# 60 302-306 Переглянути повний текст статті

УДК 330:336.76:004.8:159.9

DOI: https://doi.org/10.36887/2415-8453-2025-4-60

Шухманн Вадим,
здобувач освіти ступеня доктора філософії кафедри економічної кібернетики та інформатики, Західноукраїнський національний університет
https://orcid.org/0000-0002-1427-3312
Трубіцина Оксана,
здобувачка другого (магістерського) рівня вищої освіти кафедри аудиту,
Західноукраїнський національний університет
https://orcid.org/0009-0003-8353-7929

Класифікація JEL: G41, G12, C45, O33

Опубліковано: 19.12.2025

У статті розглянуто застосування інструментів штучного інтелекту як засобу психоемоційного розвантаження та підтримки саморегуляції учасника криптовалютного ринку в умовах підвищеної волатильності. Показано, що безперервний режим торгів 24/7, висока чутливість цін до інформаційних імпульсів і фрагментованість ліквідності формують середовище постійної невиз-наченості та тиску часу. Це підсилює реактивність поведінки, загострює FOMO, підвищує ймовірність імпульсивних дій і пору-шення правил ризик-менеджменту. Визначено функціонально допустимий фокус ШІ-підтримки: структуризація дій і повернення користувача до ризик-дисципліни через короткі протоколи «пауза→рефлексія→перевірка ризик-менеджменту», нагадування про ліміти, контроль уваги та підтримку автономності оцінювання. Окреслено ризикові зони застосування ШІ у фінансово-чутливому середовищі (некоректний контент, надмірна довіра, приватність даних, розмивання межі між підтримкою і порадою) та підкреслено потребу запобіжників, що мінімізують комплаєнс-ризики і не допускають інтерпретації взаємодії як інвестиційної рекомендації.

Ключові слова: криптовалютний ринок, цифрові активи, ризик-менеджмент, штучний інтелект, психоемоційне розвантаження, цифрова трансформація, фінансові послуги, комплаєнс, інвестиційні ризики.

Література

  1. Gaies B., Nakhli M.S., Sahut J.-M., Schweizer D. Interactions between investors’ fear and greed sentiment and Bitcoin prices. The North American Journal of Economics and Finance. 2023. Vol. 67. Р. DOI:https://doi.org/10.1016/j.najef.2023.101924.
  2. Bourghelle D., Jawadi F., Rozin P. Do collective emotions drive bitcoin volatility? A triple regime-switching vector approach. Journal of Economic Behavior & Organization. 2022. Vol. 196. P. 294- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jebo.2022.01.026.
  3. Koch S., Dimpfl T. Attention and retail investor herding in cryptocurrency markets. Finance Research Letters. 2023. Vol. 51. Р. DOI:https://doi.org/10.1016/j.frl.2022.103474.
  4. Friederich F., Meyer J.-H., Matute J., Palau-Saumell R. CRYPTO-MANIA: How fear-of-missing-out drives consumers’ (risky) investment decisions. Psychology & Marketing. 2024. Vol. 41(1). P. 102–117. DOI:https://doi.org/10.1002/mar.21906.
  5. Gerrans P., Abisekaraj S.B., Liu Z. (Frank). The fear of missing out on cryptocurrency and stock investments: Direct and indirect effects of financial literacy and risk tolerance. Journal of Financial Literacy and Wellbeing. 2023. Vol. 1. Issue 1. Р. 103-137. DOI:https://doi.org/10.1017/flw.2023.6.
  6. Kaur M., Jain J., Sood K. All are investing in Crypto, I fear of being missed out”: examining the influence of herding, loss aversion, and overconfidence in the cryptocurrency market with the mediating effect of FOMO. Quality & Quantity. 2024. Vol. 58(3). P. 2237- DOI:https://doi.org/10.1007/s11135-023-01739-z.
  7. Wang J.-N., Liu H.-C., Hsu Y.-T. A U-shaped relationship between the crypto fear-greed index and the price synchronicity of cryptocurrencies. Finance Research Letters. 2024. Vol. 59. Р. DOI:https://doi.org/10.1016/j.frl.2023.104763.
  8. Sobowale K., Humphrey D.K. Evaluating the Quality of Psychotherapy Conversational Agents: Framework Development and Cross-Sectional Study. JMIR Formative Research. 2025. Vol. 9. Р. DOI:https://doi.org/10.2196/65605.
  9. Balan R., Dobrean A., Poetar C.R. Use of automated conversational agents in improving young population mental health: a scoping review. Digital Medicine. 2024. Vol. 7. DOI:https://doi.org/10.1038/s41746-024-01072-1.
  10. Zhong W., Luo J., Zhang H. The therapeutic effectiveness of artificial intelligence-based chatbots in alleviation of depressive and anxiety symptoms in short-course treatments: a systematic review and meta-analysis. Journal of Affective Disorders. 2024. Vol. 356. P. 459–469. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jad.2024.04.057.
  11. Lawrence H.R., Schneider R.A., Rubin S.B., Matarić M.J., McDuff D.J., Jones Bell M. The Opportunities and Risks of Large Language Models in Mental Health. JMIR Mental Health. 2024. Vol. 11. Р. DOI:https://doi.org/10.2196/59479.
  12. Obradovich N., Khalsa S.S., Khan W.U., Suh J., Perlis R.H., Ajilore O., Paulus M.P. Opportunities and risks of large language models in psychiatry. NPP – Digital Psychiatry and Neuroscience. 2024. Vol. 2. DOI:https://doi.org/10.1038/s44277-024-00010-z.

Цитувати статтю, стиль APA

Шухманн Вадим, Трубіцина Оксана. . Штучний інтелект як інструмент психоемоційного розвантаження в умовах підвищенної волатильності на ринку криптовалют. Журнал "Український журнал прикладної економіки та техніки". 2025 / #4. 302-306pp. https://doi.org/10.36887/2415-8453-2025-4-60

Цитувати статтю, стиль MLA

Шухманн Вадим, Трубіцина Оксана. "Штучний інтелект як інструмент психоемоційного розвантаження в умовах підвищенної волатильності на ринку криптовалют". Журнал "Український журнал прикладної економіки та техніки". . https://doi.org/10.36887/2415-8453-2025-4-60

Цитувати статтю, трансліт

Shuhmann Vadim, Trubіcina Oksana. "Shtuchniy іntelekt yak іnstrument psihoemocіynogo rozvantazhennya v umovah pіdvischennoї volatilnostі na rinku kriptovalyut". Zhurnal "Ukraїnskiy zhurnal prikladnoї ekonomіki ta tehnіki". . https://doi.org/10.36887/2415-8453-2025-4-60