізацію, чат-ботів, біометричний онбординг і голосовий банкінг для покращення користувацького досвіду. У царині управління ризиками та дотримання вимог штучний інтелект покращує виявлення шахрайства, моніторинг AML/CFT, кредитний скоринг і регуляторну звітність. Операційна ефективність підвищується завдяки роботизованій автоматизації процесів, обробці документів, оптимізації робочих процесів і прогнозованому обслуговуванню. Штучний інтелект також стимулює інновації в кредитуванні, забезпечуючи автоматичну видачу кредитів, динамічне ціноутворення та персоналізоване стягнення боргів. Кібербезпека та інфраструктура виграють від виявлення вторгнень штучного інтелекту, адаптивної автентифікації, запобігання фішингу та інтеграції блокчейну. Крім того, функції управління людськими ресурсами, маркетингом, фінансами ESG й стратегічним управлінням усе більше покладають на штучний інтелект для підтримки ухвалення рішень, аналітики клієнтів, оцінки сталого розвитку та прогнозування сценаріїв. У сукупності ці результати підкреслюють цілісну роль штучного інтелекту в трансформації банківської справи, водночас наголошуючи на важливості зрозумілості, управління та узгодження нормативних актів для забезпечення довіри, інклюзивності й стійкості.