В статье автор рассматривает вопросы правового регулирования искусственного интеллекта в российском и зарубежном правопорядках. Основное внимание уделено преимуществам внедрения в деятельность банка технологий искусственного интеллекта (ИИ), а также рискам, которые сопровождают применение ИИ. В заключении подчеркивается важность комплексного подхода к управлению рисками для эффективного использования ИИ как инструмента повышения конкурентоспособности банка.

Ключевые слова: искусственный интеллект, банковская деятельность, цифровая трансформация, риски цифровизации.

Современный мир диктует банкам совершенно новую реальность, в которой привычные способы ведения дел больше не гарантируют успеха. Стремительное развитие цифровых технологий требует от кредитных организаций такой же быстрой адаптации к ним, ведь ценой промедления может стать потеря клиентов, снижение доходов.

Цифровизация давно перестала быть «модным трендом» — теперь это бесспорная необходимость, ведь клиенты ждут быстрых услуг, мгновенных решений и прозрачной деятельности. Потому крупные банки активно инвестируют в IT-инфраструктуру, повсеместно внедряют информационные технологии в свою деятельность, развивают мобильный банкинг.

Что же такое цифровизация? Выражаясь простым языком, это перевод простых «ручных» процессов в электронный, цифровой формат. К примеру, сегодня в мобильных приложениях банков оформить кредит можно за считанные минуты, а открыть счет и вовсе за несколько секунд, нажав лишь несколько кнопок. Такой позиции по вопросу определения цифровизации придерживается и государство — в приказе Минкомсвязи от 01.08.2018 года № 428 она определена, как «процесс организации выполнения в цифровой среде функций и деятельности (бизнес-процессов), ранее выполнявшихся людьми и организациями без использования цифровых продуктов» [1]. Одним из важнейших её цифровых продуктов является искусственный интеллект, речь о котором пойдет далее.

Не секрет, что долгое время искусственный интеллект существовал преимущественно в плоскости научных исследований, поскольку его практическое использование сдерживалось ограничениями существующей техники. Современные же компьютеры позволили обрабатывать значительно большие объёмы информации, что сделало возможным массовое внедрение и применение технологий искусственного интеллекта. Такая массовость усложняет разработку универсального и исчерпывающего определения самого понятия «искусственный интеллект», ведь область его применения стала настолько широка, что, так или иначе, охватывает все сферы общественной жизни. Мировое сообщество всё ещё не пришло к единому мнению о содержании термина, а национальное законодательство государств самостоятельно и по-своему выбирает подход к его определению. Так, складывается ситуация, в которой в разных государствах различаются границы правового регулирования ИИ.

В Канаде в проекте закона «Об искусственном интеллекте и данных» [2] предложено считать систему ИИ технологической системой, которая автономно или частично автономно обрабатывает данные, связанные с деятельностью человека, с помощью генетического алгоритма, нейронной сети, машинного обучения или другой техники, чтобы генерировать контент или принимать решения, рекомендации или прогнозы.

Региональные акты Китайской Народной Республики определяют искусственный интеллект как систему теории, методов, технологий и приложений, позволяющих моделировать и повышать когнитивные способности человека, приобретая знания и применяя их оптимальным способом.

В Соединенных Штатах Америки в «Национальной инициативе в области ИИ» [3], принятой Конгрессом США искусственный интеллект — это машинная система, которая может, в соответствии с заданным набором определенных человеком задач, делать прогнозы, рекомендации или принимать решения, воздействуя на реальную или виртуальную среду.

Япония в «Руководящих принципах государственной политики по реализации принципов ИИ» [4] закрепила такое определение: система, разработанная на основе подхода к машинному обучению, включая контролируемое, неконтролируемое обучение (обучение с учителем и без) и обучение с подкреплением, с использованием широкого спектра методов, в том числе, глубокое обучение, и способная по заданному набору целей, определяемых человеком, генерировать прогнозы, рекомендации или принимать решения, воздействуя на реальную или виртуальную среду. Системы искусственного интеллекта предназначены для работы с различными уровнями автономности. Они включают в себя не только программное обеспечение, но и непосредственно машину, которая содержит программное обеспечение в качестве элемента.

Наряду с государствами, международные организации также по-разному формулируют понятие искусственного интеллекта. Так, Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) в «Рекомендациях по искусственному интеллекту» [5] определила его, как машинную систему, которая для достижения целей на основе полученных входных данных определяет, как генерировать выходные данные, такие как прогнозы, контент, рекомендации или решения, которые могут влиять на реальную или виртуальную среду. Системы ИИ различаются по уровню автономности и адаптивности. В «Рекомендации об этических аспектах ИИ» [6] ЮНЕСКО системы ИИ представляют собой технологии обработки информации, которые включают модели и алгоритмы, обеспечивающие способность обучения и выполнения когнитивных задач, с получением результатов в виде прогнозной оценки и принятия решения в материальной и виртуальной среде. Данные системы обладают различной степенью автономности, используют накопленные знания, расчет корреляционных зависимостей.

В России термин «искусственный интеллект» определен Указом Президента РФ от 10.10.2019 № 490 [7], как «комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека или превосходящие их». Технологии ИИ в документе означают «совокупность технологий, включающая в себя компьютерное зрение, обработку естественного языка, распознавание и синтез речи, интеллектуальную поддержку принятия решений и перспективные методы искусственного интеллекта». Похожее по своему прикладному, практическому характеру определение содержится в ГОСТ Р 59277–2020 «Системы искусственного интеллекта. Классификация систем искусственного интеллекта» [8]: «комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение, поиск решений без заранее заданного алгоритма и достижение инсайта) и получать при выполнении конкретных практически значимых задач обработки данных результаты, сопоставимые как минимум с результатами интеллектуальной деятельности человека».

Столь разные определения ИИ связаны со спецификой национальных традиций и культур, и, хотя некоторые различия весьма существенны, большинство определений объединяет способность систем обучатся, принимать решения в реальных и виртуальных средах. Такое разнообразие подходов отражается на правовом регулировании и распространении технологий искусственного интеллекта, что наглядно проявляется в деятельности банков.

Зачем банкам ИИ? Применение искусственного интеллекта открывает перед ними широкие возможности оптимизации внутренних процессов и улучшения качества оказываемых клиентам услуг. Попробуем подробнее рассмотреть преимущества внедрения.

Первое и самое очевидное — это скорость принятия решений: ИИ способен обрабатывать большие объёмы данных буквально за секунды, тогда как специалисту может потребоваться несколько дней на изучение и саммаризацию сложного объемного документа. Благодаря технологиям ИИ, банки приобретают возможность оперативно принимать важные решения, ведь нейросети, к примеру, могут мгновенно оценивать параметры кредитных заявок и подбирать индивидуальные предложения в считанные минуты. Клиенты, в свою очередь, получают круглосуточный сервис в виде интерактивных чат-ботов и голосовых помощников, отвечающих практические на любые вопросы незамедлительно и создающих впечатление непрерывного присутствия банка рядом с клиентом. Вдобавок, освобождение работников банка от выполнения рутинных процессов, позволяет им уделять больше времени стратегическим задачам. Повышение общей производительности благодаря более эффективному перераспределение ресурсов и автоматизации рутинной нагрузки — второе преимущество, которое получает банк, внедривший в свою деятельность технологии ИИ.

Ещё одно важное преимущество — это снижение операционных ошибок. Точность работы ИИ обусловлена статистической обработкой данных и соблюдением строго установленных правил. Системы не подвержены человеческому фактору как причине неточностей и просчетов.

Следует также сказать о сокращении издержек банка, ведь, как мы заметили ранее, система ИИ выполняет многие простые операции быстрее и дешевле, чем люди. Она справляется с обработкой несложных запросов клиентов, анализирует регулирующие деятельность банка законопроекты, может проверять правильность заполнения данных. Все это позволяет банку экономить ресурсы на оплату труда и перенаправлять кадры на более сложные задачи.

Однако ИИ — не универсальное средство, и его внедрение всегда сопровождается определенными рисками, которые целесообразно понимать и оценивать заранее.

Одним из основных рисков можно назвать некорректную разработку и эксплуатацию моделей искусственного интеллекта. Проблема может быть обусловлена ошибками программирования, низким качеством входных данных или неправильным применением. Такой риск выступает причиной ошибочных прогнозов ИИ, некорректной работы, и, в конечном итоге, приводит к финансовым убыткам и ухудшению качества обслуживания клиентов. Его минимизация требует от банка уделения особого внимания качеству данных, а также постоянного мониторинга работы системы ИИ. Разработка банком собственных моделей ИИ также значительно уменьшает описываемый риск, так как внутренние разработчики лучше понимают специфику деятельности, потребности и цели. К тому же, внутренний контроль над разработкой позволяет оперативно исправлять неполадки, выявленные еще на этапе тестирования технологий, достигая при этом более высокого уровня надежности и безопасности решений.

Вопросы информационной безопасности в процессе применения систем ИИ заслуживают отдельного внимания. Постоянно растущий объём информации, которая переходит в электронный формат, открывает широкие возможности для злоумышленников, стремящихся украсть персональные данные клиентов или коммерческую тайну банка. Помимо риска кражи баз данных, можно выделить и другие: утечки персональных данных, хакерские атаки, направленные на системы ИИ. Чтобы снизить риски информационной безопасности при использовании технологий искусственного интеллекта, необходимо регулярно обновлять защитное программное обеспечение, совершенствовать политику обработки данных, использовать их шифрование и организовывать обучение работников основам информационной безопасности.

Раннее в статье было отмечено, что одно из важных преимуществ внедрения ИИ для банков — это сокращение издержек за счет автоматизации процессов, выполняемых людьми. Следует обратить внимание на обратную сторону: автоматизация с помощью ИИ приводит к сокращению рабочих мест, особенно в лёгких и стандартизированных процессах. Эта проблема представляется весьма существенной и требует серьезных шагов как со стороны, государства и работодателей, так и со стороны самих работников. Важен компромисс между поддержкой инновационных технологий и защитой занятости.

Итак, можно увидеть, что современные банки сталкиваются с необходимостью быстрого перехода в цифровую среду. Искусственный интеллект стал важнейшим инструментом, предоставившим банкам уникальные возможности для повышения производительности и автоматизации процессов. Однако вместе с преимуществами неизбежно появляются и риски — некоторые из них рассмотрены в статье. Исключительно грамотное управление этими рисками обеспечивает наиболее безопасную и эффективную эксплуатацию ИИ, помогает предотвращать негативные последствия. Оптимальным подходом является внедрение ИИ с учетом возможных рисков, а не вопреки им — лишь таким образом искусственный интеллект будет не угрозой, а конкурентным преимуществом.

Литература:

1. Приказ Минкомсвязи России от 01.08.2018 N 428 «Об утверждении Разъяснений (методических рекомендаций) по разработке региональных проектов в рамках федеральных проектов национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». — Текст: электронный // СПС КонсультантПлюс: [сайт]. — URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_343571/ (дата обращения: 08.06.2025).
2. The Artificial Intelligence and Data Act (AIDA). — Текст: электронный // Government of Canada: [сайт]. — URL: https://ised-isde.canada.ca/site/innovation-better-canada/en/artificial-intelligence-and-data-act-aida-companion-document (дата обращения: 08.06.2025).
3. National Artificial Intelligence Initiative Act. — Текст: электронный // Congress.gov: [сайт]. — URL: https://www.congress.gov/bill/116th-congress/house-bill/6216/text (дата обращения: 08.06.2025).
4. Governance Guidelines for Implementation of AI Principles. — Текст: электронный // meti.go.jp: [сайт]. — URL: https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20220128_2.pdf (дата обращения: 08.06.2025).
5. Recommendation of the Council on Artificial Intelligence. — Текст: электронный // OECD Legal Instruments: [сайт]. — URL: https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0449 (дата обращения: 08.06.2025).
6. Рекомендация об этических аспектах искусственного интеллекта. — Текст: электронный // UNESDOC Цифровая библиотека: [сайт]. — URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380455_rus (дата обращения: 08.06.2025).
7. Указ Президента РФ от 10.10.2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» // Официальный интернет-портал правовой информации. URL: pravo.gov.ru (дата обращения: 08.06.2025).
8. ГОСТ Р 59277–2020 Системы искусственного интеллекта. Классификация систем искусственного интеллекта. — Текст: электронный // Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии: [сайт]. — URL: https://protect.gost.ru/v.aspx?control=8&baseC=-1&page=0&month=-1&year=-1&search=&RegNum=1&DocOnPageCount=15&id=229236 (дата обращения: 08.06.2025).
9. Ижаев О. А., Кутейников Д. Л. Системы искусственного интеллекта и внедоговорная гражданско-правовая ответственность: риск-ориентированный подход. Lex russica. 2024. Т. 77. № 6. С. 23– 34. DOI: 10.17803/1729–5920.2024.211.6.023–034
10. Искусственный интеллект и право: от фундаментальных проблем к прикладным задачам: монография / Д. Л. Кутейников, О. А. Ижаев, С. С. Зенин, В. А. Лебедев; Тюменский государственный университет, Институт государства и права. — Тюмень, 2022. — 130 с.