Визначення можливостей штучного інтелекту щодо розвитку криптотрейдінгу та технології блокчейн

Автор(и)

  • Катерина Анатоліївна Андрющенко Київський національний економічний університет ім. Вадима Гетьмана, Україна https://orcid.org/0000-0002-6274-5310
  • Інна Миколаївна Рєпіна Київський національний економічний університет ім. Вадима Гетьмана, Україна https://orcid.org/0000-0001-9141-0117
  • Андрій Євгенович Буряченко Київський національний економічний університет ім. Вадима Гетьмана, Україна https://orcid.org/0000-0002-7354-7491
  • Оксана Василівна Кирилюк Київський національний економічний університет ім. Вадима Гетьмана, Україна https://orcid.org/0000-0001-8667-5858

DOI:

https://doi.org/10.15587/2706-5448.2025.330463

Ключові слова:

штучний інтелект, трейдінг, торгові боти, технологія блокчейн, автоматизація смарт-контракту, криптовалютні проєкти, криптошахрайство

Анотація

Об'єктом дослідження є криптотрейдинг та технології блокчейн, що включає розробку торгових ботів, впровадження автоматизованих систем управління ризиками. ШІ включає розробку торгових ботів, впровадження автоматизованих систем управління ризиками та використання інструментів прогнозної аналітики, які оптимізують торгові операції. Це важливо, тому технологія штучного інтелекту відіграє вирішальну роль у швидкому аналізі величезних обсягів даних для прогнозування ринкових цін і можливостей торгівлі, тим самим підвищуючи ефективність інвестицій. Крім того, штучний інтелект надає інвесторам інформацію у реальному часі та допомагає в управлінні ризиками. Але є об’єктивні труднощі, криптошахраї вивчають різні сценарії та адаптуються до мінливих умов ринку, застосовуючи ШІ для цього. За використання методів спостереження, узагальнення, систематизації та порівняння, автори досягли результатів у визначенні значущості впровадження. Зокрема, може бути застосована інтеграція штучного інтелекту й криптовалюти, яка спрямована на використання можливостей обробки великих даних і постійне навчання для створення більш ефективного торговельного середовища та надання фінансових послуг. Отримані результати, наведені у роботі, дають підстави стверджувати щодо можливості втілення у реальне бізнес- та технологічне середовище (біржі, криптобіржі, криптовалютні операції, інфраструктура IT, big data, AI). Запропоновано інноваційні моделі та програми штучного інтелекту для використання у торгових бізнес-операціях, де основним інструментом для користувачів є генеративний штучний інтелект та інтерфейси. Такий спосіб дозволяє визначити генеративний штучний інтелект та інтерфейси природною мовою основними засобами для торгових операцій, які здійснюватимуться за допомогою криптовалют. У результаті торгівля криптовалютою та інвестиційні стратегії у режимі реального часу на основі даних і алгоритмів стали можливими.

Біографії авторів

Катерина Анатоліївна Андрющенко, Київський національний економічний університет ім. Вадима Гетьмана

Доктор економічних наук, професор

Кафедра бізнес-економіки та підприємництва

Інна Миколаївна Рєпіна, Київський національний економічний університет ім. Вадима Гетьмана

Доктор економічних наук, професор

Кафедра бізнес-економіки та підприємництва

Андрій Євгенович Буряченко, Київський національний економічний університет ім. Вадима Гетьмана

Доктор економічних наук, професор

Кафедра фінансів ім. В. Федосова

Оксана Василівна Кирилюк, Київський національний економічний університет ім. Вадима Гетьмана

Кандидат економічних наук, доцент

Кафедра бізнес-економіки та підприємництва

Посилання

  1. Morris, J. (2025). AI-Powered Cryptocurrency: The Future of Blockchain, AI Trading, and Investment Strategies? Available at: https://plisio.net/blog/ai-powered-cryptocurrency
  2. Paul, P. K., Aithal, P. S., Saavedra, R., Ghosh, S. (2021). Blockchain technology and its types – a short review. International Journal of Applied Science and Engineering, 9 (2), 189–200. https://doi.org/10.30954/2322-0465.2.2021.7
  3. Morsi, M. I. (2023). The Suitability Of Artificial Intelligence Contracts Concluded Via Blockchain Technology For Contract Law. Journal of Jurisprudential and Legal Research, 42 (42), 913–964. https://doi.org/10.21608/jlr.2023.216262.1225
  4. AI integration in investment management. 2024 global manager survey. Mercer Investments'. Available at: https://www.mercer.com/insights/investments/portfolio-strategies/ai-in-investment-management-survey/
  5. Krichen, M., Ammi, M., Mihoub, A., Almutiq, M. (2022). Blockchain for Modern Applications: A Survey. Sensors, 22 (14), 5274. https://doi.org/10.3390/s22145274
  6. Kalajdjieski, J., Raikwar, M., Arsov, N., Velinov, G., Gligoroski, D. (2023). Databases fit for blockchain technology: A complete overview. Blockchain: Research and Applications, 4 (1), 100116. https://doi.org/10.1016/j.bcra.2022.100116
  7. Chong, F. H. L. (2021). Enhancing trust through digital Islamic finance and blockchain technology. Qualitative Research in Financial Markets, 13 (3), 328–341. https://doi.org/10.1108/qrfm-05-2020-0076
  8. Caulfield, B. (2025). CES 2025: AI Advancing at ”Incredible Pace”, NVIDIA CEO Says. Available at: https://blogs.nvidia.com/blog/ces-2025-jensen-huang/
  9. Dwivedi, Y. K., Hughes, L., Ismagilova, E., Aarts, G., Coombs, C., Crick, T. et al. (2021). Artificial Intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 57, 101994. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.08.002
  10. 5 categories to watch for in crypto x AI agents (+ examples). Available at: https://x.com/0x3van/article/1876142580737487188
  11. Buriachenko, A., Paientko, T. (2022). Developing an Algorithm for the Management of Local Government Expenditures. ICTERI 2021 Workshops. Cham: Springer, 200–212. https://doi.org/10.1007/978-3-031-14841-5_13
  12. Riepina, I., Ligonenko, L., Sadovnyk, O., Dzyubenko, L., Kovtun, V. (2022). Identification of factors related to transport entrepreneurship influencing the economic development of Ukraine. Transport Problems, 17 (4), 151–163. https://doi.org/10.20858/tp.2022.17.4.13
  13. Andriushchenko, K., Kovtun, V., Cherniaieva, O., Datsii, N., Aleinikova, O., Mykolaiets, A. (2020). Transformation of the Educational Ecosystem in the Singularity Environment. International Journal of Learning, Teaching and Educational Research, 19 (9), 77–98. https://doi.org/10.26803/ijlter.19.9.5
  14. Ayub Khan, A., Ali Laghari, A., Rashid, M., Li, H., Rehman Javed, A., Reddy Gadekallu, T. (2023). Artificial intelligence and blockchain technology for secure smart grid and power distribution Automation: A State-of-the-Art Review. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 57, 103282. https://doi.org/10.1016/j.seta.2023.103282
  15. Frizzo-Barker, J., Chow-White, P. A., Adams, P. R., Mentanko, J., Ha, D., Green, S. (2020). Blockchain as a disruptive technology for business: A systematic review. International Journal of Information Management, 51, 102029. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.10.014
  16. Yuan, Y., Wang, F.-Y. (2018). Blockchain and Cryptocurrencies: Model, Techniques, and Applications. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 48 (9), 1421–1428. https://doi.org/10.1109/tsmc.2018.2854904
  17. The Chainalysis 2025 Crypto Crime Report (2025). Chainalysis. Available at: https://go.chainalysis.com/2025-Crypto-Crime-Report.html
  18. 2025 Crypto Crime Trends: Illicit Volumes Portend Record Year as On-Chain Crime Becomes Increasingly Diverse and Professionalized (2025). Chainalysis. Available at: https://www.chainalysis.com/blog/2025-crypto-crime-report-introduction/
  19. Kumar, S., Lim, W. M., Sivarajah, U., Kaur, J. (2022). Artificial Intelligence and Blockchain Integration in Business: Trends from a Bibliometric-Content Analysis. Information Systems Frontiers, 25 (2), 871–896. https://doi.org/10.1007/s10796-022-10279-0
  20. Tsolakis, N., Schumacher, R., Dora, M., Kumar, M. (2022). Artificial intelligence and blockchain implementation in supply chains: a pathway to sustainability and data monetisation? Annals of Operations Research, 327 (1), 157–210. https://doi.org/10.1007/s10479-022-04785-2
  21. Kondarevych, V., Andriushchenko, K., Pokotylska, N., Ortina, G., Zborovska, O., Budnyak, L. (2020). Digital Transformation of Business Processes of an Enterprise. TEM Journal, 9, 1800–1808. https://doi.org/10.18421/tem94-63
  22. Hofmann, F., Wurster, S., Ron, E., Bohmecke-Schwafert, M. (2017). The immutability concept of blockchains and benefits of early standardization. 2017 ITU Kaleidoscope: Challenges for a Data-Driven Society (ITU K), 1–8. https://doi.org/10.23919/itu-wt.2017.8247004
  23. Shamsan Saleh, A. M. (2024). Blockchain for secure and decentralized artificial intelligence in cybersecurity: A comprehensive review. Blockchain: Research and Applications, 5 (3), 100193. https://doi.org/10.1016/j.bcra.2024.100193
  24. Riepina, I., Koval, A., Starikov, O., Tokar, V. (2022). Risks of Agrobusiness Digital Transformation. The Digital Agricultural Revolution: Innovations and Challenges in Agriculture through Technology Disruptions, 333–358. https://doi.org/10.1002/9781119823469.ch15
  25. Saunders, L., Macedo, J. (2024). Distributed Rebellion: A thesis on crypto x AI from Delphi Labs. Available at: https://x.com/delphi_labs/status/1834247706103160939
  26. Whitepaper V1.0 (2024). Available at: https://paper.wayfinder.ai/wayfinder_paper_v1.pdf
  27. Hui, Y. (2021). On the Limit of Artificial Intelligence. Philosophy Today, 65 (2), 339–357. https://doi.org/10.5840/philtoday202149392
  28. Mcguinness, P. (2024). On Situational Awareness Pt 1: The Race to AGI. Available at: https://patmcguinness.substack.com/p/on-situational-awareness-pt-1-the
  29. Buriachenko, A., Zhyber, T., Paientko, T. (2020). Deliverology implementation at the local governmentlevel of Ukraine. CEUR Workshop Proceedings, 338–350. Available at: https://ceur-ws.org/Vol-2732/20200338.pdf
  30. Who Will Win the AGI Race? (2023). AI Trends. Available at: https://analyticsindiamag.com/ai-trends/who-will-win-the-agi-race/
  31. Shalko, M., Domina, O., Korobko, I., Melnyk, D., Andriushchenko, A. (2024). The transformative impact of large language models in healthcare. Technology Audit and Production Reserves, 6 (4 (80)), 32–42. https://doi.org/10.15587/2706-5448.2024.319006
  32. Selvarajan, S., Srivastava, G., Khadidos, A. O., Khadidos, A. O., Baza, M., Alshehri, A., Lin, J. C.-W. (2023). An artificial intelligence lightweight blockchain security model for security and privacy in IIoT systems. Journal of Cloud Computing, 12 (1). https://doi.org/10.1186/s13677-023-00412-y
  33. Andriushchenko, K., Kovtun, V., Shergina, L., Rozhko, O., Yefimenko, L. (2020). Agro-based Clusters: A Tool for Effective Management of Regional Development in the ERA of Globalisation. TEM Journal, 9 (1), 198–204. https://doi.org/10.18421/tem91-28
  34. Vyas, S., Shabaz, M., Pandit, P., Parvathy, L. R., Ofori, I. (2022). Integration of Artificial Intelligence and Blockchain Technology in Healthcare and Agriculture. Journal of Food Quality, 2022, 1–11. https://doi.org/10.1155/2022/4228448
  35. Bertino, E., Kundu, A., Sura, Z. (2019). Data Transparency with Blockchain and AI Ethics. Journal of Data and Information Quality, 11 (4), 1–8. https://doi.org/10.1145/3312750
  36. Ekramifard, A., Amintoosi, H., Seno, A. H., Dehghantanha, A., Parizi, R. M. (2020). A Systematic Literature Review of Integration of Blockchain and Artificial Intelligence. Blockchain Cybersecurity, Trust and Privacy. Cham: Springer, 147–160. https://doi.org/10.1007/978-3-030-38181-3_8
  37. Chopra, C., Kasare, A., Gupta, P. (2024). How venture capital is investing in AI in the top five global economies – and shaping the AI ecosystem. World Economic Forum. Available at: https://www.weforum.org/stories/2024/05/these-5-countries-are-leading-the-global-ai-race-heres-how-theyre-doing-it/
  38. The AI x Crypto Stack. Available at: https://x.com/Delphi_Digital/status/1800572427438633034
  39. Kumar, R., Arjunaditya, Singh, D., Srinivasan, K., Hu, Y.-C. (2022). AI-Powered Blockchain Technology for Public Health: A Contemporary Review, Open Challenges, and Future Research Directions. Healthcare, 11 (1), 81. https://doi.org/10.3390/healthcare11010081
  40. Wu, M., Wang, K., Cai, X., Guo, S., Guo, M., Rong, C. (2019). A Comprehensive Survey of Blockchain: From Theory to IoT Applications and Beyond. IEEE Internet of Things Journal, 6 (5), 8114–8154. https://doi.org/10.1109/jiot.2019.2922538
  41. Kitchenham, B. (2004). Procedures for Performing Systematic Reviews. Keele: Keele Univ, 1–26.
  42. Dinh, T. N., Thai, M. T. (2018). AI and Blockchain: A Disruptive Integration. Computer, 51 (9), 48–53. https://doi.org/10.1109/mc.2018.3620971
  43. Kitchenham, B., Pearl Brereton, O., Budgen, D., Turner, M., Bailey, J., Linkman, S. (2009). Systematic literature reviews in software engineering – A systematic literature review. Information and Software Technology, 51 (1), 7–15. https://doi.org/10.1016/j.infsof.2008.09.009
  44. Gan, B., Wu, Q., Li, X., Zhou, Y. (2021). Classification of Blockchain Consensus Mechanisms Based on PBFT Algorithm. 2021 International Conference on Computer Engineering and Application (ICCEA), 26–29. https://doi.org/10.1109/iccea53728.2021.00012
  45. Pahlajani, S., Kshirsagar, A., Pachghare, V. (2019). Survey on Private Blockchain Consensus Algorithms. 2019 1st International Conference on Innovations in Information and Communication Technology (ICIICT), 1–6. https://doi.org/10.1109/iciict1.2019.8741353
  46. Samaniego, M., Jamsrandorj, U., Deters, R. (2016). Blockchain as a Service for IoT. 2016 IEEE International Conference on Internet of Things (IThings) and IEEE Green Computing and Communications (GreenCom) and IEEE Cyber, Physical and Social Computing (CPSCom) and IEEE Smart Data (SmartData), 433–436. https://doi.org/10.1109/ithings-greencom-cpscom-smartdata.2016.102
  47. Di Pierro, M. (2017). What Is the Blockchain? Computing in Science & Engineering, 19 (5), 92–95. https://doi.org/10.1109/mcse.2017.3421554
  48. Dib, O., Brousmiche, K.-L., Durand, A., Thea, E., Hamida, E. (2018). Consortium blockchains: Overview, Applications and challenges. International Journal on Advances in Telecommunications, 11, 51–64.
  49. Taherdoost, H. (2023). Smart Contracts in Blockchain Technology: A Critical Review. Information, 14 (2), 117. https://doi.org/10.3390/info14020117
  50. Pokataiev, P., Teteruk, K., Andriushchenko, A. (2023). A biotechnological business incubator as an instrument of innovation entrepreneurship. Recent Trends in Business and Entrepreneurial Ventures, 37–60.
  51. Salah, K., Rehman, M. H. U., Nizamuddin, N., Al-Fuqaha, A. (2019). Blockchain for AI: Review and Open Research Challenges. IEEE Access, 7, 10127–10149. https://doi.org/10.1109/access.2018.2890507
  52. Dhieb, N., Ghazzai, H., Besbes, H., Massoud, Y. (2020). Scalable and Secure Architecture for Distributed IoT Systems. 2020 IEEE Technology & Engineering Management Conference (TEMSCON). https://doi.org/10.1109/temscon47658.2020.9140108
Determining the capabilities of artificial intelligence on the development of cryptotrading and blockchain technology

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-05-29

Як цитувати

Андрющенко, К. А., Рєпіна, І. М., Буряченко, А. Є., & Кирилюк, О. В. (2025). Визначення можливостей штучного інтелекту щодо розвитку криптотрейдінгу та технології блокчейн. Technology Audit and Production Reserves, 3(4(83), 42–52. https://doi.org/10.15587/2706-5448.2025.330463

Номер

Розділ

Економічна кібернетика