Forecasting bank cash flows using intelligent systems

Abstract

The object of the study is the processes of cash flow management in the banking system of Ukraine, which is characterized by high dynamism, increased risks caused by war and economic instability, as well as rapid adaptation to digital technologies and European standards. The article emphasizes the critical importance of effective cash flow management to maintain financial stability and ensure uninterrupted operations of the bank in the face of uncertainty. Problem statement. The main problem studied in the article is the lack of efficiency of traditional methods of forecasting and managing cash flows in modern realities. These methods are unable to adequately process large amounts of data, take into account complex nonlinear dependencies, and respond quickly to unpredictable changes caused by both war and digital transformation. This creates liquidity risks, leads to suboptimal use of capital, and reduces the overall resilience of the banking system. Unresolved aspects of the problem. Today, there are gaps in the integration of the latest intelligent systems directly into the bank's operational and strategic processes. There are still unanswered questions about how to turn highly accurate predictions obtained through machine learning into concrete, managerial decisions that will minimize risks. Purpose of the article. The aim of the article is to develop comprehensive recommendations for improving cash flow management in a bank using intelligent systems. For this purpose, a three-dimensional approach is used, which combines Big Data analysis, improving the accuracy of forecasts using machine learning, and their integration into a management decision support system. Presentation of the main material. The authors of the article use a three-dimensional coordinate system of “analysis-prediction-integration” to structure the research. Practical examples for forecasting liquidity, assessing borrowers' solvency, and the effectiveness of marketing campaigns are considered. The use of LSTM, SVM, Random Forest, and RNN models to improve forecasting accuracy is detailed. To integrate the forecasting results into the bank's risk management system, specific solutions are proposed, such as the use of automated dashboards, early warning systems, and dynamic scoring. Conclusions. The recommendations proposed in this article allow banks to move from reactive to proactive cash flow management. This helps to significantly reduce operational risks, optimize capital, increase profitability and strengthen competitive positions. The practical value of the study lies in the provision of specific tools and scenarios for the implementation of intelligent systems in daily operations, which is extremely important for ensuring the financial stability of the Ukrainian banking system in the face of uncertainty.Об'єктом дослідження є процеси управління грошовими потоками в банківській системі України, що характеризується високою динамічністю, посиленими ризиками, спричиненими війною та економічною нестабільністю, а також швидкою адаптацією до цифрових технологій і європейських стандартів. Підкреслюється критична важливість ефективного управління грошовими потоками для підтримки фінансової стабільності та забезпечення безперебійної діяльності банку в умовах невизначеності. Постановка проблеми. Основна проблема, що досліджується у статті, полягає в недостатній ефективності традиційних методів прогнозування та управління грошовими потоками в сучасних реаліях. Ці методи не здатні адекватно обробляти великі обсяги даних, враховувати складні нелінійні залежності та швидко реагувати на непередбачувані зміни, спричинені як війною, так і цифровою трансформацією. Це створює ризики ліквідності, призводить до неоптимального використання капіталу та знижує загальну стійкість банківської системи. Нерозв'язані аспекти. На сьогодні існують прогалини в інтеграції новітніх інтелектуальних систем безпосередньо в операційні та стратегічні процеси банку. Залишаються невизначеними питання щодо того, як саме перетворити високоточні прогнози, отримані за допомогою машинного навчання, на конкретні, управлінські рішення, що дозволять мінімізувати ризики. Мета статті. Метою статті є розробка комплексних рекомендацій щодо удосконалення управління грошовими потоками в банку за допомогою інтелектуальних систем. Для цього використовується тривимірний підхід, який поєднує аналіз Big Data, підвищення точності прогнозів за допомогою машинного навчання та їх інтеграцію в систему підтримки прийняття управлінських рішень. Основний матеріал. Автори статті застосовують тривимірну координатну систему «аналіз-прогнозування-інтеграція» для структуризації дослідження. Розглядаються практичні приклади для прогнозування ліквідності, оцінки платоспроможності позичальників та ефективності маркетингових кампаній. Деталізується використання моделей LSTM, SVM, Random Forest та RNN для підвищення точності прогнозування. Для інтеграції результатів прогнозування в систему ризик-менеджменту банку запропоновані конкретні рішення, такі як використання автоматизованих дашбордів, систем раннього попередження та динамічного скорингу. Висновки. Запропоновані у статті рекомендації дозволяють банкам перейти від реактивного до проактивного управління грошовими потоками. Це сприяє суттєвому зниженню операційних ризиків, оптимізації капіталу, підвищенню прибутковості та зміцненню конкурентних позицій. Практична цінність дослідження полягає в наданні конкретних інструментів та сценаріїв для впровадження інтелектуальних систем у щоденну діяльність, що є надзвичайно важливим для забезпечення фінансової стійкості банківської системи України в умовах невизначеності.