Дилемма соответствия ИИ: доверие по-прежнему принадлежит людям

Роман Элашвили — основатель и главный исполнительный директор XData Group, компании по разработке B2B‑ПО. Там он руководит разработкой ИИ в банковской сфере, одновременно выстраивая взаимодействие с инвесторами и развивая масштабирование бизнеса. Он также является основателем ComplyControl — стартапа в сфере RegTech из Великобритании, специализирующегося на передовых технологических решениях для банков.

Узнайте о ключевых новостях и событиях в финтехе!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

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

Банки и финтех‑компании по всему миру ищут способы использовать искусственный интеллект самыми разными путями: чтобы ускорять операции, снижать затраты, улучшать взаимодействие с клиентами и многое другое. И все же, когда речь заходит о комплаенсе — пожалуй, одной из самых требовательных и затратных по времени частей финансов — большинство компаний по‑прежнему сдерживают себя.

Опрос, проведенный ранее в 2025 году, показал, что лишь крошечная доля фирм (менее 2%) действительно полностью интегрировала ИИ в свои рабочие процессы. Однако большинство из них по‑прежнему находятся на ранних стадиях изучения и внедрения. Если они внедряют его вообще.

Давление на компании, чтобы успевать за изменениями в регулировании, по‑прежнему очень ощутимо — и продолжает расти. Так почему же комплаенс так медленно принимает ИИ, хотя он мог бы принести большую пользу?

Давайте попробуем разобраться.

Человеческий взгляд на вещи по‑прежнему имеет значение

Вероятно, первое и самое важное, что нужно держать в уме, это то, что комплаенс — это не просто следование чек‑листу. Это принятие решений в ситуациях, которые часто лежат в «серой зоне». Мир финансовых решений редко бывает полностью черно‑белым. Положения различаются между юрисдикциями, а трактовка этих правил редко бывает однозначной.

ИИ отлично справляется с обработкой данных на огромной скорости и с выявлением аномалий. Но хотя он может сигнализировать о транзакции, которая выглядит подозрительно, исходя из заранее заданных шаблонов, это не означает, что он может четко объяснить «почему» за своими выводами. Более того, ему сложно работать с нюансами. Человеческий специалист по комплаенсу может определить, когда поведение клиента, хотя и необычное, на самом деле безвредно. ИИ, напротив, куда чаще просто поднимает тревогу без контекста.

Именно поэтому руководители в области комплаенса не спешат передавать бразды правления. Машины, конечно, могут помочь, но большинство людей все еще гораздо охотнее доверяют человеческой способности видеть общую картину и соответствующим образом оценивать ситуацию.

Эффективность против регуляторных и репутационных рисков

Способность ИИ анализировать тысячи транзакций в реальном времени — это то, с чем ни одна команда комплаенса не сможет сравниться, если она работает в ручном режиме. Поэтому с точки зрения эффективности никто не станет спорить, что это отличный инструмент поддержки, который способен уменьшить нагрузку, чтобы персонал мог сосредоточиться на более стратегических и нюансных задачах.

Но комплаенс — это не та область, где побеждает только скорость. Если система ИИ ошибется в оценке, это может означать штрафы, репутационный ущерб или усиленное регуляторное внимание. Все это может быть очень вредно для бизнеса — возможно, даже разрушительно. Так что неудивительно, что многие предпочитают не приглашать такие осложнения на свою голову?

Согласны с этим и многие регуляторы: когда дело касается принятия решений на основе ИИ, кто‑то должен оставаться ответственным. Если модель ИИ по ошибке заблокирует законную транзакцию или не заметит мошенническую, ответственность в итоге все равно лежит на компании. И именно специалисты по комплаенсу — люди — должны нести эту ответственность.

Это формирует естественную осторожность: руководителям комплаенса нужно взвешивать выгоды от более быстрого мониторинга против рисков возможных регуляторных штрафов. И пока системы ИИ не станут более объяснимыми и прозрачными, многие фирмы, вероятно, будут не готовы позволять им принимать автономные решения.

Как внедрять ИИ ответственно

Очень важный урок, который следует вынести из всего сказанного выше, состоит в том, что колебания руководителей комплаенса не означают, что они против ИИ. На самом деле многие настроены оптимистично относительно роли ИИ в будущем. Важно лишь найти правильный путь вперед.

Как я это вижу, самый естественный и многообещающий вариант для нас — внедрить гибридную модель. Это сотрудничество людей и ИИ, где искусственный интеллект выполняет «тяжелую» работу — сканирует транзакции, отмечает необычную активность или генерирует отчеты. А когда итоговые результаты будут готовы, люди могут их изучить, интерпретировать контекст решений ИИ и принять окончательное решение.

Но чтобы придерживаться такой модели, компаниям нужно убедиться, что их системы ИИ объяснимы. Комплаенс — это не только выявление риска; это еще и доказательство того, что решения принимаются справедливо. Поэтому рынку нужны более разнообразные инструменты ИИ, которые смогут объяснять свои выводы простыми словами.

Это не про «человек против машины»

В реалистичной перспективе я не вижу, чтобы ИИ сделал специалистов по комплаенсу ненужными. Намного вероятнее, что их роли изменятся — с исполнителей на менеджеров. Офицеры будут тратить меньше времени на самостоятельное проведение проверок и вместо этого перепроверять решения ИИ, разбираясь с «серыми зонами», где машины пока еще не дотягивают.

По сути комплаенс — это человеческий бизнес. И хотя ИИ может сделать команды комплаенса быстрее и более эффективными, он не может взять на себя моральную и регуляторную ответственность, которая с этим связана.

Именно поэтому я твердо убежден: будущее комплаенса будет меньше про «человек против машины» и больше про «человек с машиной» — сотрудничество, которое помогает сохранять финансовые системы безопасными и справедливыми.