Ответственный ИИ в системе оплаты труда: устранение предвзятости, обеспечение соответствия

Фиделма МакГирк — генеральный директор и основатель Payslip.

Откройте для себя лучшие новости и события финтеха!

Подписывайтесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других компаний

Индустрия расчетов по заработной плате быстро развивается благодаря достижениям в области искусственного интеллекта (ИИ). По мере расширения возможностей ИИ возрастает и ответственность тех, кто его применяет. В рамках Европейского закона об ИИ (действующего с августа 2026 года) и аналогичных глобальных нормативных актов, разрабатываемых в других странах, решения для расчетов по зарплате, влияющие на решения сотрудников или использующие чувствительные данные о рабочей силе, подпадают под гораздо более строгий контроль, чем другие области использования ИИ.

В сфере расчетов по зарплате, где точность и соблюдение нормативов уже являются обязательными, этическое развитие и использование ИИ имеют решающее значение. Именно поэтому объединенные, стандартизированные данные — основа всего, а внедрение новых технологий должно быть осторожным, осознанным и, прежде всего, этичным.

При наличии такой базы ИИ уже показывает свою ценность, упрощая задачи, такие как проверка данных и сверка, выявляя скрытые инсайты, повышая контроль за соблюдением нормативов и обнаруживая аномалии. Эти задачи традиционно требовали значительных временных и человеческих ресурсов. Часто они оставались незавершенными из-за нехватки ресурсов или заставляли команды работать в условиях сильного давления в узкие сроки каждого расчетного периода.

Управление расчетами — важнейшая функция любой организации, напрямую влияющая на доверие сотрудников, соблюдение законодательства и финансовую целостность. Традиционно процессы расчетов основывались на ручных операциях, устаревших системах и разрозненных источниках данных, что приводило к неэффективности и ошибкам. ИИ предлагает возможность трансформировать эту функцию, автоматизируя рутинные задачи, выявляя аномалии и обеспечивая масштабное соблюдение нормативов. Однако реализовать эти преимущества можно только при условии, что исходные данные будут объединены, точны и стандартизированы.

Почему первостепенно — консолидация данных

В расчетах данные часто разбросаны по системам управления персоналом (HCM), поставщикам льгот и местным подрядчикам. Если оставить их разрозненными, возрастает риск: в данных могут появиться предвзятость, ошибки и пробелы в соблюдении нормативов. В некоторых странах системы расчетов учитывают отпуск по уходу за ребенком как неоплачиваемое отсутствие, в других — как стандартный оплачиваемый отпуск или используют разные локальные коды. Если эти разрозненные данные не стандартизированы внутри организации, модель ИИ может неправильно интерпретировать, кто отсутствовал и по какой причине. В результате ИИ может дать рекомендации по производительности или бонусам, которые несправедливо ущемляют женщин.

Перед внедрением ИИ необходимо гармонизировать и стандартизировать данные по расчетам. Только на основе объединенных данных ИИ сможет выполнять обещания — выявлять риски несоблюдения нормативов, обнаруживать аномалии и повышать точность без усиления предвзятости. Без этого ИИ рискует превратиться из инструмента повышения эффективности в источник рисков и штрафных санкций, превращая расчетную функцию в бремя по соблюдению нормативов, а не в стратегический актив.

Этические вызовы ИИ в расчетах

Использование ИИ в расчетах — это не просто техническое обновление; это поднимает важнейшие этические вопросы о прозрачности, ответственности и справедливости. Безответственное применение может нанести реальный вред. Расчетные системы обрабатывают чувствительные данные сотрудников и напрямую влияют на выплаты, поэтому этические стандарты должны быть обязательными. Основная опасность — в данных.

1. Алгоритмическая предвзятость

ИИ отражает информацию, на которой он обучен, и если исторические записи по расчетам содержат гендерные или расовые разрывы в оплате труда, технология может воспроизводить или даже усиливать эти различия. В приложениях, связанных с равенством оплаты или рекомендациями по бонусам, эта опасность особенно велика.

Уже были случаи, например, с системой оценки заявителей Amazon, где предвзятость в обучающих данных привела к дискриминационным результатам. Предотвратить это можно только активными мерами: тщательными аудитами, сознательным устранением предвзятости в наборах данных и полной прозрачностью в отношении того, как создаются, обучаются и внедряются модели. Только так ИИ в расчетах сможет способствовать справедливости, а не подрывать ее.

2. Конфиденциальность данных и соблюдение нормативов

Предвзятость — не единственная опасность. Данные по расчетам — одна из самых чувствительных информаций, которую хранит организация. Соблюдение правил конфиденциальности, таких как GDPR, — это лишь базовый уровень; не менее важно сохранять доверие сотрудников. Для этого необходимо внедрять строгие политики управления данными с самого начала, анонимизировать информацию там, где возможно, и обеспечивать прозрачность аудита.

Прозрачность — обязательное условие: организации должны уметь объяснить, как формируются выводы ИИ, как они применяются и, при принятии решений о выплатах, четко информировать сотрудников.

3. Надежность и ответственность

В расчетах нет места ошибкам, вызванным «галлюцинациями» ИИ. Ошибка — не просто неудобство; это нарушение нормативов с немедленными юридическими и финансовыми последствиями. Поэтому ИИ для расчетов должен сосредоточиться на узких, проверяемых сценариях, таких как обнаружение аномалий, а не на использовании больших языковых моделей (LLMs).

Примеры включают выявление случаев двойной оплаты сотрудника за один месяц или значительно превышающих норм выплаты подрядчика. Такие системы помогают обнаружить возможные ошибки, которые легко пропустить или которые требуют много времени для ручной проверки.

Из-за риска «галлюцинаций» предпочтительнее использовать узкоспециализированные ИИ-модели, а не LLM, которые уже стали частью нашей жизни. Невозможно исключить, что одна из таких моделей не изобретет новую налоговую ставку или неправильно применит существующую. LLMs, скорее всего, никогда не будут полностью готовы к расчетам по зарплате, и это не слабость моделей, а напоминание о том, что доверие к расчетам зависит от точности, надежности и ответственности. ИИ должен помогать человеку, а не заменять его.

Ответственность за правильность и этичность остается за бизнесом. В чувствительных сферах, таких как сравнение компенсаций или системы вознаграждений за достижения, руководители HR и расчетов должны управлять ИИ совместно. Совместный контроль обеспечивает соответствие ИИ корпоративным ценностям, стандартам справедливости и нормативам. Такой подход — залог этической целостности в одной из самых рискованных и важных областей бизнеса.

Создание этичного ИИ

Если ИИ в расчетах должен быть справедливым, соответствовать нормативам и свободным от предвзятости, этика не может быть добавлена на финальном этапе; ее нужно внедрять с самого начала. Для этого необходимо перейти от принципов к практике. Есть три обязательных условия, которые должна принять каждая организация, чтобы ИИ действительно повышал доверие к расчетам, а не подрывал его.

1. Осторожное внедрение

Начинайте с малого. Внедряйте ИИ сначала в низкорисковые, высокоценные области, такие как обнаружение аномалий, где результаты легко измеримы и контроль прост. Это даст возможность доработать модели, выявить слабые места на ранних этапах и укрепить доверие внутри организации перед расширением в более чувствительные сферы.

2. Прозрачность и объяснимость

Черный ящик ИИ недопустим в расчетах. Если специалист не может объяснить, как алгоритм пришел к рекомендации, его нельзя использовать. Объяснимость — не только средство соблюдения нормативов, но и важный фактор доверия сотрудников. Прозрачные модели, подкрепленные документацией, позволяют ИИ помогать в принятии решений, а не подрывать их.

3. Постоянный аудит

ИИ постоянно развивается, и риски с ним связаны тоже. Предвзятость может появиться со временем из-за изменений данных и нормативных требований. Постоянный аудит, проверка результатов на разнообразных наборах данных и соответствие нормативам — не опция, а необходимость. Это единственный способ обеспечить надежность, этичность и соответствие ценностям организации в долгосрочной перспективе.

Впереди — будущее

Потенциал ИИ только начинает раскрываться, и его влияние на расчеты неизбежно. Быстрые решения не гарантируют успех; преимущество получат те организации, которые объединят мощь ИИ с хорошим управлением, этическим контролем и вниманием к людям. Управление ИИ должно стать постоянной функцией: закладывайте прочные основы, оставайтесь любознательными и соотносите стратегию с ценностями. Те, кто так поступит, будут лучше подготовлены к лидерству в эпоху ИИ.