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!

Подписывайтесь 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.

Ранее в 2025 году было проведено опрос, показавший, 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. Так почему же соблюдение нормативных требований так медленно принимает ИИ, когда 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 о принятии решений в ситуациях, часто попадающих в серую зону. Мир финансовых решений редко бывает черно-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, хотя он может отметить подозрительную транзакцию на основе заранее установленных шаблонов, это не означает, что он может ясно объяснить «почему» он пришёл к такому 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 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 судить соответственно.

Эффективность против регуляторных и репутационных рисков

Способность ИИ анализировать тысячи транзакций в реальном времени — это то, чего не может достичь 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 позволить сотрудникам сосредоточиться на более стратегических и нюансных задачах.

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

Большинство регуляторов также согласны, что при использовании ИИ для принятия решений кто-то должен оставаться ответственным. Если модель ИИ ошибочно заблокирует легитимную транзакцию или пропустит мошенническую, ответственность всё равно ложится на компанию. И именно человек-специалист по соблюдению нормативных требований должен нести 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 подход — 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 такого подхода 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 количестве 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 тратить меньше времени 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 нести 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.