Економічна ефективність впровадження гнучких систем штучного інтелекту у цифровізацію великих даних на ринку криптовалют

Abstract

Резюме. Стрімкий розвиток ринку криптовалют та зростання обсягів великих даних зумовлюють потребу у впровадженні гнучких систем штучного інтелекту для підвищення економічної ефективності процесів аналізу, прогнозування та управління ризиками. В умовах високої волатильності, інформаційної асиметрії та зростаючих вимог до швидкості обробки даних використання інтелектуальних алгоритмів стає ключовим чинником конкурентоспроможності учасників крипторинку. Це обумовлює наукову й практичну значущість дослідження економічної ефективності застосування гнучких систем штучного інтелекту в цифровізації великих даних на ринку криптовалют. Метою роботи є визначення основних економічних детермінантівгнучкості ШІ, оцінка їхнього впливу на процеси аналізу та прогнозування цін у криптовалютному сегменті фінансових ринків, а також обґрунтування економічної ефективностітаких систем у корпоративні стратегії компаній.Предметом дослідження є гнучкість штучного інтелекту (ШІ) у процесі обробки великих даних на ринку криптовалют, що розглядається як один із ключових факторів підвищення ефективності алгоритмічної торгівлі та аналітичних систем у високоволатильному середовищі. Гнучкість ШІ трактується як його здатність адаптуватися до швидкоплинних змін ринкових умов, щовизначає результативність прогнозування та прийняття управлінських рішень. Методологія дослідження ґрунтується на застосуванні порівняльного та системного аналізу сучасних цифрових технологій, зокрема машинного навчання та нейронних мереж, а також на моделюванні прогнозних сценаріїв із використанням лінійної регресії та алгоритмів машинного навчання. У роботі враховано як теоретичні напрацювання в галузі фінансових технологій, так і практичні приклади впровадження ШІ для алгоритмічної торгівлі на ринку криптовалют.Результати дослідження демонструють, що гнучкість ШІ зумовлюється поєднанням кількох чинників: здатністю алгоритмів до автоматичного оновлення й самонавчання; інтеграцією різнотипних джерел даних, включно з інформаційними потоками із соціальних медіа та новинних ресурсів; забезпеченням швидкої взаємодії між людиною та машиною, що прискорює процес ухвалення рішень; а також врахуванням аспектів кібербезпеки, які виступають критично важливими для стабільності функціонування цифрових платформ. Виявлено, що саме наявність механізмів адаптації дозволяє підвищити точність прогнозів і мінімізувати ризики, пов’язані з ринковою волатильністю.Сфера застосування результатів охоплює практику алгоритмічної торгівлі, розробку аналітичних систем прогнозування цінових трендів, формування корпоративних стратегій на ринку криптовалют, а також освітні програми з фінансових технологій та цифрової економіки. Отримані висновки можуть бути використані як аналітиками й трейдерами, так і керівниками підприємств, що інтегрують інноваційні цифрові технології у свою діяльність.У висновках підкреслюється, щоекономічна ефективність застосування ШІ на криптовалютному ринку залежить від комплексного врахування детермінант його гнучкості, серед яких провідне місце займають адаптивність алгоритмів та захист даних. Використання ШІ не лише оптимізує процеси прогнозування й торгівлі, але й відкриває нові можливості для розвитку бізнесу в умовах цифрової трансформації. Поєднання технологічних інновацій із системним підходом до управління ризиками формує підґрунтя для підвищення конкурентоспроможності компаній у сфері фінансових технологій.

A kriptovaluta-piac gyors fejlődése és a big data mennyiségének folyamatos növekedése szükségessé teszi rugalmas mesterségesintelligencia-rendszerek alkalmazását az elemzési, előrejelzési és kockázatkezelési folyamatok gazdasági hatékonyságának növelése érdekében. A magas volatilitás, az információs aszimmetria, valamint az adatfeldolgozás sebességével szemben támasztott egyre növekvő követelmények mellett az intelligens algoritmusok alkalmazása a kriptovaluta-piaci szereplők versenyképességének egyik meghatározó tényezőjévé válik. Mindez hangsúlyozza annak tudományos és gyakorlati jelentőségét, hogy vizsgáljuk a rugalmas mesterségesintelligencia-rendszerek alkalmazásának gazdasági hatékonyságát a big data digitalizációja során a kriptovaluta-piacon. A munka célja az AI rugalmasságának fő gazdasági meghatározó tényezőinek meghatározása, azoknak a pénzügyi piacok kriptovaluta szegmensében végzett árelemzési és -előrejelzési folyamatokra gyakorolt hatásának értékelése, valamint az ilyen rendszerek gazdasági hatékonyságának alátámasztása a vállalatok vállalati stratégiáiban. A kutatás tárgya a mesterséges intelligencia (AI) rugalmassága a kriptovaluta-piacon történő nagy adatmennyiségek feldolgozása során, amelyet az algoritmikus kereskedelem és az analitikai rendszerek hatékonyságának növelésének egyik kulcsfontosságú tényezőjeként tekintenek a nagy volatilitású környezetben. Az AI rugalmasságát úgy kell értelmezni, mint annak képességét, hogy alkalmazkodjon a gyorsan változó piaci feltételekhez, ami meghatározza a prognózisok és a vezetői döntések hatékonyságát. A kutatás módszertana a modern digitális technológiák, különösen a gépi tanulás és a neurális hálózatok összehasonlító és rendszerelemzésén, valamint a lineáris regresszió és a gépi tanulás algoritmusainak felhasználásával történő előrejelzési forgatókönyvek modellezésén alapul. A tanulmány figyelembe veszi mind a pénzügyi technológiák területén elért elméleti eredményeket, mind az AI algoritmikus kereskedelemre való alkalmazásának gyakorlati példáit a kriptovaluta piacon.A kutatás eredményei azt mutatják, hogy az AI rugalmasságát több tényező együttes hatása eredményezi: az algoritmusok automatikus frissítési és öntanulási képessége; különböző típusú adatforrások integrációja, beleértve a közösségi médiából és hírforrásokból származó információáramlást; az ember és a gép közötti gyors interakció biztosítása, ami felgyorsítja a döntéshozatali folyamatot; valamint a kiberbiztonsági szempontok figyelembevétele, amelyek kritikus fontosságúak a digitális platformok stabil működése szempontjából. Megállapítást nyert, hogy éppen az adaptációs mechanizmusok megléte teszi lehetővé a prognózisok pontosságának növelését és a piaci volatilitással kapcsolatos kockázatok minimalizálását.Az eredmények alkalmazási területe magában foglalja az algoritmikus kereskedés gyakorlatát, az ártrendek előrejelzésére szolgáló analitikai rendszerek fejlesztését, a kriptovaluta-piacon alkalmazott vállalati stratégiák kialakítását, valamint a pénzügyi technológiákkal és a digitális gazdasággal kapcsolatos oktatási programokat. A kapott következtetéseket mind az elemzők és kereskedők, mind az innovatív digitális technológiákat tevékenységükbe integráló vállalatok vezetői felhasználhatják.A következtetésekben hangsúlyt kap az a tény, hogy az AI alkalmazásának gazdasági hatékonysága a kriptovaluta-piacon attól függ, hogy komplex módon figyelembe veszik-e a rugalmasságának meghatározó tényezőit, amelyek közül az algoritmusok adaptivitása és az adatok védelme kapnak kiemelt szerepet. Az AI alkalmazása nemcsak optimalizálja az előrejelzési és kereskedési folyamatokat, hanem új lehetőségeket is megnyit a digitális átalakulás körülményei között a vállalkozások fejlődése számára. A technológiai innovációk és a kockázatkezelés szisztematikus megközelítésének ötvözése alapot teremt a pénzügyi technológiák területén működő vállalatok versenyképességének növeléséhez.

Abstract. The rapid development of the cryptocurrency market and the growing volumes of big data necessitate the implementation of flexible artificial intelligence systems in order to enhance theeconomic efficiency of analytical, forecasting, and risk management processes. Under conditions of high volatility, information asymmetry, and increasing requirements for data processing speed, the use of intelligent algorithms becomes a key determinant of the competitiveness of cryptocurrency market participants. This underscores the scientific and practical relevance of investigating the economic efficiency of applying flexible artificial intelligence systems to the digitalisation of big data in the cryptocurrency market. The purpose of the work is to identify the main determinants of AI flexibility, assess their impact on the processes of price analysis and forecasting in the cryptocurrency segment of financial markets, as well as substantiate the possibilities of integrating such systems into corporate strategies of companies.The subject of the study is the flexibility of artificial intelligence (AI) in the process of processing big data in the cryptocurrency market, which is considered one of the key factors in increasing the efficiency of algorithmic trading and analytical systems in a highly volatile environment. The flexibility of AI is interpreted as its ability to adapt to rapidly changing market conditions, which determines the effectiveness of forecasting and making management decisions.The research methodology is based on the application of comparative and systemic analysis of modern digital technologies, in particular machine learning and neural networks, as well as on modeling forecast scenarios using linear regression and machine learning algorithms. The work takes into account both theoretical developments in the field of financial technologies and practical examples of implementing AI for algorithmic trading in the cryptocurrency market.The results of the study demonstrate that the flexibility of AI is due to a combination of several factors: the ability of algorithms to automatically update and self-learn; the integration of various types of data sources, including information flows from social media and news resources; ensuring fast interaction between humans and machines, which accelerates the decision-making process; and taking into account cybersecurity aspects that are critically important for the stability of digital platforms. It wasfound that it is the presence of adaptation mechanisms that allows you to increase the accuracy of forecasts and minimize the risks associated with market volatility. The scope of application of the results covers the practice of algorithmic trading, the development of analytical systems for forecasting price trends, the formation of corporate strategies in the cryptocurrency market, as well as educational programs in financial technologies and the digital economy. The conclusions obtained can be used by both analysts and traders, and managers of enterprises that integrate innovative digital technologies into their activities.The conclusions emphasize that the effectiveness of AI in the cryptocurrency market depends on a comprehensive consideration of the determinants of its flexibility, among which the adaptability of algorithms and data protection occupy a leading place. The use of AI not only optimizes forecasting and trading processes, but also opens up new opportunities for business development in the context of digital transformation. The combination of technological innovations with a systemic approach to risk management forms the basis for increasing the competitiveness of companies in the field of financial technologies.