Η παρούσα μεταπτυχιακή εργασία εξετάζει την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης, της μηχανικής μάθησης και της ανάλυσης μεγάλων δεδομένων στον χρηματοπιστωτικό τομέα, εστιάζοντας στις εφαρμογές, τα πλεονεκτήματα, τις προκλήσεις και τις ηθικές επιπτώσεις τους. Καθώς οι χρηματοπιστωτικοί οργανισμοί υιοθετούν όλο και περισσότερο τον ψηφιακό μετασχηματισμό, οι τεχνολογίες αυτές έχουν γίνει βασικά εργαλεία για τη βελτίωση της λήψης αποφάσεων, την ενίσχυση της διαχείρισης κινδύνων, την αυτοματοποίηση των λειτουργιών και τον εντοπισμό περιπτώσεων απάτης. Η μεθοδολογική προσέγγιση βασίστηκε σε δευτερογενή έρευνα μέσω βιβλιογραφικής ανασκόπησης, με στόχο την ανάδειξη των τρεχουσών τάσεων, των πρακτικών εφαρμογών και των κανονιστικών πλαισίων που σχετίζονται με την ενσωμάτωσή τους στις χρηματοπιστωτικές υπηρεσίες. Το ερευνητικό κενό που επιχειρεί να καλύψει η εργασία εντοπίζεται στην έλλειψη συνδυαστικής προσέγγισης που να αναδεικνύει ταυτόχρονα τις οικονομικές, ηθικές και κανονιστικές διαστάσεις των τεχνολογιών αυτών. Η συνεισφορά της μελέτης έγκειται στη συγκριτική ανάλυση παραδειγμάτων εφαρμογών σε τράπεζες, ασφαλιστικές και επενδυτικούς οργανισμούς, προσφέροντας ένα πλαίσιο κατανόησης των ευκαιριών και κινδύνων που προκύπτουν. Η ανάλυση εντοπίζει σημαντικές ευκαιρίες για τον τραπεζικό, ασφαλιστικό και επενδυτικό τομέα, όπως η αυτοματοποίηση διαδικασιών, η βελτιωμένη διαχείριση κινδύνων, οι αλγοριθμικές συναλλαγές και η προγνωστική ανάλυση. Παράλληλα, προσδιορίζει σημαντικούς κινδύνους που σχετίζονται με την αλγοριθμική μεροληψία, την έλλειψη διαφάνειας, την παραβίαση της ιδιωτικής ζωής και τη μη συμμόρφωση με τα πολύπλοκα κανονιστικά πλαίσια. Από τα συμπεράσματα προκύπτει η ανάγκη υπεύθυνης ενσωμάτωσης αυτών των τεχνολογιών μέσω ηθικής διακυβέρνησης, διαφανούς σχεδιασμού αλγορίθμων, ισχυρών μηχανισμών προστασίας δεδομένων και συνεργασίας με τις ρυθμιστικές αρχές. Επισημαίνεται ότι η επιτυχής εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης στον χρηματοπιστωτικό τομέα δεν εξαρτάται μόνο από την τεχνική επάρκεια, αλλά και από την ισορροπία μεταξύ της καινοτομίας, της ηθικής ευθύνης και της κανονιστικής συμμόρφωσης. Η μελέτη καταλήγει με πρακτικές συστάσεις πολιτικής για τη στήριξη της βιώσιμης καινοτομίας και την ενίσχυση της εμπιστοσύνης στον ψηφιακό χρηματοπιστωτικό μετασχηματισμό.

This master's thesis examines the integration of artificial intelligence, machine learning and big data analytics in the financial sector, focusing on their applications, advantages, challenges and ethical implications. As financial institutions are increasingly embracing digital transformation, these technologies have become key tools to improve decision-making, enhance risk management, automate operations and identify instances of fraud. The methodological approach was based on secondary research through a literature review, aiming to identify current trends, practical applications and regulatory frameworks related to their integration in financial services.

The research gap addressed by this study lies in the limited holistic examination that simultaneously considers the economic, ethical and regulatory dimensions of these technologies. The contribution of this thesis is the comparative analysis of applications across banking, insurance and investment institutions, offering a framework to better understand both opportunities and risks.

The analysis reveals important opportunities for the banking, insurance and investment sectors, such as process automation, improved risk management, algorithmic trading and predictive analytics. Furthermore, it identifies significant risks related to algorithmic bias, lack of transparency, privacy breaches and non-compliance with complex regulatory frameworks.

The conclusions point to the need for responsible integration of these technologies through ethical governance, transparent algorithm design, strong data protection mechanisms and cooperation with regulators. It is noted that the successful application of AI and machine learning in the financial sector depends not only on technical competence, but also on the balance between innovation, ethical responsibility and regulatory compliance. The study concludes with practical policy recommendations to support sustainable innovation and enhance trust in digital financial transformation.