e-ISSN 2518-1181
DOI 10.33146/2518-1181
Online Media ID R40-06293
← Повернутись Опубліковано: 30.10.2025

Big Data та штучний інтелект в обліково-інформаційних системах суб’єктів страхового бізнесу

Автори

Марина Дем’янчук Одеський національний університет імені І.І. Мечникова, м. Одеса, Україна ORCID 0000-0002-3907-3464
Оксана Савастєєва Одеський національний університет імені І.І. Мечникова, м. Одеса, Україна ORCID 0000-0002-7356-8890
Олександр Куруч Одеський національний університет імені І.І. Мечникова, м. Одеса, Україна ORCID 0009-0003-7165-5805

DOI:

https://doi.org/10.33146/2518-1181-2025-3(109)-5-13

Анотація

Сьогодні обсяг даних, що генерується учасниками страхового ринку, зростає експоненційно, а традиційні обліково-інформаційні системи (ОІС) не завжди здатні забезпечити аналітичну підтримку в режимі реального часу. Представляючи систематичний аналіз структури та функціонування інформаційно-аналітичних екосистем страхових компаній, які інтегрують ОІС, технології Big Data та ШІ, стаття надає відповіді на три запитання: Як ключові страхові компанії генерують та споживають інформаційні потоки в сучасних обліково-інформаційних системах, і як ці потоки можна класифікувати за типом та частотою виникнення? Як інтеграція технологій Big Data та ШІ змінює структуру, обробку та використання інформаційних потоків для фінансового обліку та управлінського контролю? Які синергетичні ефекти забезпечує поєднання Big Data, ШІ та обліково-інформаційних систем у страхових компаніях щодо точності фінансових даних, прозорості процесів та швидкості прийняття управлінських рішень? Методологічною основою дослідження є комплекс взаємодоповнюючих методів, зокрема системний аналіз, класифікаційно-типологічний підхід та структурно-функціональне моделювання. Ці методи дозволили визначити ключових суб’єктів страхового бізнесу, структуру і типи інформаційних потоків, а також побудувати узагальнені схеми їх взаємодії із ОІС, Big Data та ШІ. Дослідники визначили головних і допоміжних суб’єктів страхового бізнесу та класифікували інформаційні потоки за структурованістю, частотою надходження та чутливістю даних. Результати дослідження свідчать, що інтеграція Big Data та ШІ у ОІС забезпечує автоматизацію бухгалтерського обліку, прискорення управлінських рішень, підвищення точності фінансових даних та прозорості процесів. У статті розроблено моделі багаторівневих взаємодій між технологічними компонентами та користувачами, які демонструють синергетичні ефекти від інтеграції передових технологій. Отримані результати можуть бути використані для оптимізації цифрової трансформації суб’єктів страхового бізнесу, підвищення ефективності управління ризиками та формування персоналізованих страхових продуктів.

Ключові слова

Big Data, штучний інтелект, обліково-інформаційні системи, суб’єкти страхового бізнесу, інформаційно-аналітичні екосистеми, управлінські рішення, цифрова трансформація
Список використаних джерел
  1. Alsulami, F. (2025). A strategy of synergizing big data and artificial intelligence in accounting: a comprehensive review of opportunities and challenges. Corporate and Business Strategy Review, 6(3), 299–310. https://doi.org/10.22495/cbsrv6i3siart7
  2. Almanasra, S. (2024). Applications of integrating artificial intelligence and big data: A comprehensive analysis. Journal of Intelligent Systems, 33(1), 20240237. https://doi.org/10.1515/jisys-2024-0237
  3. Alrfai, M. M., Maabreh, H. M. A., Sharairi, J. A., Saatchi, S. G., Haija, A. A. A., Rahahle, M. Y., Sarram, M., Al-Momani, A. M., Al-Habashneh, O. A., & Al-Hawary, S. I. S. (2024). The Role of Big Data Analytics Capabilities in Risk Management: An Empirical Investigation of Insurance Companies in Jordan Using Structural Model. In: Musleh Al-Sartawi, A.M.A., Aydiner, A.S., Kanan, M. (eds) Business Analytical Capabilities and Artificial Intelligence-enabled Analytics: Applications and Challenges in the Digital Era, Volume 2. Studies in Computational Intelligence, 1152 (pp. 43–56). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-57242-5_4
  4. Bisht, V., Priya, Taneja, S., & Johri, A. (2024). Analyzing two and a half decades of health insurance and big data analytics research: A bibliometric study. In: Taneja, S., Ozen, E., Vardar, L., Kukreti, M., Kashif M. (eds) Data Alchemy in Insurance: Revolutionizing the Insurance Industry through Big Data Analytics (pp. 15–31). Sharjah, Bentham Science Publishers. https://doi.org/10.1108/978-1-83608-582-920241010
  5. Doty, D. H, & Glick, W. H. (1994). Typologies as a Unique Form of Theory Building: Toward Improved Understanding and Modeling. The Academy of Management Review, 19(2), 230–251. https://doi.org/10.2307/258704
  6. Faccia, A., & Petratos, P. (2024). Big Data Applications in Accounting Information Systems, In: ACM International Conference Proceeding Series, Conference proceedings (pp. 1–7). Bangkok (Thailand), Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3695220.3695223
  7. Fisher, J. R. (2010). Systems theory and structural functionalism, In: Ishiyama, J.T., Breuning, M. (eds) 21st Century Political Science: A Reference Handbook (pp. 71-80). Los Angeles, London, New Delhi, Singapore, Washington DC, SAGE. Retrieved from: https://www.researchgate.net/publication/273947370_Systems_theory_and_structural_functionalism
  8. Gebeşoğlu, P. F. (2022). Digital transformation in financial services: Implications for artificial intelligence and big data in insurance sector, In: Ayhan, F, & Darici, B. (eds) Digital Transformation and New Approaches in Trade, Economics, Finance and Banking (pp. 83–96). Berlin, Bern, Bruxelles, New York, Oxford, Warszawa, Peter Lang AG. https://doi.org/10.3726/b20229
  9. Goldkuhl, G., & Röstlinger, A. (2003). Towards an integral understanding of organizations and information systems: Convergence of three theories. In: Gazendam, H.W.M., Jorna, R.J., Cijsouw, R.S. (eds) Dynamics and Change in Organizations (pp. 133–161). Springer, Dordrecht. https://doi.org/10.1007/978-94-010-0161-8_8
  10. Guerrero, W. A., Camacho-Galindo, S., Guerrero-Martin, L. E., Arévalo, J. C., & Guerrero-Martin, C. A. (2025). Integration of AI, RPA and Big Data in strategic accounting management and consulting: perspectives and challenges. DYNA (Colombia), 92(238), 26–34. https://doi.org/10.15446/dyna.v92n238.118759
  11. Gupta, S., Ghardallou, W., Pandey, D. K., & Sahu, G. P. (2022). Artificial intelligence adoption in the insurance industry: Evidence using the technology–organization–environment framework. Research in International Business and Finance, 63, 101757. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2022.101757
  12. Gupta, V. P., & Kashif, M. (2025). AI-powered data analytics for customer-centric insurance experience. In: Taneja, S., Ozen, E., Vardar, L., Kukreti, M., Kashif M. (eds) Data Alchemy in Insurance: Revolutionizing the Insurance Industry through Big Data Analytics (pp. 15–31). Sharjah, Bentham Science Publishers. https://doi.org/10.2174/9789815313833125010005
  13. Hanan, M. Z., & Shoval, P. (1986). A Combined Methodology for information systems analysis and design based on ISAC and NIAM. Information Systems, 11(3), 245–253. https://doi.org/10.1016/0306-4379(86)90032-3
  14. Holland, C. P., & John, D. (2023). HUK-COBURG: The Implementation of an AI-Enabled Behavioural Insurance Business Model using Geo-Spatial Data. In: T. X. Bui (ed) Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences: Conference proceedings (pp. 5082–5091). University of Hawai‘i at Mānoa. Retrieved from: https://scholarspace.manoa.hawaii.edu/server/api/core/bitstreams/c1e38a7e-c5b5-4296-beed-6c95a6441b57/content
  15. Ionescu, L. (2019). Big data, blockchain, and artificial intelligence in cloud-based accounting information systems. Analysis and Metaphysics, 18, 44–49. https://doi.org/10.22381/AM1820196
  16. Kumar, A., Talukdar, S. B., Manchala, M., Talukdar, V., Suke, A. P., & Sreelakshmi, R. (2025). Integrating Big Data Analytics with Financial Risk Management: Challenges and Opportunities. In: Proceedings – 2025 7th International Conference on Computational Intelligence and Communication Technologies, CCICT 2025: Conference proceedings (pp. 283–289). Sonepat (India), Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. https://doi.org/10.1109/CCICT65753.2025.00051
  17. Kuppan, K., Acharya, D. B., & Divya, B. (2024). Foundational AI in Insurance and Real Estate: A Survey of Applications, Challenges, and Future Directions. IEEE Access, 12, 181282–181302. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3509918
  18. Ladeira, W. J., Santini, F. D. O., Rasul, T., Cheah, I., Elhajjar, S., Yasin, N., & Akhtar, S. (2024). Big data analytics and the use of artificial intelligence in the services industry: a meta-analysis. Service Industries Journal, 44(15-16), 1117–1144. https://doi.org/10.1080/02642069.2024.2374990
  19. Leidman, B. (2025). The impact of artificial intelligence and predictive analytics on insurance risk assessment in the digital age. Periodicals of Engineering and Natural Sciences, 9(3), 375–388. https://doi.org/10.21533/pen.v13.i2.392
  20. Mall, S., Panigrahi, T. R., & Verma, S. (2023). Bibliometric analysis on big data applications in insurance sector: past, present, and future research directions. Journal of Financial Management, Markets and Institutions, 11(1), 2330001. https://doi.org/10.1142/S2282717X23300015
  21. Ramachandaran, S., Mahalley, Z., Nuraini, R., & Dhar, B. K. (2025). Exploring the challenges of AI-driven business intelligence systems in the Malaysian insurance industry, F1000Research, 14, 452. https://doi.org/10.12688/f1000research.163354.1
  22. Rao, A. S., & Soofastaei, A. (2025). Artificial intelligence in insurance: Transforming risk management and customer experience. In: Soofastaei, A. (ed) Advanced Analytics for Industry 4.0: Traditional Industries (pp. 309–324). Boca Raton, CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781003186823-11
  23. Sahai, R., Al-Ataby, A., Assi, S., Jayabalan, M., Liatsis, P., Loy, C. K., Al-Hamid, A., Al-Sudani, S., Alamran, M., & Kolivand, H. (2023). Insurance Risk Prediction Using Machine Learning. In: Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, Vol. 165 (pp. 419–433). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH. https://doi.org/10.1007/978-981-99-0741-0_30
  24. Singh, N. (2022). Developing Business Risk Resilience through Risk Management Infrastructure: The Moderating Role of Big Data Analytics. Information Systems Management, 39(1), 34–52. https://doi.org/10.1080/10580530.2020.1833386
  25. Tendulkar, S. G. (2025). AI-Powered Solutions for Insurance Inspection: Enhancing Accuracy and Efficiency. In: International Conference on Advanced Computing Technologies (ICoACT): Conference proceedings (pp. 1–8). Sivakasi (India), Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. https://doi.org/10.1109/ICoACT63339.2025.11004702
  26. Valjak, F., & Bojčetić, N. (2023). Functional modelling through Function Class Method: A case from DfAM domain. Alexandria Engineering Journal, 66, 191–209. https://doi.org/10.1016/j.aej.2022.12.001
  27. Varajão, J., Lourenço, J. C., & Gomes, J. (2022). Models and methods for information systems project success evaluation – A review and directions for research. Heliyon, 8(12), e11977. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e11977
  28. Veerasankararao, R., Saheb, S. S., & Shaik, A. R. (2025). Intelligent Marketing in Insurance: Framework for Optimization and Competitive Advantage. In: Dulloo, R., Kurian, A., Bolesnikov, M., Struweg, I., Mathiyazhagan, K. (eds) Strategic Blueprints for AI-Driven Marketing in the Digital Era (pp. 73–108). Hershey, PA (USA), IGI Global Scientific Publishing. https://doi.org/10.4018/979-8-3373-3897-2.ch003
  29. Wilkinson, D., Christie, A., Tarr, A. A., & Tarr, J.-A. (2023). Big Data, Artificial Intelligence and Insurance, In: Tarr, A. A., Tarr, J.-A., Thompson, M., Wilkinson, D. (eds) The Global Insurance Market and Change: Emerging Technologies, Risks and Legal Challenges (pp. 22–46). London, Taylor and Francis. https://doi.org/10.4324/9781003319054-2
  30. Yin, N., Liang, J., Guo, X., Jiang, X., He, J., & Zhang, X. (2025). Semi-automatic construction of heterogeneous data schema based on structure and context-aware recommendation. Scientific Data, 12(1), 190. https://doi.org/10.1038/s41597-024-04196-x
  31. Yum, K., Yoo, B., & Lee, J. (2022). Application of AI-based Customer Segmentation in the Insurance Industry. Asia Pacific Journal of Information Systems, 32(3), 496–513. https://doi.org/10.14329/APJIS.2022.32.3.496
  32. Zaijuan, X., Ramayah, T., & Yubo, S. (2025). Determinants of generative artificial intelligence adoption in insurance companies. International Journal of Business and Society, 26(1), 272–291. https://doi.org/10.33736/ijbs.9562.2025
  33. Zubaidah, T. R., Muzakki, K., Fahriani, D., Wicaksono, A., Anwar, C., Taufiq, M., & Rohmiatun, E. T. (2024). Evaluating Big Data’s Impact on Accounting Practices over a Decade, In: 2024 3rd International Conference on Creative Communication and Innovative Technology, ICCIT 2024: Conference proceedings (pp. 1–7). Tangerang (Indonesia), Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. https://doi.org/10.1109/ICCIT62134.2024.10701203