Искусственный интеллект стремительно проникает во все сферы финансового рынка, а его регулирование становится одной из ключевых тем для мирового сообщества. За последние годы технологические тренды сместились от широкой демократизации ИИ-решений и бума генеративных моделей к развитию автономных ИИ-агентов. Параллельно растут инвестиции и масштабы внедрения, особенно в банковском секторе, что заставляет регуляторов искать баланс между стимулированием инноваций и управлением новыми рисками через концепцию доверенного ИИ.
Согласно Докладу Банка России в 2023 г., глобальным трендом являлась демократизация технологий ИИ — их удешевление и рост доступности для широкого круга пользователей и организаций. Этот тренд сохраняется и в 2024—2025 гг., сопровождаясь повсеместным проникновением генеративного ИИ. Например, количество пользователей ChatGPT, по данным на апрель 2025 г., за 17 месяцев выросло в восемь раз, достигнув 800 млн человек. При этом стоимость использования больших языковых моделей значительно снижается, в некоторых случаях — до 900 раз в год.
Параллельно продолжается бурное развитие самого генеративного ИИ. Количество и производительность значимых моделей растут, а ежегодный прирост новых масштабных моделей за последние годы составляет 167%. При этом рынок, который ранее делили несколько крупных игроков, становится все более конкурентным, а различия в производительности моделей сокращаются.
Важной особенностью текущего момента является тренд на разработку открытых (Open Source) моделей, таких как Qwen, DeepSeek и Llama, популярность которых отчасти объясняется возможностью их размещения в собственном контуре организаций.
Одновременно с этим набирает обороты разработка малых языковых моделей. Прогнозируется, что к 2027 г. организации будут использовать небольшие специализированные модели в три раза чаще, чем большие модели общего назначения. Они дешевле и, будучи обученными на тщательно отобранных данных, могут превосходить более крупные аналоги в отдельных задачах, требуя меньше вычислительных ресурсов. Большое внимание также привлекает технология генерации с дополненной выборкой (RAG), которая позволяет моделям обращаться к внешним источникам информации, решая проблемы устаревания данных и «галлюцинаций».
На фоне увеличения количества моделей растет спрос на решения по управлению ИИ, такие как платформы управления (AI governance platforms). Они помогают организациям автоматизировать контроль за этичностью и безопасностью систем ИИ на всех этапах их жизненного цикла. Ожидается, что к 2028 г. их использование может повысить рейтинг доверия клиентов на 30%, а показатели соответствия нормативам — на 25%.
Однако ключевым трендом 2025 г. стал агентский ИИ — системы с повышенной степенью автономности, которые могут самостоятельно принимать решения и выполнять действия для достижения поставленных целей. Интеллектуальным ядром таких агентов являются большие языковые модели. Продолжением этой концепции являются мультиагентные системы, где несколько специализированных агентов взаимодействуют для достижения общей цели, например, при расследовании подозрительных финансовых операций или в работе персонального банковского помощника.
Эксперты полагают, что агентский ИИ повысит производительность, расширит возможности автоматизации и изменит процесс принятия решений. К 2028 г. до 15% повседневных рабочих решений могут приниматься автономно с помощью ИИ-агентов. На финансовом рынке их потенциал широк: от предоставления персонализированных инвестиционных рекомендаций до автоматизации анализа данных в сфере ПОД/ФТ и совершения финансовых операций в электронной коммерции. Однако развитие агентского ИИ создает и новые вызовы, связанные с вопросами ответственности за автономные решения, защиты данных и возможного использования в противоправных целях.
Внедрение ИИ в финансовой индустрии: рост инвестиций и новые кейсы
Уровень внедрения ИИ финансовыми организациями в мире заметно вырос. Если в 2023 г. его использовали 37% крупных организаций, то в 2024 г. — уже 58%. Наблюдается устойчивый рост инвестиций: все опрошенные в одном из исследований организации увеличили вложения в ИИ, а половина — более чем на 25% по сравнению с 2023 г. Лидером является банковский сектор: объем рынка ИИ в нем в 2024 г. оценивался в 26 млрд долл. США, а к 2030 г. может достичь 138 млрд долл.
Наиболее распространенными сферами применения остаются управление рисками, противодействие мошенничеству, операционная деятельность и комплаенс, а также клиентский сервис и маркетинг. При этом быстро растет использование генеративного ИИ: в банковской отрасли его применяют уже 77% организаций — во фронт-, мидл- и бэк-офисе. Экономический эффект от его внедрения в мировой финансовой отрасли к 2030 г. может составить от 200 млрд до 400 млрд долл. США, а в странах БРИКС для банковского сектора оценивается в 75—125 млрд долл. США. Многие банки в этих странах планируют повысить показатель EBITDA минимум на 1% благодаря генеративным моделям.
Формируется и тренд на использование сторонних решений. Последние два года растет применение моделей ИИ с открытым исходным кодом: их используют 62% финансовых организаций в мире. При этом большинство ожидают дальнейшего роста предложения от сторонних вендоров.
Фокус на рисках: как меняется восприятие угроз с развитием ИИ
По мере того, как ИИ становится технологией общего назначения, внимание регуляторов к связанным с ним рискам не ослабевает. Основной фокус по-прежнему сосредоточен на операционных рисках, включая модельные риски, риски кибербезопасности и нарушения прав потребителей. Однако активное внедрение генеративного ИИ повысило внимание к специфичным для него угрозам, таким как «галлюцинации» и ошибочные результаты. Существующие риски также могут усилиться с развитием автономного агентского ИИ.
Регуляторы продолжают оценивать риски, связанные с качеством данных для обучения ИИ, отмечая, что плохое управление данными ведет к снижению точности и росту дискриминационных решений. Также ведется мониторинг рисков зависимости от сторонних поставщиков и макроэкономических рисков, например, высокой рыночной концентрации, которая может вызвать массовые сбои. Отдельное внимание уделяется рискам для потребителей, связанным с непрозрачностью ИИ, дискриминацией, обработкой данных и возможным подталкиванием к неоптимальным решениям.
Подходы к регулированию: от принципов к конкретным рекомендациям
Актуализация рисков пока не привела к кардинальному изменению подходов к регулированию ИИ на финансовом рынке. Взгляд регуляторов продолжает формироваться через сочетание различных инструментов: от высокоуровневых принципов (ОЭСР, IOSCO) до нормативных актов (ЕС, Китай) и отраслевых рекомендаций (США, Сингапур). ИИ включен в стратегии цифровизации многих стран, где ключевыми векторами являются повышение конкурентоспособности, развитие инфраструктуры и кадров, а также укрепление доверия.
На глобальном уровне вопрос о необходимости отдельного регулирования ИИ остается дискуссионным. Большинство финансовых регуляторов придерживаются технологически нейтрального, риск-ориентированного и пропорционального подхода, считая, что многие риски ИИ уже охвачены общими нормами (по операционным рискам, защите прав потребителей и т.д.). Вместе с тем растет потребность в дополнительных разъяснениях по применению этих норм к ИИ. Регуляторы напоминают, что финансовые организации обязаны действовать в интересах клиентов, контролировать ИИ-системы (включая сторонние) и раскрывать информацию об их использовании.
Формируется тренд на разработку методологий для оценки уровня риска применения ИИ через наборы риск-факторов. При этом многие регуляторы сейчас фокусируются на создании благоприятных условий: изучают лучшие практики, публикуют руководства по управлению рисками и внедряют регуляторные песочницы. Таким образом, «комплексность» регулирования достигается сочетанием существующих технологически нейтральных правил и специфичных для ИИ принципов, раскрываемых через рекомендации.
Концепция доверенного ИИ как основа для регулирования и внедрения
Концепция доверенного (ответственного) ИИ стала ключевым трендом в регулировании. Она представляет собой систему принципов, призванных снизить риски, связанные с автономностью, сложностью и непрозрачностью ИИ. К общим принципам относят человекоцентричность, справедливость, прозрачность, безопасность и ответственность. Ожидается, что к 2026 г. 50% стран будут продвигать эти принципы через законы или рекомендации.
Данная концепция закреплена в документах ОЭСР, ЮНЕСКО, БРИКС, ISO и многих других. Финансовые регуляторы, такие как органы Сингапура, Гонконга, Индонезии и США, активно используют ее для разработки конкретных рекомендаций и чек-листов для организаций. Для самих финансовых организаций следование принципам доверенного ИИ — это способ получить конкурентное преимущество, комплексно управлять рисками и повысить доверие клиентов.
