19 марта 2025 г.
Регуляторные (RegTech) и надзорные (SupTech) технологии активно развиваются под влиянием искусственного интеллекта, адаптируясь к новым требованиям цифровой эпохи. В условиях усложняющегося законодательства, роста объемов данных и потребности в мгновенном реагировании на риски, ИИ становится ключевым инструментом повышения эффективности в этих сферах. Как технологии машинного обучения, обработки естественного языка и интеллектуальной автоматизации помогают бизнесу и государству адаптироваться к современным вызовам, разбирался Роман Тихонов, директор продуктов финтех-компании Paygine.
RegTech: цифровизация комплаенса
RegTech уже зарекомендовал себя как мощный инструмент автоматизации процессов соблюдения нормативных требований. Однако применение ИИ выводит эти решения на новый уровень. Ниже перечислены ключевые направления.
Обработка нормативных изменений
ИИ анализирует законодательные акты, определяя их влияние на деятельность компаний, что снижает нагрузку на юридические и комплаенс-отделы. Вместо ручного изучения каждого нового закона ИИ способен автоматически интерпретировать изменения, выделять ключевые моменты и сопоставлять их с действующей практикой компаний.
Автоматизированный анализ транзакций
Алгоритмы машинного обучения выявляют подозрительные операции, снижая вероятность финансовых преступлений и нарушений AML (Anti-Money Laundering). ИИ анализирует не только текущие транзакции, но и поведенческие паттерны клиентов, выявляя отклонения от нормы и формируя отчеты для финмониторинга.
Предсказательная аналитика
Модели на основе больших данных могут прогнозировать потенциальные нарушения и помогать компаниям предотвращать их до возникновения проблем с регуляторами. Например, анализ исторических данных о штрафах и проверках позволяет выявлять слабые места в бизнес-процессах и заранее принимать меры для их устранения.
SupTech: усиление надзора с помощью ИИ
Государственные органы также активно внедряют ИИ в SupTech-решения, направленные на повышение прозрачности и эффективности надзорной деятельности.
Автоматизированный мониторинг отчетности
Алгоритмы ИИ анализируют финансовые и корпоративные отчеты, выявляя аномалии и несоответствия нормативам. Они способны обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени, анализируя структуру финансовых потоков и динамику показателей. Это позволяет регуляторам оперативно реагировать на нарушения, избегая длительных ручных проверок и повышая точность аналитики.
Раннее выявление рисков
Машинное обучение помогает регуляторам предсказывать кризисные ситуации, оценивая устойчивость финансовых организаций и рынков. Использование ИИ позволяет моделировать макроэкономические и отраслевые риски, выявляя слабые звенья в финансовой системе. Европейский парламент 13 марта 2024 года одобрил первый в мире комплексный закон по регулированию ИИ, классифицирующий системы по уровням риска и запрещающий некоторые технологии, такие как распознавание лиц в реальном времени в общественных местах.
Обнаружение мошенничества
ИИ распознает сложные схемы обхода законов и манипуляции с финансовыми отчетами, сокращая уровень экономических преступлений. Например, он анализирует транзакционные цепочки и выявляет подозрительные связи между компаниями и физическими лицами, которые могут указывать на схемы отмывания денег. Внедрение глубинных нейросетей позволяет анализировать поведенческие особенности клиентов и учитывать исторические данные о мошеннических действиях, тем самым снижая вероятность ложных срабатываний и увеличивая точность прогнозов.
Преимущества и вызовы внедрения ИИ в регулирование
Использование ИИ в RegTech и SupTech несет значительные преимущества, включая снижение операционных затрат за счет автоматизации рутинных процессов, повышение точности комплаенса и надзора, что уменьшает вероятность человеческих ошибок, а также ускорение обработки данных, позволяя быстрее реагировать на возможные нарушения. Кроме того, ИИ способствует проактивному подходу к регулированию, помогая минимизировать кризисные явления и снижая вероятность системных сбоев.
Однако на пути к повсеместному внедрению ИИ в регулирование и надзор существуют определенные вызовы. Одним из главных является точность алгоритмов — модели ИИ могут давать ложноположительные или ложноотрицательные результаты, что требует дополнительной валидации и настройки. Также остается важной проблема этичности и прозрачности: решения ИИ должны быть объяснимыми, понятными и соответствовать принципам справедливости, чтобы избежать дискриминации и ошибок. Не менее значимой является кибербезопасность — необходимо учитывать риски манипуляции ИИ-моделями и защищать системы от кибератак, особенно в условиях роста киберугроз.
Будущее ИИ в регулировании и надзоре
В ближайшие годы можно ожидать усиленной интеграции ИИ в сферу регулирования. Планируются разработки гибридных моделей, сочетающих человеческий контроль и автоматизированные решения. Кроме того, развитие концепции Explainable AI (XAI) позволит регуляторам лучше понимать работу алгоритмов и выстраивать более доверительную среду.
В России в рамках национального проекта «Экономика данных» планируется направить не менее 700 млрд рублей на формирование цифровых платформ и обеспечение технологического суверенитета в области ИИ до 2030 года. Ожидается, что объем внедрения ИИ в различных отраслях вырастет в 8 раз, а уровень услуг в сфере ИИ увеличится в 5 раз.
ИИ в регулировании и надзоре — это не просто тренд, а необходимость в условиях цифровой экономики. Эффективное применение новых технологий обеспечит соблюдение нормативных требований и снизит регуляторные риски, делая финансовые рынки более устойчивыми и прозрачными
Источник: Роман Тихонов, директор продуктов финтех-компании Paygine
