Статья посвящена вопросам контроля операционных рисков кредитной организации, связанных с действиями персонала. Контроль операционных рисков является важным аспектом деятельности кредитной организации. Несмотря на то, что Банк России в регламентирующих документах подробно описал набор действий, которые должны проводить банки для контроля операционных рисков, на практике кредитные организации испытывают серьезные трудности в процессе работы с операционным риском, связанным с действиями персонала. Это может объясняться, прежде всего, сложностью идентификации и формализации указанного риска. Одним из основных источников операционных рисков, связанных с действиями персонала, является недостаточная квалификация сотрудников. Это может привести к снижению доступности и качества услуг, предоставляемых кредитными организациями, а также к возможным финансовым и репутационным потерям. Целью проводимых авторами исследований является совершенствование системы контроля операционных рисков кредитной организации с использованием технологий искусственного интеллекта, включающих разработку инструментария оценки в автоматизированном режиме уровня критичности влияния компетентности персонала на возникновение событий операционного риска. Для достижения поставленной цели была разработана искусственная нейронная сеть (ИНС) с использованием высокоуровневой библиотеки Keras на языке Python. В работе определен набор основных показателей, оказывающих наиболее существенное влияние на возможность возникновения операционного риска, связанного с действиями персонала кредитной организации. В статье приводятся результаты проверки сформированных наборов обучающих и тестовых данных с помощью пакетов прикладных программ, реализующих математические методы, позволяющие дать оценку непротиворечивости сформированных наборов данных. В работе приведены графики, показывающие результаты обучения и тестирования построенной искусственной нейросети. Полученные результаты являются новыми и могут позволить кредитным организациям в значительной степени повысить эффективность своей работы благодаря цифровизации решения задач контроля уровня операционного риска, связанного с действиями персонала.