Анотація: У даній статті розглянуто алгоритм функціонування інтелектуальної системи прогнозування оцінки ймовірності банкрутства банківських установ на основі динамічної нормативно-індексної моделі. Запропонований автором адаптований алгоритм функціонування чотири шарового когнітрона Фукушіми в інтелектуальній банківській системі дає можливість підвищити точність нелінійного прогнозування фінансової оцінки ймовірності банкрутства банківських установ різних груп і різних форм власності на майбутній звітний період із врахуванням досвіду роботи інших банківських установ на основі їх фінансової діяльності за минулі звітні періоди, що дозволить оптимально визначити фінансовий стан банкрутства, забезпечити ефективне прийняття рішень на майбутні звітні періоди. Новими науковими результатами публікації є реалізований в інтелектуальній системі алгоритм зворотного поширення помилки прихованих прошарків і формування, в них, п’яти конкурентних областей, в яких генеруються вихідні функції активації та встановлюють фактичну реакцією на вибірку вхідних показників. Реалізований автором алгоритм самонавчання інтелектуальної системи значно підвищує результати прогнозування оцінки ймовірності банкрутства проводиться підбір абсолютних та відносних показників з метою визначення нормативних співвідношень між темпами зростання, розрахунку інтегрального показника ймовірності банкрутства та рівня банкрутства за трьома групами ризику за рахунок впроваджених середньоквадратичних функції активації в областях конкуренції прихованих прошарків і максимальній функції втрат результативного вихідного прошарку. Проведене наукове дослідження та отримані результати підтверджують ефективність алгоритму функціонування інтелектуальної банківської системи за впровадженими автором етапами: зберігання, обробки та видачі інформації, а також прогнозування станів банкрутства залежно від стану вхідних і вихідних показників, проміжних і загальних результатів, як на ранніх, так і кінцевих стадіях виявлення банкрутства.