Искусственный интеллект в финансах: риски и пути контроля

Автор: Денис Аветисян

Новые автономные системы ИИ в финансовом секторе требуют принципиально иного подхода к регулированию, чем традиционные модели оценки рисков.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Децентрализация регулирования финансового искусственного интеллекта посредством множества регуляторов и независимых блоков аудита и агентов позволяет распределить ответственность и повысить устойчивость системы к единым точкам отказа, хотя и усложняет координацию и требует новых механизмов взаимодействия.

Предлагается модульная, многоагентная структура регулирования, вдохновленная принципами сложных адаптивных систем, для управления рисками, связанными с развитием искусственного интеллекта в финансовой сфере.

Существующие рамки управления рисками зачастую не успевают за стремительным развитием искусственного интеллекта в финансовой сфере. В работе ‘The Agentic Regulator: Risks for AI in Finance and a Proposed Agent-based Framework for Governance’ предложен модульный, агент-ориентированный подход к регулированию, вдохновленный теорией сложных адаптивных систем. Данная архитектура, состоящая из взаимосвязанных блоков контроля, позволяет оперативно выявлять и нейтрализовать возникающие риски, сохраняя при этом возможности для инноваций. Сможет ли предложенная модель стать основой для создания устойчивой и адаптивной системы управления ИИ в финансах?

Искусственный интеллект и финансовые риски: новая эра неопределенности

Искусственный интеллект стремительно внедряется в сферу финансовых услуг, обещая повышение эффективности и снижение издержек, однако одновременно с этим порождает принципиально новые риски. Автоматизация процессов, от анализа кредитоспособности до обнаружения мошеннических операций, становится все более распространенной благодаря алгоритмам машинного обучения. В то же время, сложность этих систем и их способность к самообучению создают трудности в прогнозировании и контроле их поведения. Недостаточная прозрачность алгоритмов и потенциальная возможность возникновения непредвиденных ошибок требуют от финансовых организаций пересмотра существующих подходов к управлению рисками и разработки новых стратегий, направленных на обеспечение безопасности и стабильности финансовой системы в условиях растущей цифровизации.

Повышающаяся сложность искусственного интеллекта, особенно генеративных и агентных систем, требует пересмотра традиционных подходов к управлению рисками. Если ранее оценка и мониторинг моделей проводились на основе статических параметров и заранее определенных сценариев, то современные системы способны к самообучению и адаптации, демонстрируя непредсказуемое поведение. Это означает, что стандартные методы, ориентированные на выявление известных уязвимостей, оказываются неэффективными перед лицом динамически меняющихся рисков. Необходима разработка новых методологий, учитывающих способность ИИ к генерации новых, ранее неизвестных угроз, и позволяющих оперативно адаптироваться к изменяющейся ситуации. Особое внимание следует уделить оценке «черного ящика» и возможности возникновения непредвиденных последствий от действий автономных агентов, что требует комплексного подхода к управлению рисками в финансовом секторе.

На сегодняшний день, уже 63% финансовых организаций внедрили системы генеративного искусственного интеллекта (GenAI), а еще 35% находятся на стадии пилотных проектов. Однако, традиционные методы оценки рисков, такие как начальная валидация модели и текущий мониторинг, оказываются недостаточными для эффективного контроля над динамичным и сложным поведением этих новых систем. В отличие от статичных моделей прошлого, GenAI и агентский ИИ способны к самообучению и адаптации, что приводит к непредвиденным результатам и требует принципиально новых подходов к управлению рисками, способных учитывать эволюционирующую природу этих технологий и предотвращать потенциальные финансовые потери.

Иллюстрация демонстрирует методы снижения риска спуфинга, создаваемого генеративным ИИ.

Ограничения традиционных методов управления рисками ИИ

Традиционные подходы к управлению рисками, связанными с моделями искусственного интеллекта (ИИ), оказываются неэффективными при работе с генеративными моделями ИИ. Это проявляется в возникновении таких проблем, как галлюцинации — когда модель генерирует неправдоподобную или бессмысленную информацию — и предвзятости, когда модель воспроизводит или усиливает существующие социальные стереотипы и дискриминацию. Причинами являются сложность и непредсказуемость поведения генеративных моделей, их способность к самообучению и генерации новых данных, а также отсутствие четких критериев для оценки качества и достоверности выходных данных. Эти факторы затрудняют применение традиционных методов валидации и мониторинга, ориентированных на статические и предсказуемые модели.

Риски, связанные с качеством и целостностью данных, усугубляют уязвимости финансовых систем, управляемых искусственным интеллектом. В частности, возрастает потенциал для манипулятивных торговых практик, таких как спуфинг — создание ложных ордеров для манипулирования рыночными ценами. Использование ИИ в торговле требует тщательной проверки данных на предмет ошибок, предвзятости и намеренных искажений, поскольку даже незначительные погрешности могут привести к значительным финансовым потерям и нарушению стабильности рынка. Алгоритмы, обученные на некачественных данных, могут воспроизводить и усиливать существующие манипуляции, создавая дополнительные риски для инвесторов и регуляторов.

Традиционные методы оценки рисков моделей, такие как Model Risk Rating (MRR), становятся неэффективными применительно к современным моделям искусственного интеллекта. Это связано с тем, что MRR изначально разрабатывались для оценки моделей с относительно фиксированной логикой и ограниченным количеством параметров. Количество параметров в передовых моделях ИИ удваивалось каждый год начиная с 2010 года, что привело к экспоненциальному росту сложности и появлению новых, непредсказуемых свойств. В результате, существующие методики не способны адекватно оценить нюансированное поведение и эмерджентные характеристики современных ИИ-систем, что создает значительные риски для их применения, особенно в критически важных областях, таких как финансовый сектор.

Представленная схема демонстрирует гипотетическую модель ИИ, включающую блоки саморегуляции и локального управления для обеспечения стабильной работы системы.

Построение устойчивой системы управления ИИ

Эффективное управление моделями искусственного интеллекта требует многоуровневого подхода, включающего как внутренние модули управления на уровне организации, так и внешние регуляторные модули. Внутренние модули охватывают разработку политик, процедур и инструментов для обеспечения соответствия моделей этическим нормам, требованиям безопасности и бизнес-целям. К ним относятся процессы валидации, мониторинга производительности, управления рисками и аудита. Внешние регуляторные модули, разрабатываемые государственными органами и отраслевыми организациями, устанавливают юридические рамки и стандарты для разработки и применения ИИ, обеспечивая соответствие требованиям законодательства и защиту прав потребителей. Взаимодействие между этими уровнями необходимо для создания комплексной системы управления, способной эффективно реагировать на возникающие риски и обеспечивать ответственное использование технологий искусственного интеллекта.

Встраиваемые в модели ИИ возможности саморегулирования, такие как нормативное обучение с подкреплением (Normative RL) и дискриминаторы-соперники (Adversarial Discriminators), позволяют проактивно снижать риски. В частности, попытки спуфинга (подмены данных) эффективно нейтрализуются посредством использования дискриминатора-соперника, который заставляет генеративную модель действовать как честный участник рынка. Этот подход предполагает, что дискриминатор оценивает выходные данные генератора, наказывая за нечестное поведение и стимулируя генерацию достоверной информации, что особенно важно в контексте финансовых транзакций и других чувствительных областей применения ИИ.

Рассмотрение систем искусственного интеллекта как компонентов сложных адаптивных систем (CAS) позволяет создать более целостную и адаптивную структуру управления. Подход, основанный на принципах многоагентных систем (MAS), предполагает декомпозицию общей задачи управления на взаимодействие нескольких автономных агентов, каждый из которых отвечает за определенный аспект. Это обеспечивает распределенное принятие решений, повышенную отказоустойчивость и возможность динамической адаптации к изменяющимся условиям. В контексте управления ИИ, агенты могут представлять различные компоненты системы, такие как модели, данные, инфраструктура и процессы, а их взаимодействие регулируется набором протоколов и правил, направленных на достижение общих целей и минимизацию рисков. Использование принципов CAS и MAS позволяет перейти от жестких, централизованных моделей управления к более гибким и самоорганизующимся системам, способным эффективно реагировать на новые вызовы и обеспечивать долгосрочную устойчивость.

Навигация в инновационной трилемме: будущее регулирования ИИ

В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта, достижение баланса между стимулированием инноваций, обеспечением целостности рынка и предоставлением регуляторной ясности представляется задачей первостепенной важности — так называемой «инновационной трилеммой». Неспособность разрешить это противоречие может привести к подавлению прогресса, увеличению рисков для финансовой стабильности и подрыву доверия к новым технологиям. Регулирование, направленное исключительно на предотвращение рисков, может затормозить развитие перспективных решений, в то время как полное отсутствие контроля чревато манипуляциями и злоупотреблениями. Таким образом, эффективная стратегия регулирования должна учитывать динамичный характер искусственного интеллекта, обеспечивая гибкость и адаптивность к новым вызовам, одновременно защищая интересы участников рынка и способствуя ответственному развитию технологий.

Эффективная система регулирования в сфере искусственного интеллекта (ИИ) в финансовом секторе не рассматривается как препятствие для инноваций, а скорее как катализатор для ответственной разработки и внедрения новых технологий. Исследования показывают, что четкие и предсказуемые правила игры способствуют привлечению инвестиций и стимулируют творческий подход, поскольку компании получают уверенность в долгосрочной перспективе своих разработок. Вместо того, чтобы подавлять эксперименты, грамотная регуляторная политика формирует среду, в которой инновации направляются в русло, обеспечивающее защиту потребителей, стабильность рынка и соблюдение этических норм. Таким образом, продуманное регулирование способствует не только снижению рисков, но и раскрытию всего потенциала ИИ для повышения эффективности, прозрачности и доступности финансовых услуг.

Адаптивное управление и проактивное выявление возникающих рисков представляются ключевыми для раскрытия всего потенциала искусственного интеллекта в финансовой сфере и одновременного построения более устойчивой и заслуживающей доверия экосистемы. Вместо жестких, статичных правил, подход предполагает гибкую нормативную базу, способную оперативно реагировать на быстро меняющийся ландшафт технологий и появляющиеся угрозы. Такая система позволяет не только минимизировать потенциальные негативные последствия, такие как манипуляции на рынках или утечки данных, но и стимулировать инновации, позволяя компаниям экспериментировать и внедрять новые решения в безопасной и предсказуемой среде. Превентивное выявление рисков, основанное на анализе данных и прогнозировании, позволяет заранее разрабатывать стратегии смягчения последствий, обеспечивая тем самым стабильность и надежность финансовой системы в эпоху цифровой трансформации.

Наблюдатель отмечает, что предложенная в статье модульная, многоагентная система регулирования, вдохновлённая комплексными адаптивными системами, лишь откладывает неизбежное. Как справедливо заметил Брайан Керниган: «Простота — это высшая степень совершенства». Стремление к усложнению, к созданию всё более автономных систем, неизбежно порождает новые риски, которые, несмотря на все усилия по их смягчению, рано или поздно проявятся. Статья пытается обуздать хаос, создавая регулятивные «агенты», но это напоминает попытку построить дамбу против прилива — всё, что можно задеплоить, однажды упадёт, и система, как бы ни была тщательно спроектирована, подвержена непредсказуемым сбоям, особенно в условиях постоянно меняющегося финансового рынка.

Что дальше?

Предложенная в данной работе модульная, агент-ориентированная структура регулирования, вдохновлённая сложными адаптивными системами, выглядит…логично. Как и все элегантные решения, она, вероятно, столкнётся с суровой реальностью финансового мира. Если система стабильно падает, значит, она хотя бы последовательна. Проблема не в самих агентах, а в том, что «cloud-native» архитектура — это всё та же самая монолитная система, только дороже и с большим количеством точек отказа.

Настоящий вызов заключается не в разработке очередного фреймворка, а в понимании, что любая модель — это лишь приближение к реальности, а реальность, особенно финансовая, любит делать сюрпризы. Следующий этап исследований должен быть посвящён не столько оптимизации алгоритмов, сколько разработке методов обнаружения и смягчения последствий непредвиденных взаимодействий между агентами. Мы не пишем код — мы просто оставляем комментарии будущим археологам, пытающимся понять, почему всё пошло не так.

В конечном счёте, успех данной, или любой другой попытки регулирования, будет зависеть не от сложности алгоритмов, а от способности признать, что идеального решения не существует. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Поэтому, возможно, стоит сосредоточиться на создании систем, которые могут быстро адаптироваться и восстанавливаться после неизбежных сбоев, а не на попытках построить нерушимую крепость.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.11933.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-16 08:13