A mesterséges intelligencia megjelenésének hatása pénzügyi döntéseinkre

Szekeres Bernadett (2025) A mesterséges intelligencia megjelenésének hatása pénzügyi döntéseinkre. Pénzügyi és Számviteli Kar.

	PDF Szekeres_Bernadett_Z3SDUX_Szakdolgozat.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (4MB)
	PDF biralatilap_alap_Szekeres Bernadett..pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (140kB)

Absztrakt (kivonat)

A mesterséges intelligencia ma már nem csupán technológiai háttéreszköz, hanem olyan tényező, amely mindennapi pénzügyi döntéseinket is érezhetően alakítja. A dolgozat azt vizsgálja, hogy az MI különböző formái – például a gépi tanulás, a természetes nyelvfeldolgozás vagy a generatív modellek – miként hatnak a felhasználók döntéseire, a kockázatok megítélésére és a digitális pénzügyi szolgáltatásokba vetett bizalomra. A viselkedés-gazdaságtani elméletek (Kahneman, Tversky, Thaler) keretet adnak annak megértéséhez, hogy az MI-alapú rendszerek hogyan erősíthetik fel vagy épp tompíthatják a jól ismert kognitív torzításokat. A primer kutatás egy 201 főből álló kérdőíves felmérés volt, amely főként fiatal, digitálisan aktív felhasználók tapasztalatait mérte fel. Eredményeik alapján az MI-t használó pénzügyi alkalmazások egyszerre növelik a hatékonyság és a biztonság érzetét, ugyanakkor újfajta bizalmi és függőségi mintázatokat is kialakíthatnak. A szekunder szakirodalom és a primer adatok együtt arra utalnak, hogy az MI terjedése nemcsak technológiai változást hoz, hanem átalakítja a pénzügyi döntéshozatal logikáját és a felhasználói magatartás mélyebb rétegeit is. A dolgozat célja, hogy ehhez a folyamathoz átfogó, tudományosan megalapozott értelmezést adjon.

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Pénzügyi és Számviteli Kar

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Gazdaságinformatikus

Mű típusa:	diplomadolgozat (NEM RÉSZLETEZETT)
Kulcsszavak:	döntéselmélet, döntéshozatal, mesterséges intelligencia, pénzügyi döntések, tudatos figyelem
SWORD Depositor:	User Archive
Felhasználói azonosító szám (ID):	User Archive
Rekord készítés dátuma:	2026. Júl. 09. 11:12
Utolsó módosítás:	2026. Júl. 09. 11:12

Actions (login required)

Tétel nézet