Современные реалии цифровой экономики характеризуются экспоненциальным ростом объемов финансовых данных и усложнением киберугроз, требующих от финансовых организаций формирования инновационных подходов к обеспечению информационной безопасности. Данное исследование посвящено комплексному анализу экономической эффективности внедрения технологий искусственного интеллекта в системы защиты финансовой информации через призму теоретических концепций экономики информационной безопасности и эмпирических данных российского и зарубежного опыта. Рассматриваются возможности оптимизации соотношения затрат и выгод при использовании ИИ-технологий для предотвращения финансовых потерь от киберинцидентов, повышения эффективности процессов мониторинга и анализа угроз, автоматизации процедур аудита информационной безопасности. Анализируется эволюция научных подходов к экономической оценке инвестиций в информационную безопасность от классических моделей анализа рисков до современных интегративных концепций, учитывающих стратегические и репутационные факторы. Особое внимание уделяется теоретическому обоснованию методологических принципов расчета экономической эффективности ИИ-решений в контексте защиты финансовой информации, включая модели оценки возврата инвестиций, анализ совокупной стоимости владения и методы прогнозирования предотвращенного ущерба. Исследование демонстрирует, что экономическая целесообразность внедрения ИИ-технологий в финансовую кибербезопасность определяется комплексом факторов, включающих масштаб обрабатываемых данных, сложность угроз, регулятивные требования и стратегические цели организации. Полученные результаты свидетельствуют о необходимости развития интегрированных подходов к экономической оценке ИИ-проектов в области финансовой безопасности, учитывающих как прямые финансовые выгоды, так и косвенные эффекты в виде повышения операционной эффективности, укрепления репутации и соответствия регулятивным требованиям. Разработанная автором методологическая модель экономической оценки включает четыре основных компонента: анализ затрат на внедрение и эксплуатацию ИИ-систем, оценку прямых экономических выгод от предотвращения инцидентов, расчет косвенных эффектов от повышения операционной эффективности и учет стратегических преимуществ конкурентоспособности. Научная новизна исследования заключается в создании теоретически обоснованной концепции экономической оценки ИИ-технологий в финансовой кибербезопасности, что открывает новые возможности для принятия обоснованных инвестиционных решений в сфере защиты финансовой информации и способствует развитию теории экономики информационной безопасности.
Modern realities of the digital economy are characterized by exponential growth in financial data volumes and increasing complexity of cyber threats, requiring financial organizations to develop innovative approaches to ensuring information security. This study is devoted to a comprehensive analysis of the economic efficiency of implementing artificial intelligence technologies into financial information security systems through the prism of theoretical concepts of information security economics and empirical data from Russian and foreign experience. The article considers the possibilities of optimizing the cost-benefit ratio when using AI technologies to prevent financial losses from cyber incidents, improve the efficiency of threat monitoring and analysis processes, and automate information security audit procedures. The article analyzes the evolution of scientific approaches to the economic evaluation of investments in information security from classical risk analysis models to modern integrative concepts that take into account strategic and reputational factors. Particular attention is paid to the theoretical substantiation of the methodological principles for calculating the economic efficiency of AI solutions in the context of financial information protection, including return on investment assessment models, total cost of ownership analysis, and methods for predicting prevented damage. The study demonstrates that the economic feasibility of implementing AI technologies in financial cybersecurity is determined by a set of factors, including the scale of the data processed, the complexity of threats, regulatory requirements, and the strategic goals of the organization. The results indicate the need to develop integrated approaches to the economic evaluation of AI projects in the field of financial security, taking into account both direct financial benefits and indirect effects in the form of increased operational efficiency, stronger reputation, and compliance with regulatory requirements. The methodological model of economic evaluation developed by the author includes four main components: analysis of the costs of implementing and operating AI systems, assessment of direct economic benefits from incident prevention, calculation of indirect effects from increased operational efficiency, and consideration of strategic competitive advantages. The scientific novelty of the study lies in the creation of a theoretically sound concept for the economic evaluation of AI technologies in financial cybersecurity, which opens up new opportunities for making informed investment decisions in the field of financial information protection and contributes to the development of the theory of information security economics.