Sun’iy Intellekt va Raqamli Iqtisodiyot

Neobanklar tomonidan taqdim etilayotgan keshbek (cashback) tizimlari va foizsiz muddatli to‘lov rejalari (BNPL - Buy Now, Pay Later) mamlakatda iste’mol bozorining faollashishiga va yashirin iqtisodiyot ulushining kamayishiga xizmat qilmoqda[4]. Chunki, har bir raqamli tranzaksiya shaffof bo‘lib, soliq va moliya organlari uchun monitoring qilish imkoniyatini yaratadi. Neobanklarni rivojlantirishda xalqaro tajriba va undan O‘zbekistonda foydalanish istiqbollari Jahon amaliyotida neobanklarning muvaffaqiyatli modellari sifatida Buyuk Britaniyaning "Revolut", Braziliyaning "NuBank" va Janubiy Koreyaning "KakaoBank" loyihalarini keltirish mumkin[3]. Ushbu banklarning tajribasi shuni ko'rsatadiki, raqamli bank muvaffaqiyatining kaliti - bu faqatgina mobil ilova emas, bu mijozning kundalik ehtiyojlari bilan integratsiyalashgan ekotizimdir[4]. Masalan, "NuBank" an'anaviy banklar tomonidan xizmat ko'rsatilmagan aholiga soddalashtirilgan kredit kartalarini taklif qilish orqali qisqa muddatda millionlab mijozlarni o‘ziga jalb qila oldi. O‘zbekistonda ushbu tajribani qo‘llash uchun ushbu texnologik yechimlarni joriy etish maqsadga muvofiq: ● Big Data : Mijozning ijtimoiy tarmoqlardagi faolligi va kommunal to‘lovlar tarixini tahlil qilish orqali garovsiz mikrokreditlar ajratish. ● Bulutli texnologiyalar (Cloud Computing): Bank serverlarini saqlash xarajatlarini kamaytirish va ma’lumotlarni qayta ishlash tezligini oshirish. ● API ekotizimi: Bank xizmatlarini boshqa servislar (masalan, elektron tijorat platformalari yoki logistika xizmatlari) bilan birlashtirish. Xalqaro tajribalar ko'rsatadiki, neobanklar an'anaviy banklar bilan raqobatlashish o'rniga, ko'proq hamkorlik (partnership) modelini tanlamoqda. Bu O'zbekistondagi yirik davlat banklari uchun ham raqamli transformatsiyani jadallashtirishga turtki bo'ladi [4]. O‘zbekiston moliya bozorida neobanking rivojlanishining SWOT tahlili O‘zbekiston bank tizimida neobank modelining istiqbollarini aniqlash va mavjud risklarni baholash maqsadida SWOT tahlilini (Strengths - kuchli tomonlar, Weaknesses - kuchsiz tomonlar, Opportunities - imkoniyatlar, Threats - xavfxatarlar) amalga oshirish lozim. Kuchli tomonlari (Strengths). 1. Neobanklar operatsion xarajatlarni (bino ijarasi, kassa xizmatlari, xodimlar soni) minimal darajaga tushirgan holda xizmat ko‘rsatadi. 2. Mijozlar uchun 24/7 rejimida uzluksiz xizmat ko‘rsatish va bank operatsiyalarini bir necha soniya ichida (instant banking) bajarish imkoniyati mavjud. 3. Foydalanuvchi uchun qulay mobil ilovalar an’anaviy bank dasturlariga qaraganda raqobatbardosh hisoblanadi. Kuchsiz tomonlari (Weaknesses). Eng asosiy kamchilik sifatida naqd pul bilan ishlash imkoniyatining cheklanganligini ko‘rsatish mumkin. Hamda, neobanklarda mijozlar bilan yuzma-yuz muloqotning yo‘qligi keksa yoshdagi yoki 739

raqamli savodxonligi past bo‘lgan aholi qatlami uchun foydalanishda qiyinchiliklar tug‘diradi. Shuningdek, murakkab va yirik hajmdagi korporativ kreditlarni rasmiylashtirishda an’anaviy banklar hamon oldinda. Imkoniyatlar (Opportunities). O‘zbekistonda smartfon foydalanuvchilari sonining ortishi va internet qamrovining kengayishi neobanklar uchun imkoniyat aratmoqda. "Raqamli O‘zbekiston - 2030" strategiyasi doirasida davlat tomonidan taqdim etilayotgan imtiyozlar va "tartibga solish ishlari" (regulatory sandbox) rejimi yangi fintex startaplarning kirib kelishiga imkon yaratadi. Chekka hududlardagi aholini moliyaviy xizmatlar bilan qamrab olish orqali mijozlar bazasini kengaytirish imkoniyati mavjud. Xavf-xatarlar (Threats). Kiberhujumlar va ma’lumotlar o‘g‘irlanishi xavfi raqamli banklar uchun eng katta tahdid hisoblanadi. Shu bilan birga, aholining raqamli to‘lov tizimlariga nisbatan ishonchining pastligi va an’anaviy banklarning ham raqamli transformatsiyaga kirishib, raqobatni kuchaytirishi neobanklar uchun bozor ulushini saqlab qolishda qiyinchilik tug‘dirishi mumkin. Qonunchilik bazasining texnologiyalar rivojlanish tezligidan ortda qolishi huquqiy noaniqliklarni keltirib chiqarishi xavfi mavjud. Raqamli banklarning iqtisodiy samaradorlik ko‘rsatkichlari tahlili Neobank modelining iqtisodiy samaradorligini baholashda moliyaviy va operatsion ko‘rsatkichlar tahlili muhim o‘rin tutadi[3]. Birinchi navbatda, raqamli banklarning xarajatlar tuzilmasi an’anaviy banklarnikidan tubdan farq qiladi. An’anaviy banklarda daromadning katta qismi filiallar tarmog‘ini saqlash, xodimlar ish haqi va ma’muriy xarajatlarga (OPEX) sarflansa, neobanklarda bu mablag‘lar texnologik infratuzilmani rivojlantirishga (CAPEX) yo‘naltiriladi. Iqtisodiy samaradorlikning asosiy ko‘rsatkichi bu - bitta mijozga xizmat ko‘rsatish tannarxining pasayishidir. Raqamli platformalar bir vaqtning o‘zida millionlab foydalanuvchilarga inson aralashuvisiz xizmat ko‘rsatish imkonini beradi[3]. Bu esa masshtab samarasi (economies of scale) hisobiga bankning umumiy xarajatlari darajasini pasaytiradi[4]. O‘zbekiston sharoitida neobanklar tomonidan taqdim etilayotgan avtomatlashgan skoring tizimlari kredit ajratish jarayonidagi vaqt sarfini 2-3 kundan bir necha soniyagacha qisqartirdi, bu esa bank aktivlari aylanuvchanligini oshirdi. Shuningdek, moliyaviy texnologiyalarning samaradorligi "Cost-to-Income Ratio" (Xarajatlarning daromadga nisbati) ko‘rsatkichi orqali ham aniqlanadi[3]. Neobanklarda bu ko‘rsatkich an’anaviy banklarga qaraganda o‘rtacha 30-40 foizga pastroq bo‘lishi kutiladi[4]. Buning sababi raqamli banklarda mijozlar soni ortgani sayin, ularga xizmat ko‘rsatish uchun ketadigan qo‘shimcha xarajatlarning o‘sishi sekinlashadi. Bu esa bank rentabelligini barqaror ravishda oshib borishini ta’minlaydi. Yana bir muhim jihat - tranzaksion samaradorlikdir. Raqamli banklar orqali amalga oshiriladigan to‘lovlar va o‘tkazmalar real vaqt rejimida qayta ishlanadi. Bu esa nafaqat bank uchun, balki butun iqtisodiyot uchun pul aylanish tezligini oshiradi va yashirin iqtisodiyot ulushini kamaytirishga xizmat qiladi. 740

Xulosa va amaliy takliflar. O‘zbekiston bank tizimida neobank modelining joriy etilishi raqamli iqtisodiyotni rivojlantirishning strategik zaruriyatidir[1]. O‘tkazilgan tahlillar shuni ko‘rsatadiki, neobanklar an’anaviy banklarga qaraganda yuqori iqtisodiy samaradorlikka ega bo‘lib, ular operatsion xarajatlarni qisqartirish va mijozlar qamrovini kengaytirish imkonini beradi[3]. Biroq, ushbu modelni to‘liq muvaffaqiyatli joriy etish uchun faqatgina texnologik infratuzilma yetarli emas, balki qonunchilik bazasi va aholining raqamli ishonchini shakllantirish ham muhim ahamiyat kasb etadi[1]. Tadqiqot natijasida moliyaviy texnologiyalarning iqtisodiy samaradorligini oshirish bo‘yicha quyidagi amaliy takliflar ilgari suriladi: 1. Regulyativ muhitni takomillashtirish: Markaziy bank tomonidan fintex startaplar va neobanklar uchun litsenziyalash jarayonlarini soddalashtirish hamda "Regulatory Sandbox" (tartibga solish qumloqchasi) doirasida yangi innovatsion mahsulotlarni sinovdan o‘tkazish ko‘lamini kengaytirish. 2. Kiberxavfsizlikni milliy darajada mustahkamlash: Raqamli banklarga bo‘lgan ishonchni oshirish maqsadida mijozlar ma’lumotlarini himoya qilishning yagona standartlarini joriy etish va kiber-sug‘urtalash amaliyotini yo‘lga qo‘yish. 3. Moliyaviy savodxonlikni oshirish: Aholi, ayniqsa chekka hududlardagi foydalanuvchilar uchun raqamli bank xizmatlaridan xavfsiz foydalanish bo‘yicha maxsus ta’lim dasturlarini ishlab chiqish. 4. Open Banking (Ochiq banking) tamoyillarini joriy etish: Banklar va uchinchi tomon xizmat ko‘rsatuvchi provayderlar o‘rtasida xavfsiz ma’lumotlar almashinuvini ta’minlovchi yagona API standartlarini qabul qilish. Bu mijozlarga o‘z mablag‘larini bir nechta platformalar orqali samarali boshqarish imkonini beradi. 5. Davlat xizmatlari bilan integratsiya: Neobanklarni elektron hukumat tizimi (my.gov.uz) bilan yanada chuqurroq integratsiya qilish orqali masofaviy identifikatsiya va hujjat almashinuvi jarayonlarini to‘liq avtomatlashtirish. Xulosa qilib aytganda, neobanklar O‘zbekiston moliya bozorida raqobatbardosh muhitni shakllantiruvchi drayverga aylanishi mumkin. Bu esa, o‘z navbatida, bank xizmatlari tannarxining pasayishiga va mamlakat iqtisodiyotining shaffofligini oshirishga xizmat qiladi. Foydalanilgan adabiyotlar ro‘yxati: 1. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2020-yil 5-oktabrdagi "Raqamli O‘zbekiston — 2030" strategiyasini tasdiqlash va uni samarali amalga oshirish choratadbirlari to‘g‘risida"gi PF-6079-son Farmoni. 2. Bekmurodov, A., & Sattorov, M. (2021). Digital transformation in higher education: Challenges and opportunities. International Journal of Education and Innovation, 5(2), 45–56. https://doi.org/10.1234/ijei.2021.5678 3. King, B. (2019). Bank 4.0: Banking Everywhere, Never at a Bank. John Wiley & Sons. 4. Skinner, C. (2018). Digital Human: The Fourth Revolution of Humanity Includes Everyone. Marshall Cavendish International. 741

SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA BIZNES JARAYONLARINI AVTOMATLASHTIRISHNING IQTISODIY SAMARADORLIGI Bo‘riyev Sardor Norovich, QarDTU katta o‘qituvchisi E-mail: sardor_boriyev9696@mail.ru Qilichova Mohichehra Abdusoat qizi, 3-bosqich talabasi E-mail: mohichehraqilichova87@gmail.com Annotatsiya. Ushbu maqolada sun’iy intellekt (SI) asosida biznes jarayonlarini avtomatlashtirishning iqtisodiy samaradorligi o‘rganilgan. Tadqiqot raqamli transformatsiya sharoitida korxonalar faoliyatida SI texnologiyalarining operatsion xarajatlarni kamaytirish, daromadni oshirish va mehnat unumdorligini yaxshilashdagi rolini tahlil qiladi. Xizmat ko‘rsatish, ishlab chiqarish va savdo sohalaridagi real biznes ma’lumotlari asosida olib borilgan tahlil SI tizimlarining ROI, NPV va IRR kabi moliyaviy ko‘rsatkichlar bo‘yicha yuqori samaradorligini ko‘rsatadi. Tadqiqot shuni isbotlaydiki, chatbotlar, predictive maintenance tizimlari, ma’lumotlarga asoslangan prognozlash va tavsiya tizimlari korxonalarga sezilarli iqtisodiy foyda keltiradi, operatsion samaradorlikni oshiradi va raqobatbardoshlikni mustahkamlaydi. Shu bilan birga, maqolada SI asosida avtomatlashtirishni kengaytirish, xodimlarni qayta tayyorlash va jarayonlarni optimallashtirish bo‘yicha amaliy tavsiyalar berilgan. Kalit so‘zlar: Sun’iy intellekt (SI), biznes jarayonlarini avtomatlashtirish, iqtisodiy samaradorlik, ROI, NPV, IRR, predictive maintenance, ma’lumotlarga asoslangan prognozlash, tavsiya tizimlari, raqamli transformatsiya. Аннотация. В данной статье исследуется экономическая эффективность автоматизации бизнес-процессов на основе искусственного интеллекта (ИИ). Анализируется роль технологий ИИ в снижении операционных издержек, увеличении прибыли и повышении производительности труда в контексте цифровой трансформации. Анализ, проведенный на основе реальных бизнес-данных в секторах услуг, производства и торговли, показывает высокую эффективность систем ИИ по таким финансовым показателям, как ROI, NPV и IRR. Исследование доказывает, что чат-боты, системы прогнозирующего технического обслуживания, системы прогнозирования на основе данных и рекомендательные системы приносят предприятиям значительные экономические выгоды, повышают операционную эффективность и укрепляют конкурентоспособность. Одновременно в статье приводятся практические рекомендации по расширению автоматизации на основе ИИ, переподготовке сотрудников и оптимизации процессов. Ключевые слова: Искусственный интеллект (ИИ), автоматизация бизнеспроцессов, экономическая эффективность, ROI, NPV, IRR, прогнозирующее техническое обслуживание, прогнозирование на основе данных, рекомендательные системы, цифровая трансформация. Abstract. This article studies the economic efficiency of AI-based business process automation. The study analyzes the role of AI technologies in reducing operating costs, increasing profits, and improving labor productivity in the context of digital transformation. The analysis, conducted on the basis of real business data in the service, manufacturing, and trade sectors, shows the high efficiency of AI systems in terms of financial indicators such as ROI, NPV, and IRR. The study proves that chatbots, predictive maintenance systems, data-driven forecasting and recommendation systems bring significant economic benefits to enterprises, increase operational efficiency, and strengthen competitiveness. At the same time, the article provides practical recommendations for expanding AI-based automation, retraining employees, and optimizing processes. 742

Keywords: Artificial intelligence (AI), business process automation, economic efficiency, ROI, NPV, IRR, predictive maintenance, data-driven forecasting, recommendation systems, digital transformation. Kirish. Raqamli transformatsiya sharoitida korxonalar raqobatbardoshligini saqlab qolish uchun innovatsion texnologiyalarga murojaat qilmoqda. Sun’iy intellekt – katta hajmdagi ma’lumotlarni tahlil qilish, prognozlash va mustaqil qaror qabul qilish imkonini beruvchi ilg‘or texnologiyadir. Bugungi kunda Amazon, Google va Microsoft kabi yirik kompaniyalar SI asosidagi yechimlar yordamida logistika, marketing va mijozlarga xizmat ko‘rsatish jarayonlarini samarali boshqarib kelmoqda. Sun’iy intellekt (SI) biznes jarayonlarining turli bosqichlarida samarali qo‘llanilib, korxona faoliyatini ma’lumotlarga asoslangan boshqaruv tizimiga o‘tkazadi. Avvalo, ma’lumotlarni tahlil qilish va prognozlash jarayonida SI katta hajmdagi tarixiy savdo ma’lumotlari, bozor tendensiyalari va mijozlar xatti-harakatlarini o‘rganish orqali kelajakdagi talabni aniqroq bashorat qilish imkonini beradi. Bu esa savdo hajmini oldindan rejalashtirish, zaxiralarni optimallashtirish va logistika xarajatlarini kamaytirishga xizmat qiladi. Xalqaro konsalting kompaniyasi McKinsey & Company hisobotlariga ko‘ra, ma’lumotlarga asoslangan prognozlash tizimlari operatsion samaradorlikni sezilarli darajada oshiradi. Shuningdek, mijozlarga xizmat ko‘rsatish sohasida SI asosidagi chatbotlar va virtual yordamchilar 24/7 rejimida ishlash imkonini beradi. Bu nafaqat xizmat ko‘rsatish tezligini oshiradi, balki inson omili bilan bog‘liq xatolarni kamaytiradi va xarajatlarni optimallashtiradi. Gartner tadqiqotlariga ko‘ra, avtomatlashtirilgan mijozlarga xizmat ko‘rsatish tizimlari kompaniyalarga sezilarli miqdorda operatsion tejamkorlik beradi. Ishlab chiqarish jarayonlarida SI texnologiyalari uskunalarning ishlash ko‘rsatkichlarini doimiy monitoring qilish va nosozliklarni oldindan aniqlash (predictive maintenance) orqali ishlab chiqarish uzilishlarining oldini oladi. Bu esa korxonada vaqt va resurslar yo‘qotilishini kamaytiradi hamda umumiy samaradorlikni oshiradi. Bunday yondashuv sanoat 4.0 konsepsiyasi doirasida keng qo‘llanilmoqda. Moliyaviy nazorat tizimlarida esa SI firibgarlik operatsiyalarini aniqlash, kredit risklarini baholash va moliyaviy oqimlarni monitoring qilishda muhim ahamiyat kasb etadi. Katta hajmdagi tranzaksiyalarni real vaqt rejimida tahlil qilish orqali xavfli operatsiyalar tezkor aniqlanadi. ADABIYOTLAR SHARHI. McKinsey & Company tomonidan muntazam ravishda e’lon qilinadigan The State of AI hisobotlari sun’iy intellektning global miqyosdagi qo‘llanilishi, iqtisodiy samaradorligi va biznes jarayonlariga ta’sirini tahlil qiladi. Hisobotlarda turli sohalarda SI joriy etish natijasida operatsion xarajatlarning kamayishi, daromadlarning oshishi hamda mehnat unumdorligining ortishi qayd etilgan. Mazkur manbada ayniqsa, ma’lumotlarga asoslangan boshqaruv qarorlarining kompaniya rentabelligiga ijobiy ta’siri alohida ta’kidlanadi. Tadqiqot natijalariga ko‘ra, SI texnologiyalarini keng joriy etgan tashkilotlar raqobat ustunligiga ega bo‘lib, bozor o‘zgarishlariga tez moslashadi. 743

Hisobot metodologiyasi keng qamrovli so‘rovnomalar va real biznes amaliyotlari tahliliga asoslanganligi bilan ahamiyatlidir. [1] Gartner tadqiqotlari sun’iy intellektning mijozlarga xizmat ko‘rsatish sohasidagi amaliy samaradorligini yoritadi. Ushbu tadqiqotlarda chatbotlar, virtual yordamchilar va avtomatlashtirilgan javob tizimlarining iqtisodiy natijalari tahlil qilingan. Manbada ko‘rsatilishicha, SI asosidagi mijozlarga xizmat ko‘rsatish tizimlari xizmat tezligini oshiradi, inson omili bilan bog‘liq xatolarni kamaytiradi hamda operatsion xarajatlarni sezilarli darajada qisqartiradi. Gartner shuningdek, yaqin yillarda mijozlar bilan muloqotning katta qismi avtomatlashtirilgan platformalar orqali amalga oshirilishini prognoz qiladi. Bu esa kompaniyalarning xarajat strukturasini optimallashtirishga xizmat qiladi. [2] Harvard Business School tadqiqotlarida raqamli transformatsiya jarayonida sun’iy intellektning strategik roli chuqur o‘rganilgan. Xususan, recommendation systems (tavsiya tizimlari)ning mijoz xulq-atvoriga ta’siri, foydalanuvchi tajribasini yaxshilash va daromadlarni oshirishdagi ahamiyati ilmiy asosda tahlil qilinadi. Tadqiqotlar shuni ko‘rsatadiki, shaxsiylashtirilgan takliflar mijoz sodiqligini oshiradi va sotuv hajmini ko‘paytiradi. Raqamli transformatsiya jarayonida SI texnologiyalari nafaqat operatsion samaradorlikni, balki kompaniyaning uzoq muddatli strategik rivojlanishini ham ta’minlaydi. [3] Netflix kompaniyasining rasmiy texnologik blogi va investor hisobotlari tavsiya tizimlarining amaliy natijalarini ochib beradi. Kompaniya sun’iy intellekt va mashinaviy o‘qitish algoritmlaridan foydalangan holda foydalanuvchilarga individual kontent taklif qiladi. Mazkur manbalarda qayd etilishicha, foydalanuvchilarning platformada tomosha qiladigan kontentining katta qismi aynan tavsiya tizimlari orqali aniqlanadi. Bu esa foydalanuvchi faolligini oshirib, obuna muddatini uzaytiradi va kompaniya daromadlarining barqaror o‘sishiga xizmat qiladi. [4] TADQIQOT METODOLOGIYASI. Mazkur tadqiqotda sun’iy intellekt asosida biznes jarayonlarini avtomatlashtirishning iqtisodiy samaradorligini baholash uchun aniq va o‘lchab bo‘ladigan ko‘rsatkichlarga asoslangan kompleks metodologiya qo‘llanildi. Tadqiqot aralash usul – miqdoriy va sifat metodlarini o‘z ichiga oladi. Miqdoriy tahlil orqali SI joriy etilgunga qadar va joriy etilgandan keyingi iqtisodiy ko‘rsatkichlar taqqoslandi. Solishtirma tahlil esa avtomatlashtirilgan va an’anaviy boshqaruv tizimlarining natijalaridagi farqni aniqlashga xizmat qildi. Shuningdek, investitsiya samaradorligini baholash uchun ROI (Return on Investment), NPV (Net Present Value), IRR (Internal Rate of Return) va Payback Period ko‘rsatkichlari hisoblandi. Tadqiqot obyekti xizmat ko‘rsatish, ishlab chiqarish va savdo sohalaridagi SI asosida avtomatlashtirilgan biznes jarayonlari. [5] Predmet esa avtomatlashtirish natijasida yuzaga kelgan iqtisodiy o‘zgarishlar: xarajatlarning kamayishi, daromadning oshishi va mehnat unumdorligining ortishi hisoblanadi. Iqtisodiy samaradorlik quyidagi formulalar yordamida hisoblandi: ROI (Return on Investment): 744

NPV (Net Present Value): bu yerda CF_t – t davrdagi pul oqimi, r – diskont stavkasi, I_0 – dastlabki investitsiya. Tahlil va natijalar. Ushbu tadqiqotda sun’iy intellekt (SI) asosida avtomatlashtirilgan biznes jarayonlarining iqtisodiy samaradorligi o‘rganildi. Tadqiqot ma’lumotlari xizmat ko‘rsatish, ishlab chiqarish va savdo sohalaridagi korxonalardan olingan o‘lchovli ko‘rsatkichlarga tayangan. Xarajatlar tahlili shuni ko‘rsatdiki, SI joriy etilgandan so‘ng operatsion xarajatlar sezilarli darajada kamaydi. Masalan, mijozlarga xizmat ko‘rsatishda chatbotlar joriy etilishi natijasida inson resurslariga bo‘lgan ehtiyoj 30–40% ga qisqardi. Ishlab chiqarish jarayonlarida predictive maintenance tizimi nosozliklar sonini 25% ga kamaytirdi, logistika va zaxiralarni boshqarishda ma’lumotlarga asoslangan prognozlash esa xarajatlarni 15% ga pasayishiga yordam berdi. Natijada, kompaniyalar xarajatlarni kamaytirish orqali sof foyda ko‘rsatkichini oshira oldi.[6] SI asosida avtomatlashtirilgan tizimlar mehnat unumdorligini va jarayon samaradorligini oshirdi. Ish jarayonlarini avtomatlashtirish bir xodimning samaradorligini o‘rtacha 20–30% ga oshirdi. Jarayonlarni bajarish vaqti qisqarib, xizmat ko‘rsatish tezligi 24/7 ishlash natijasida sezilarli darajada yaxshilandi. Nosozliklar va kechikishlar sonining kamayishi ishlab chiqarish samaradorligini ham oshirdi. Bu ko‘rsatkichlar SI joriy etilishi operatsion samaradorlikni oshirganini va resurslardan samarali foydalanish imkonini berganini ko‘rsatadi. [7] Daromad va foyda tahlili natijalari SI texnologiyalari orqali korxonalar daromadlarini oshirish imkoniyatiga ega ekanini tasdiqlaydi. Tavsiya tizimlari va personalizatsiya marketingi savdo hajmini 10–15% ga oshirdi. Mijozlarga xizmat ko‘rsatish tezligi va sifatining oshishi mijoz sodiqligini kuchaytirib, daromadni uzaytirishga yordam berdi. Operatsion xarajatlarning kamayishi esa sof foyda ko‘rsatkichini 12–18% ga oshirdi. Masalan, Netflix tavsiya tizimlari orqali foydalanuvchi faolligini oshirib, obuna muddatini uzaytirdi va daromadni sezilarli darajada ko‘paytirdi. Investitsiya samaradorligi nuqtai nazaridan, SI loyihalari yuqori moliyaviy natija ko‘rsatdi. ROI ko‘rsatkichlari 25–40% oralig‘ida, IRR 18– 22% atrofida bo‘lib, NPV musbat qiymatga ega va loyihalar odatda 1,5–2,5 yil ichida o‘zini oqlaydi. Bu esa SI asosida avtomatlashtirish loyihalari qisqa va o‘rta muddat ichida barqaror daromad keltirishini ko‘rsatadi.[8] Xulosa va takliflar. Tahlil natijalari shuni ko‘rsatdiki, sun’iy intellekt (SI) asosida avtomatlashtirilgan tizimlar korxonalarga sezilarli iqtisodiy foyda keltiradi. SI joriy etilishi natijasida operatsion xarajatlar kamayadi, mehnat unumdorligi va jarayon samaradorligi oshadi, ishlab chiqarish va xizmat ko‘rsatish sifati 745

yaxshilanadi. Shu bilan birga, tavsiya tizimlari va personalizatsiya marketingi orqali daromadlar ortadi, sof foyda ko‘rsatkichlari yaxshilanadi. Moliyaviy ko‘rsatkichlar, jumladan ROI, IRR va NPV, SI loyihalarining qisqa va o‘rta muddat ichida o‘zini oqlashini ko‘rsatadi. Ushbu tahlildan kelib chiqib quyidagi takliflar berilishi mumkin: Avtomatlashtirishni kengaytirish – Korxonalarda SI asosidagi jarayonlarni, jumladan chatbotlar, predictive maintenance va ma’lumotlarga asoslangan logistika tizimlarini kengroq joriy etish tavsiya etiladi. Xodimlarni qayta tayyorlash – Avtomatlashtirilgan jarayonlar bilan birga xodimlarning yangi ko‘nikmalarini rivojlantirish va raqamli savodxonligini oshirish zarur. Investitsiya samaradorligini monitoring qilish – Loyihalarning ROI, IRR va NPV kabi moliyaviy ko‘rsatkichlarini doimiy kuzatish va tahlil qilish tavsiya etiladi. Jarayonlarni optimallashtirish – SI tizimlaridan olingan ma’lumotlar asosida jarayonlarni doimiy ravishda takomillashtirish va nosozliklarni oldini olish tavsiya qilinadi. Foydalanilgan manbalar: 1. McKinsey & Company – The State of AI hisobotlari. 2. Gartner – Customer Service and AI Automation Research 3. Harvard Business School – Digital transformation va recommendation systems bo‘yicha tadqiqotlar 4. Netflix – Rasmiy texnologik blog va investor hisobotlari 5. Bharadwaj, A., El Sawy, O. A., Pavlou, P. A., Venkatraman, N. Digital Business Strategy: Toward a Next Generation of 6. Insights. – MIS Quarterly, 2013, Vol. 37(2), pp. 471–482. 7. Westerman, G., Bonnet, D., McAfee, A. Leading Digital: Turning Technology into Business Transformation. – Harvard 8. Business Review Press, 2014. – 292 p. ФИНАНСОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ (FINTECH) КАК ИНСТРУМЕНТ ПОВЫШЕНИЯ ПРОЗРАЧНОСТИ И ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ НАЦИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ Зарекеев Ажинияз Абатович, НукусГТУ ассистент-преподаватель кафедры «Экономика и менеджмент». ajikzarekeev@gmail.com Annotatsiya. Ushbu maqolada FinTech rivojlanishining asosiy yo‘nalishlari, jumladan raqamli to‘lovlar, platformali moliyaviy xizmatlar, kredit va investitsiya texnologiyalari ko‘rib chiqiladi. Raqamli moliyaviy vositalarning integratsiyasi natijasida yuzaga keladigan institutsional o‘zgarishlar, shuningdek, xavfsizlik, shaffoflik va yangi moliyaviy oqimlarni nazorat qilish bilan bog‘liq tartibga solish muammolariga alohida e’tibor qaratilmoqda. Iqtisodiyotning shaffofligini oshirish, tranzaksiya xarajatlarini kamaytirish va investorlar ishonchini mustahkamlashga yordam beradigan zamonaviy raqamli moliyaviy arxitekturani shakllantirish mexanizmlari tahlil qilinadi. 746

Kalit so‘zlar: FinTech; raqamli moliya; moliyaviy tartibga solish; institutsional transformatsiya; raqamli iqtisodiyot. Аннотация. В данной статье рассматриваются ключевые направления развития FinTech, включая цифровые платежи, платформенные финансовые сервисы, кредитные и инвестиционные технологии. Особое внимание уделяется институциональным изменениям, возникающим в результате интеграции цифровых финансовых инструментов, а также регуляторным вызовам, связанным с безопасностью, прозрачностью и контролем новых финансовых потоков. Анализируются механизмы формирования современной цифровой финансовой архитектуры, способствующей повышению прозрачности экономики, снижению транзакционных издержек и укреплению доверия инвесторов. Ключевые слова: FinTech; цифровые финансы; финансовое регулирование; институциональная трансформация; цифровая экономика. Abstract. This article examines key areas of FinTech development, including digital payments, platform financial services, credit, and investment technologies. Special attention is paid to the institutional changes arising from the integration of digital financial instruments, as well as regulatory challenges related to security, transparency, and control of new financial flows. The mechanisms for forming a modern digital financial architecture that contributes to increasing the transparency of the economy, reducing transaction costs, and strengthening investor confidence are analyzed. Keywords: FinTech; digital finance; financial regulation; institutional transformation; digital economy. Введение. В условиях цифровой трансформации глобальной экономики финансовые технологии (FinTech) становятся не просто инновационным сегментом финансового рынка, а системообразующим фактором институциональной модернизации. Развитие цифровых финансовых сервисов трансформирует механизмы распределения капитала, снижает транзакционные издержки и формирует новую архитектуру финансовой прозрачности. Особую значимость FinTech приобретает для стран с переходной экономикой, где сохраняются проблемы ограниченного доступа малого и среднего бизнеса к финансированию, высокая доля теневых расчётов и недостаточная прозрачность финансовых потоков. В этом контексте финансовые технологии выступают инструментом структурной трансформации, способным одновременно повышать инвестиционную привлекательность экономики и снижать масштабы неформального сектора. Развитие FinTech в различных странах продемонстрировало, что цифровые финансовые технологии способны не только модернизировать финансовый сектор, но и стать драйвером макроэкономического роста. По данным Всемирного банка, уровень финансовой инклюзии в странах с развитой цифровой платежной инфраструктурой на 15–25 % выше, чем в экономиках с преобладанием наличных расчетов. Цель исследования — определить роль FinTech в формировании прозрачной финансовой среды и разработать механизмы интеграции 747

цифровых финансовых инструментов в национальную экономическую систему. Основная часть. Современная концепция FinTech базируется на синтезе трёх направлений: 1. цифровые финансы и электронные платежные системы; 2. технологии распределённых реестров (blockchain); 3. открытые банковские интерфейсы (open banking). В рамках теории цифровой экономики FinTech рассматривается как элемент платформенной модели, где финансовые услуги предоставляются через интегрированные цифровые экосистемы. Это соответствует концепции data-driven экономики, в которой данные становятся стратегическим ресурсом. С институциональной точки зрения FinTech снижает асимметрию информации между участниками рынка. Традиционная банковская модель кредитования базируется на ограниченных источниках информации, тогда как цифровые платформы позволяют использовать альтернативные данные, что значительно повышает точность оценки рисков. Несмотря на развитие банковской системы, сохраняются следующие структурные проблемы: ✓ ограниченный доступ малого и среднего предпринимательства к кредитным ресурсам; ✓ высокая доля наличных расчетов; ✓ недостаточная прозрачность финансовых потоков; ✓ высокий уровень теневой экономики; ✓ низкая инвестиционная активность частного капитала. Малый бизнес часто сталкивается с отсутствием кредитной истории и залогового обеспечения, что ограничивает возможности финансирования. В результате предприятия либо не расширяют деятельность, либо переходят в неформальный сектор. В свою очередь, инвесторы оценивают прозрачность финансовой системы как ключевой фактор инвестиционного климата. Чем выше цифровизация и прослеживаемость транзакций, тем ниже институциональные риски. Создание единого цифрового профиля хозяйствующего субъекта позволяет интегрировать данные налоговой отчетности, банковских транзакций и контрактной истории в единую информационную систему, формируя целостное представление о финансово-экономической деятельности предприятия. Консолидация этих данных обеспечивает более высокий уровень прозрачности хозяйственных операций и позволяет государственным органам, финансовым институтам и другим участникам рынка получать достоверную информацию о деловой активности компаний [1]. 748

Такая система способствует снижению рисков создания и функционирования фиктивных компаний, которые часто используются для проведения сомнительных финансовых операций и уклонения от налогов. Одновременно наличие структурированной и проверяемой информации о финансовых потоках и деловой репутации предприятия повышает уровень доверия со стороны кредитных организаций и инвесторов, поскольку позволяет более объективно оценивать кредитоспособность и надежность хозяйствующего субъекта. Кроме того, интеграция данных в рамках единого цифрового профиля значительно упрощает проведение комплаенс-процедур и финансового мониторинга, так как автоматизированный доступ к необходимой информации сокращает время проверки и повышает эффективность контроля. В результате формируется более прозрачная и предсказуемая деловая среда, что способствует развитию финансовых технологий, расширению доступа бизнеса к финансированию и укреплению устойчивости экономической системы. Использование алгоритмов машинного обучения позволяет формировать более точный и динамичный кредитный рейтинг заёмщиков на основе комплексного анализа различных источников данных, отражающих реальную финансово-экономическую активность предприятия. В отличие от традиционных моделей кредитного анализа, которые опираются преимущественно на ограниченный набор финансовых показателей и кредитную историю, современные алгоритмы способны обрабатывать большие массивы данных и выявлять скрытые закономерности в поведении хозяйствующих субъектов. В процессе оценки учитывается платежная дисциплина компании, позволяющая определить регулярность и своевременность выполнения финансовых обязательств перед партнёрами и финансовыми институтами, а также анализируется оборот средств по банковским счетам, отражающий масштаб и стабильность хозяйственной деятельности. Дополнительно рассматривается контрактная активность предприятия, включая участие в коммерческих сделках, государственных закупках и других формах делового взаимодействия, что позволяет оценить уровень деловой вовлеченности и устойчивость рыночных связей. Существенную роль играет анализ цифровых следов деловой активности, формирующихся в процессе использования электронных платформ, цифровых сервисов и онлайн-взаимодействий, поскольку такие данные позволяют выявлять реальные модели экономического поведения компаний. Комплексное использование этих информационных источников повышает точность кредитного скоринга, снижает информационную асимметрию между кредиторами и заёмщиками и способствует расширению доступа малого и среднего бизнеса к финансовым ресурсам даже при отсутствии традиционных форм залогового обеспечения [2]. Это расширяет доступ МСП к финансированию без необходимости крупного залога. 749

Одним из наиболее показательных примеров является мобильная платежная система M-Pesa в Кении. За несколько лет после внедрения более 80 % взрослого населения получили доступ к финансовым услугам через мобильные устройства. Исследования показывают, что внедрение мобильных платежей способствовало снижению уровня бедности и росту предпринимательской активности. Успех модели объясняется: ❖ низкими транзакционными издержками, ❖ упрощённой процедурой идентификации, ❖ интеграцией с микрокредитованием. Данная модель особенно актуальна для стран с высокой долей неформальной экономики. После внедрения политики открытого банкинга в 2018 году количество FinTech-компаний в Великобритании увеличилось более чем на 60 %. Предоставление третьим сторонам доступа к банковским данным (с согласия клиента) позволило создать конкурентную среду, улучшить качество сервисов и снизить стоимость финансовых услуг. В результате повысилась прозрачность операций, ускорился процесс кредитования, усилилась инвестиционная привлекательность финансового сектора. Модель Open Banking особенно эффективна в странах с развитой банковской системой. Эстония реализовала систему e-Residency и цифровой идентификации бизнеса, что позволило создать полностью цифровую модель взаимодействия бизнеса и государства. Регистрация компании занимает менее суток, а все финансовые операции прозрачны и доступны для мониторинга. Данный подход: минимизирует коррупционные риски, ускоряет оборот капитала, повышает доверие иностранных инвесторов [3]. Китайская модель цифрового кредитования основана на использовании больших данных и поведенческой аналитики. Платформы, интегрированные с электронной коммерцией, анализируют транзакционную активность и формируют кредитный рейтинг без традиционного залога. Внедрение цифровых финансовых технологий и автоматизированных систем анализа данных существенно трансформировало механизмы предоставления финансовых услуг, особенно в сегменте малого и среднего бизнеса. Благодаря цифровизации процедур и применению автоматизированных скоринговых моделей время рассмотрения кредитных заявок сократилось с нескольких недель до нескольких минут, что повысило оперативность принятия решений и снизило административные барьеры для предпринимателей. В результате такие изменения способствуют укреплению финансовой инклюзии, поскольку большее количество компаний получает возможность пользоваться финансовыми услугами, привлекать инвестиции и развивать свою экономическую деятельность в рамках формального сектора экономики. 750

Для стран с переходной экономикой наиболее эффективной представляется гибридная модель, сочетающая: 1. цифровую идентификацию бизнеса; 2. автоматизированный скоринг малого и среднего предпринимательства; 3. развитие безналичных платежей; 4. постепенное внедрение open banking. Такая модель позволяет одновременно: • сократить долю теневых расчетов; • повысить прозрачность финансовых потоков; • улучшить доступ к кредитованию; • укрепить доверие инвесторов. Согласно данным международных аналитических отчётов, развитие цифровых финансовых технологий и расширение использования безналичных платежей оказывает заметное влияние на макроэкономическую динамику и прозрачность экономических процессов. Исследования показывают, что страны с высоким уровнем распространения цифровых платежных инструментов демонстрируют дополнительный рост валового внутреннего продукта примерно на 1–2 %, что во многом обусловлено снижением транзакционных издержек, повышением эффективности финансовых операций и ускорением оборота капитала. Одновременно сокращение доли наличных расчетов в экономике оказывает положительное влияние на снижение масштабов теневого сектора: эмпирические оценки показывают, что уменьшение объема наличных операций примерно на 10 % может приводить к сокращению неформальной экономики на 2–3 %, поскольку безналичные транзакции значительно легче отслеживать и анализировать в цифровых финансовых системах. Важную роль в расширении финансовой доступности играет внедрение альтернативных моделей кредитного скоринга, основанных на современных технологиях обработки данных и алгоритмах машинного обучения. Благодаря применению подобных аналитических инструментов финансовые институты получают возможность более объективно оценивать кредитоспособность предприятий, что, согласно международной практике, способствует увеличению доступа малого и среднего бизнеса к финансовым ресурсам в среднем на 20–30 %. В результате применение технологий машинного обучения и альтернативного скоринга не только повышает эффективность кредитного анализа, но и способствует формированию более инклюзивной и прозрачной финансовой системы [4]. Эти показатели подтверждают, что FinTech оказывает не только микроэкономическое, но и макроэкономическое влияние. Технология распределённого реестра обеспечивает неизменяемость записей и прослеживаемость операций. Это минимизирует возможности манипуляций и снижает коррупционные риски. 751

Развитие цифровых финансовых технологий оказывает выраженный мультипликативный эффект на функционирование и развитие национальной экономики, поскольку их внедрение трансформирует традиционные механизмы финансового взаимодействия и повышает общую эффективность экономических процессов. Прежде всего, цифровизация финансовых услуг способствует значительному снижению транзакционных издержек, так как автоматизация платежных операций, использование онлайн-платформ и интеграция цифровых сервисов позволяют минимизировать затраты времени и ресурсов при проведении финансовых операций. Одновременно развитие FinTech-решений повышает уровень доверия со стороны инвесторов, поскольку цифровые финансовые системы обеспечивают более высокую прозрачность финансовых потоков, улучшенную прослеживаемость транзакций и более надежные механизмы контроля. Это, в свою очередь, способствует формированию более стабильной и предсказуемой инвестиционной среды. Важным результатом внедрения финансовых технологий становится ускорение оборота капитала, поскольку цифровые платформы и автоматизированные финансовые сервисы значительно сокращают время проведения расчетов, обработки заявок на финансирование и принятия инвестиционных решений. Таким образом, внедрение FinTech формирует комплексный экономический эффект, который проявляется в повышении эффективности финансовой системы, укреплении инвестиционного климата и создании более устойчивой и инклюзивной экономической среды [2]. Предлагается трехуровневая модель: I уровень — цифровая идентификация и интеграция данных Создание национальной платформы цифрового профиля бизнеса. II уровень — алгоритмический финансовый анализ Внедрение автоматизированного скоринга и предиктивной аналитики. III уровень — институциональное регулирование Разработка нормативной базы для open banking, цифровых активов и защиты данных. Заключение и практические рекомендации. Международная практика подтверждает, что FinTech является мощным инструментом повышения прозрачности, финансовой инклюзии и инвестиционной привлекательности. Успешные кейсы Кении, Великобритании, Эстонии и Китая демонстрируют различные модели внедрения, каждая из которых может быть адаптирована в зависимости от институциональной структуры страны. Для стран с переходной экономикой оптимальной является интегрированная модель, сочетающая цифровую идентификацию, альтернативный скоринг и развитие безналичной инфраструктуры. Такой подход позволит снизить уровень теневой экономики, расширить доступ 752

бизнеса к финансированию и повысить конкурентоспособность национальной экономики в условиях глобальной цифровизации. FinTech перестаёт быть вспомогательным инструментом банковской системы и становится стратегическим механизмом институциональной модернизации. Его внедрение способствует: ➢ снижению теневой экономики; ➢ повышению прозрачности финансовых потоков; ➢ расширению доступа к финансированию; ➢ улучшению инвестиционного климата. В долгосрочной перспективе формирование устойчивой цифровой финансовой экосистемы является необходимым условием конкурентоспособности национальной экономики. Список использованной литературы: 1. Estorkhonov, M., & Saidov, B. (2022). FinTech ecosystems in Uzbekistan: Current state and prospects. Central Asian Journal of Emerging Technologies, 5(1), 78–96. 2. Estorkhonov, M., & Saidov, B. (2022). FinTech ecosystems in Uzbekistan: Current state and prospects. Central Asian Journal of Emerging Technologies, 5(1), 78–96. 3. Gomber, P., Koch, J.-A., & Siering, M. (2020). Digital finance and FinTech: Current research and future research directions. Journal of Business Economics, 90(7), 1145–1173. https://doi.org/10.1007/s11573-020-00968-6 4. Zetzsche, D. A., Buckley, R. P., Arner, D. W., & Barberis, J. N. (2020). Regulating a revolution: From regulatory sandboxes to smart regulation in FinTech. Fordham Journal of Corporate & Financial Law, 25(1), 31–103. КАЧЕСТВО БАНКОВСКИХ УСЛУГ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВИЗАЦИИ Арзуманян Стелла Юрьевна, к.э.н., доцент, stella-arzumanyan@yandex.ru Annotatsia. Maqolada moliya sektori raqamlashtirilishi sharoitida bank xizmatlari sifati transformatsiyasi ko‘rib chiqiladi. Raqamli texnologiyalar, vaqt omili va texnologik ishonchlilikning mijozlar ishonchi shakllanishi hamda bank faoliyati samaradorligiga ta’siri tahlil qilinadi. Raqamli transformatsiya sharoitida bank xizmatlari sifatini tahlil qilishda kompleks yondashuv zarurligi haqida xulosa qilinadi. Kalit so‘zlar: bank xizmatlari sifati, raqamli transformatsiya, mijozlar ishonchi, shaxsiylashtirish, moliyaviy inklyuziya. Аннотация. В статье рассматривается трансформация качества банковских услуг в условиях цифровизации финансового сектора. Анализируется влияние цифровых технологий, фактора времени и технологической надёжности на формирование доверия клиентов и эффективность банковской деятельности. Делается вывод о необходимости комплексного подхода к анализу качества банковских услуг в условиях цифровой трансформации. Ключевые слова: качество банковских услуг, цифровая трансформация, доверие клиентов, персонализация, финансовая инклюзия. Abstract. The article examines the transformation of banking service quality in the context of financial sector digitalization. The influence of digital technologies, time factors, and technological reliability on customer trust and the efficiency of banking activities is analyzed. 753

The study concludes that a comprehensive approach to analyzing the quality of banking services is necessary in the context of the digital transformation of the financial system. Key words: quality of banking services, digital transformation, customer trust, personalization, financial inclusion. Введение. Цифровая трансформация финансового сектора является одной из ключевых тенденций развития современной мировой экономики. Банковская система, традиционно считавшаяся консервативной отраслью, в последние годы претерпевает фундаментальные изменения под влиянием технологических инноваций. Внедрение цифровых технологий трансформирует не только бизнес-процессы и операционную модель банков, но и саму природу банковских услуг, их качественные характеристики и способы взаимодействия с клиентами. Для Республики Узбекистан вопросы повышения качества цифровых банковских услуг имеют особое значение в связи с активной цифровой трансформацией экономики, закрепленной в стратегических документах, в частности в Указе Президента № УП-6079 [1]. Развитие дистанционных сервисов, повышение доступности банковских услуг и внедрение современных технологий становятся приоритетными направлениями государственной экономической политики. Несмотря на значительное количество исследований, посвященных отдельным аспектам цифровизации банковской деятельности, проблема системного анализа категории качества банковских услуг в условиях цифровой трансформации остается недостаточно разработанной. Целью нашего исследования является теоретическое обоснование и методологический анализ трансформации категории качества банковских услуг в условиях цифровизации финансового сектора, а также разработка практических рекомендаций по повышению качества цифровых банковских услуг. Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи: - раскрыть теоретические основы категории качества банковских услуг и выявить её специфику в традиционной банковской модели; - проанализировать влияние цифровых технологий на трансформацию содержания и структуры качества банковских услуг; - выявить взаимосвязь между повышением качества цифровых банковских услуг и экономической эффективностью банковской деятельности; - рассмотреть институциональные аспекты цифровой трансформации банковского сектора на примере Республики Узбекистан; - сформулировать рекомендации по совершенствованию качества цифровых банковских услуг для коммерческих банков и регуляторов. Основная часть. Банковская услуга по своей природе обладает специфическими характеристиками: нематериальностью, неотделимостью от 754

процесса предоставления и высокой степенью доверия со стороны клиента. Именно доверие выступает фундаментальным элементом качества в финансовой сфере. Однако цифровизация трансформирует механизм формирования доверия. Если ранее оно формировалось через личное взаимодействие с сотрудником и физическую инфраструктуру, то сегодня ключевую роль играют стабильность цифровых платформ, защита персональных данных и прозрачность алгоритмических решений [2]. В теории услуг широко применяется концепция SERVQUAL, согласно которой качество определяется разницей между ожиданиями клиента и фактическим восприятием услуги [3]. В цифровой банковской среде ожидания формируются под влиянием технологических стандартов, задаваемых не только банками, но и глобальными цифровыми платформами. Клиент, привыкший к мгновенным операциям в электронной коммерции, переносит эти ожидания и на банковскую сферу [4]. Таким образом, качество банковских услуг становится сравнительной категорией, зависящей от общего уровня цифровой зрелости экономики [5]. Особое место в структуре качества занимает персонализация услуг. Использование больших данных и алгоритмических моделей позволяет формировать индивидуальные предложения, что повышает удовлетворённость клиентов и усиливает их лояльность [6]. Персонализация трансформирует качество из стандартизированной характеристики в адаптивную категорию, зависящую от конкретного потребителя. В современной научной литературе прослеживается тенденция к переосмыслению категории качества банковских услуг. Исследователи отмечают, что цифровизация не просто изменяет параметры качества, но и трансформирует сам механизм его формирования [7]. Качество в цифровой среде определяется не столько характеристиками продукта, сколько характеристиками цифровой платформы, через которую данный продукт предоставляется [8]. Происходит переход от продуктового к платформенному восприятию качества. Клиент оценивает не отдельную услугу (кредит или перевод), а совокупный пользовательский опыт взаимодействия с банковским приложением или экосистемой. Это соответствует концепции customer journey, в рамках которой качество формируется на каждом этапе взаимодействия клиента с банком — от регистрации до завершения операции. Особое значение приобретает понятие «бесшовности» цифрового сервиса, предполагающее отсутствие разрывов, задержек и избыточных действий. Чем меньше усилий затрачивает клиент на совершение операции, тем выше воспринимаемое качество. Категория качества начинает тесно пересекаться с категорией транзакционных издержек на уровне клиента. С точки зрения институциональной теории цифровизация снижает не только издержки банка, но и издержки потребителя, что усиливает общую 755

эффективность финансового посредничества [5]. Данный эффект особенно ярко проявляется в сфере платежей и переводов, где скорость и удобство становятся определяющими факторами выбора банка. Существенное значение имеет изменение роли человеческого фактора. В традиционной модели качество во многом зависело от квалификации сотрудников и уровня клиентского сервиса в отделениях. В цифровой среде роль персонала снижается, а на первый план выходит качество алгоритмов и программных решений [4]. Это приводит к стандартизации качества, но одновременно снижает гибкость индивидуального взаимодействия. Возникает теоретический вопрос: может ли цифровизация полностью заменить традиционные элементы качества, основанные на человеческом взаимодействии? Большинство исследователей сходятся во мнении, что полная замена невозможна, поскольку доверие в финансовой сфере имеет не только технологическую, но и социальную природу [7]. Следовательно, оптимальная модель качества должна сочетать цифровые и традиционные элементы обслуживания. Повышение качества не является самоцелью, а выступает фактором повышения экономической эффективности банка [9]. Высокое качество цифровых услуг способствует: - увеличению клиентской базы; - росту частоты операций; - снижению затрат на обслуживание; - повышению комиссионных доходов. С точки зрения экономической эффективности повышение качества напрямую связано со снижением операционных издержек и ростом доходов. Автоматизация процессов уменьшает долю ручных операций, что повышает производительность труда и рентабельность активов [5]. Качество приобретает не только потребительское, но и финансовое измерение. В Республике Узбекистан цифровизация банковской деятельности закреплена в стратегических документах, в частности в Указе Президента №УП-6079, определяющем цифровую трансформацию экономики как приоритет развития [1]. Это означает, что повышение качества цифровых банковских услуг носит системный характер и поддерживается на институциональном уровне. Цифровизация усиливает требования к управлению рисками, что также влияет на качество. Наличие технических сбоев, утечек данных или киберинцидентов способно существенно снизить уровень доверия клиентов. Качество должно рассматриваться в неразрывной связи с понятием операционной устойчивости. Базельский комитет подчёркивает, что банки должны обеспечивать способность «противостоять, адаптироваться и восстанавливаться после операционных сбоев» [10]. Данное положение позволяет рассматривать 756

устойчивость как неотъемлемую характеристику качества цифровых банковских услуг. Заключение и практические рекомендации. Проведённое исследование позволяет сформулировать следующие теоретические и практические выводы. Во-первых, цифровая трансформация финансового сектора приводит к фундаментальному переосмыслению категории качества банковских услуг. Во-вторых, цифровизация изменяет механизм формирования доверия как фундаментального элемента качества. В-третьих, оценка качества в цифровой среде требует сочетания количественных и качественных показателей. В-четвёртых, повышение качества цифровых банковских услуг имеет не только потребительское, но и финансовое измерение. В-пятых, для Республики Узбекистан вопросы повышения качества цифровых банковских услуг приобретают особую актуальность в условиях активной цифровой трансформации экономики. Развитие дистанционных сервисов, повышение доступности банковских услуг и внедрение современных технологий становятся не только конкурентным преимуществом отдельных банков, но и элементом государственной экономической политики. На основе проведённого исследования можно предложить следующие практические рекомендации для коммерческих банков и регулирующих органов. 1. С целью разработки комплексной системы управления качеством цифровых услуг коммерческим банкам целесообразно внедрить многоуровневую систему мониторинга качества. 2. Учитывая, что безопасность становится неотъемлемым элементом качества, банкам необходимо внедрить системы непрерывного мониторинга и обеспечить кибербезопасность. 3. В целях повышения качества услуг активизировать использование технологии больших данных и машинного обучения для формирования индивидуальных предложений. 4. В целях оптимизации пользовательского интерфейса и клиентского опыта проводить регулярное тестирование мобильных приложений и интернет-банков; обеспечивать «бесшовность» цифрового сервиса (seamlessness), минимизируя разрывы и задержки; адаптировать интерфейсы для различных категорий пользователей, включая людей с ограниченными возможностями; внедрять механизмы обратной связи для оперативного выявления проблем. 5. Регулирующим органам необходимо совершенствование методологии оценки качества; разработать механизмы стимулирования цифровой инклюзии; продолжить работу по развитию инфраструктуры денежного 757

рынка; развивать сотрудничество с международными финансовыми организациями в области цифровой трансформации. Реализация предложенных рекомендаций позволит повысить качество цифровых банковских услуг, укрепить доверие клиентов и обеспечить устойчивое развитие банковского сектора в условиях цифровой экономики. Список использованной литературы. 1. Указ Президента Республики Узбекистан от 05.10.2020 № УП-6079 «Об утверждении стратегии «Цифровой Узбекистан-2030» и мерах по ее эффективной реализации». https://lex.uz/ru/docs/5031048 2. Шкодинский, С.В., Крупнов, Ю.А., Толмачев, О.М. (2023). Цифровая трансформация банковских бизнес-моделей и проблемы обеспечения кибербезопасносности. Вестник Евразийской науки. Том 15, №3. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2021-25-5-59-78 3. Описание методики, основанной на модели «SERVQUAL». https://www.ismss.ru/uploads/2-2.pdf 4. Криворучко, С.В., Лопатин, В.А., Небера, А.С. (2021). Трансформация инфраструктуры платежной отрасли в условиях перехода к цифровой экономике. Экономика. Налоги. Право. Т.14. №3. https://cyberleninka.ru/article/n/transformatsiyainfrastruktury-platezhnoy-otrasli-v-usloviyah-perehoda-k-tsifrovoy-ekonomike/viewer 5. Донецкова, О.Ю. (2024). Особенности развития банковского дела. Сибирская финансовая школа, 2, 41-49. https://doi.org/10.34020/1993-4386-2024-2-41-49 6. Лактюшина, О.В., Горбачева Т.А. (2025). Зарубежный опыт деятельности необанков. Инновационная экономика: информация, аналитика, прогнозы. №3, 64-71. 7. Леонов, М.В. (2021). Цифровая трансформация банковской деятельности: теория и практика. Первое Экономическое Издательство. https://doi.org/10.18334/9785912924064 8. Галазова, С.С. (2023). Цифровые банковские экосистемы: сравнительный анализ и регулирование конкуренции в России. Journal of New Economy, 24(4), 82-106. https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovye-ekosistemy-bankov-sravnitelnyy-analiz-iregulirovanie-konkurentsii-v-rossii/viewer 9. Зверев, А.В., Новиков, А.В., Мишина, М.Ю. (2022). Влияние цифровизации банковской деятельности на процесс формирование прибыли коммерческого банка. Управленческий учет, 5, 4147.https://www.researchgate.net/publication/386035112_VLIANIE_CIFROVIZACII_BANKOVS KOJ_DEATELNOSTI_NA_PROCESS_FORMIROVANIA_PRIBYLI_KOMMERCESKOGO_BAN KA 10. Basel Committee on Banking Supervision. (2021). Principles for operational resilience. Bank for International Settlements. https://www.bis.org/bcbs/publ/d516.htm. РОЛЬ МЕНЕДЖМЕНТА В ФИНАНСИРОВАНИИ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ И ОБЕСПЕЧЕНИИ ЗАНЯТОСТИ НАСЕЛЕНИЯ Хамдамов Шавкат Koмилoвич, ТГЭУ PhD, проф. кафедры «Финансы и финансовые технологии» sh.khamdamov@tsue.uz Батыров Фархад Бакытoвич, ТГЭУ независимый исследователь farkhadbatirov@gmail.com 758