Дилемма соответствия ИИ: доверие по-прежнему принадлежит людям

Роман Элошвили — основатель и генеральный директор группы XData, компании по разработке программного обеспечения для B2B. Там он руководит развитием искусственного интеллекта в банковской сфере, занимается отношениями с инвесторами и способствует масштабированию бизнеса. Также он является основателем ComplyControl, регуляторной технологической стартап-компании из Великобритании, специализирующейся на передовых технологических решениях для банков.

Откройте для себя лучшие новости и события финтеха!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и другие

Банки и финтех-компании по всему миру ищут способы использовать искусственный интеллект в самых разных сферах: для ускорения операций, снижения затрат, улучшения взаимодействия с клиентами и многое другое. И всё же, когда речь заходит о соблюдении нормативных требований — arguably, одной из самых сложных и времязатратных частей финансов — большинство компаний всё ещё держится в стороне.

Опрос, проведённый в начале 2025 года, показал, что лишь небольшая часть компаний (менее 2%) полностью интегрировали ИИ в свои рабочие процессы. Большинство же всё ещё находятся на ранних этапах исследования и внедрения. Если вообще внедряют.

Давление на компании, чтобы они соответствовали регуляторным изменениям, всё ещё очень велико и растёт. Почему же соблюдение нормативных требований так медленно внедряет ИИ, хотя он мог бы значительно помочь?

Давайте попробуем разобраться.

Человеческий глаз всё ещё важен

Наверное, самое важное, что нужно помнить, — соблюдение нормативных требований не сводится только к выполнению чек-листов. Это принятие решений в ситуациях, часто попадающих в серые зоны. Мир финансовых решений редко бывает чёрно-белым. Регламенты различаются в разных юрисдикциях, а интерпретация этих правил редко бывает однозначной.

ИИ отлично справляется с обработкой данных в мгновение ока и обнаружением аномалий. Но, несмотря на то, что он может отметить подозрительную транзакцию на основе заранее установленных шаблонов, он не всегда может ясно объяснить «почему» он пришёл к тому или иному выводу. Более того, он испытывает трудности с нюансами. Человеческий специалист по соблюдению нормативных требований может определить, что поведение клиента, хотя и необычно, безвредно. ИИ, с другой стороны, скорее всего, просто поднимет тревогу без учёта контекста.

Именно поэтому руководители по соблюдению нормативных требований не спешат полностью доверять машинам. Машины, безусловно, могут помочь, но большинство людей всё ещё гораздо больше доверяют способности человека видеть общую картину и принимать решения исходя из этого.

Эффективность против регуляторных и репутационных рисков

Способность ИИ анализировать тысячи транзакций в реальном времени — это то, чего не сможет сделать ни одна команда по соблюдению нормативных требований, работая вручную. Поэтому с точки зрения эффективности никто не станет спорить, что это отличный инструмент поддержки, способный снизить нагрузку и дать сотрудникам возможность сосредоточиться на более стратегических и нюансных задачах.

Но соблюдение нормативных требований — это не только скорость. Если система ИИ ошибётся в решении, это может привести к штрафам, ущербу репутации или регуляторному контролю. Всё это может быть очень вредно для бизнеса — возможно, даже разрушительно. Поэтому неудивительно, что многие стараются избегать таких рисков.

Большинство регуляторов также согласны, что при принятии решений на базе ИИ кто-то должен нести ответственность. Если модель ИИ ошибочно заблокирует законную транзакцию или пропустит мошенническую, ответственность в конечном итоге ложится на компанию. И именно человек-специалист по соблюдению нормативных требований должен брать на себя эту ответственность.

Это создаёт естественный настрой осторожности: руководители по соблюдению нормативных требований должны взвешивать преимущества быстрого мониторинга и риски возможных регуляторных штрафов. И пока системы ИИ не станут более объяснимыми и прозрачными, многие компании, скорее всего, будут неохотно доверять им принимать автономные решения.

Как ответственно внедрять ИИ

Очень важный урок, который следует извлечь из всего вышесказанного, — то, что колебания руководителей по соблюдению нормативных требований не означают их антагонизм к ИИ. На самом деле многие настроены оптимистично относительно роли ИИ в будущем. Главное — найти правильный путь вперёд.

На мой взгляд, наиболее естественный и перспективный вариант — это внедрение гибридной модели. Совместная работа человека и ИИ, где искусственный интеллект выполняет основную работу — сканирование транзакций, выявление необычной активности или подготовку отчётов. А когда результаты готовы, человек может их проверить, интерпретировать контекст решений ИИ и принять окончательное решение.

Но для реализации такой модели компании должны обеспечить объяснимость своих систем ИИ. Соблюдение нормативных требований — это не только выявление рисков, но и доказательство того, что решения справедливы. Поэтому рынок нуждается в большем числе инструментов ИИ, которые могут объяснить свои выводы простыми словами.

Это не борьба «человек против машины»

Реалистично говоря, я не считаю, что ИИ сделает специалистов по соблюдению нормативных требований устаревшими. Скорее всего, их роли изменятся — от исполнителей к менеджерам. Специалисты будут меньше времени тратить на самостоятельные проверки и больше — на двойную проверку решений ИИ, работу в серых зонах, где машины всё ещё уступают.

В основе соблюдения нормативных требований — человеческий фактор. И хотя ИИ может сделать команды по соблюдению быстрее и эффективнее, он не может взять на себя моральную и регуляторную ответственность, которая с этим связана.

Именно поэтому я твёрдо верю, что будущее соблюдения нормативных требований — это не «человек против машины», а «человек с машиной» — совместная работа для обеспечения безопасности и справедливости финансовых систем.