BIG LANGUAGE PATTERNS IN PERSONALIZED BANKING

№ 6 (217) 2026

DOI 10.46320/2073-4506-2026-6-217-701-704

Pages 701-704

SVATKOVA Evgeniya Vladimirovna
postgraduate student of Economic security, finance and accounting sub-faculty, Kurgan State University

ORLOV Sergey Nikolaevich
Ph.D. in economical sciences, professor, Head of Economic security, finance and accounting sub-faculty, Kurgan State University; Director, Kurgan Branch, Institute of Economics, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

BIG LANGUAGE PATTERNS IN PERSONALIZED BANKING

This article presents the results of a study exploring the possibility of personalizing banking services using large language models (LLM) and AI agents. The article examines the theoretical foundations of LLM models, their key characteristics, and the specifics of their use in the financial sector. The article explores the nature of AI agents, their operating principles, and their advantages over traditional AI systems. It also analyzes the main areas of application of LLM and AI agents in banking, including customer support, financial behavior analysis, the generation of personalized recommendations, and the automation of decision-making processes. Particular attention is paid to the Russian experience of implementing AI technologies in the banking sector, using the example of major financial institutions. A concept for an AI agent for making client financial decisions is proposed, based on the use of a language model and a mechanism for selecting the optimal strategy based on the user’s individual parameters. The advantages and risks of using LLM and AI agents are identified, and the prospects for the development of intelligent banking in the context of digital transformation are determined.

Keywords: artificial intelligence, large language models, LLM, intelligent agents, personalization, banking services, digital banking, financial technologies.

№ 6 (217) 2026

Страницы 701-704

СВАТКОВА Евгения Владимировна
аспирант кафедры экономической безопасности, финансы и учёт, Курганский государственный университет

ОРЛОВ Сергей Николаевич
доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой экономической безопасности, финансы и учёт, Курганский государственный университет; директор, Курганский филиал, Институт экономики Уральского отделения РАН

БОЛЬШИЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ В ИНДИВИДУАЛИЗИРОВАННОМ БАНКОВСКОМ ОБСЛУЖИВАНИИ

В статье представлены результаты исследования возможности персонализации банковского обслуживания на основе применения больших языковых моделей (LLM) и ИИ-агентов. Рассмотрены теоретические основы функционирования LLM -моделей, их ключевые характеристики и особенности использования в финансовой сфере. Исследована сущность ИИ – агентов, принципы их работы и преимущества в сравнении с традиционными системами ИИ. Проведен анализ основных направлений применения LLM и ИИ-агентов в банковской деятельности, включая клиентскую поддержку, анализ финансового поведения, формирование индивидуализированных рекомендаций и автоматизацию процессов принятия решений. Особое внимание уделено российскому опыту внедрения технологий ИИ в банковском секторе на примере крупнейших финансовых организаций. Предложена концепция ИИ-агента принятия финансовых решений клиента, основанная на использовании языковой модели и механизма выбора оптимальной стратегии с учетом индивидуальных параметров пользователя. Выявлены преимущества и риски применения LLM и ИИ-агентов, определены перспективы развития интеллектуального банкинга в условиях цифровой трансформации.

Ключевые слова: искусственный интеллект, большие языковые модели, LLM, интеллектуальные агенты, персонализация банковского обслуживания, цифровой банкинг, финансовые технологии.