ПОВЫШЕНИЕ ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ ПАО СБЕРБАНК НА ОСНОВЕ SWOT-АНАЛИЗА И НЕЙРОСЕТЕВОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ

Аннотация

В работе исследуются теоретические вопросы повышения инновационной активности. Актуальность исследования состоит в том, что в современных условиях важное значение имеет исследование подходов для совершенствования инновационной стратегии коммерческого банка. Практическая  значимость - в том, что для повышения инновационной активности банка, предложен подход, позволяющий на основе результатов МАИ и SWOT-анализа сформировать датасет для системы искусственного интеллекта, позволяющую рассчитать прогнозное значение прироста доли активов банка в совокупных активах банковской системы. Рассмотрены теоретические основы оценки конкурентоспособности коммерческих банков на основе динамики доли активов и величины инновационного индекса, рассчитанного с применением метода анализа иерархий (МАИ). Проведен SWOT-анализ ПАО Сбербанк. На основе метода анализа иерархий (МАИ) проведена оценка банковских инноваций на основе таких критериев, как:  величина требуемых инвестиций, рост числа клиентов, увеличение рыночной доли, прирост прибыли кредитной  организации. Сформирована нейросеть «Карта Кохонена» для прогнозирования конкурентоспособности – прироста доли активов банка в совокупных активах банковской системы. Прогнозирование  осуществлялось системой искусственного интеллекта, сформированной на платформе Deduktor. В ходе исследования выявлено, что доля активов коммерческих банков в значительной мере зависит от инновационного индекса и может быть описана уравнением зависимости У = 0,4371*х+0,3263. То есть с увеличением инновационного коэффициента на 0,1, прирост доли  активов составит 0,4371. Выдвинута и доказана гипотеза, что с помощью AI-системы, можно получить прогноз величины прироста доли банка в совокупных активах банковской системы.