Искусственный интеллект в банковском деле и комплаенсе
Где используется искусственный интеллект
Первым масштабным применением машинного обучения в швейцарских банках стал комплаенс. Ордонанс FINMA о противодействии отмыванию денег обязывает банки и фирмы по ценным бумагам эффективно отслеживать деловые отношения и транзакции и использовать для этого компьютеризированную систему, которая выявляет транзакции с повышенными рисками по критериям, установленным самим учреждением.1 Традиционные системы мониторинга работают по фиксированным правилам, например с пороговыми значениями для внесения наличных или для переводов в страны повышенного риска. Они генерируют большое число предупреждений, большинство из которых после проверки сотрудником комплаенса оказываются необоснованными. Модели машинного обучения обещают сократить число таких ложноположительных срабатываний, обучаясь на прошлых случаях тому, какие сочетания признаков указывают на реальный риск, и выявлять закономерности — например, сети связанных счетов, — которые правила уловить не могут. Для частного банка из Лугано с клиентской базой, сосредоточенной в Италии, интерес представляют такие закономерности, как круговое движение средств через итальянские и швейцарские счета, использование домициляционных компаний и отмывание денег через торговые операции, описанное в главах G.I и G.III.
Вторая сфера — идентификация клиентов и процедуры «знай своего клиента» (KYC). Системы обработки естественного языка считывают удостоверения личности, выписки из торговых реестров и корпоративные документы на нескольких языках, проверяют их на непротиворечивость и заполняют профиль клиента. Системы скрининга сопоставляют имена клиентов и контрагентов с санкционными списками и списками политически значимых лиц — задача особенно сложная для итальянских, русских и арабских имён с вариативной транслитерацией. Скрининг негативной информации в СМИ использует языковые модели для чтения новостей на многих языках и выявления сообщений о расследованиях или обвинительных приговорах. Для санкционного режима, описанного в главе G.II, который обязывает швейцарские учреждения применять списки, публикуемые SECO на основании Закона об эмбарго, автоматизированный скрининг стал сегодня стандартной практикой.2 Третья сфера — инвестиционный бизнес: формирование портфелей, анализ аналитических материалов, подготовка оценок соответствия и клиентская отчётность. Новейшая сфера — повсеместное использование сотрудниками генеративного искусственного интеллекта для составления, обобщения и перевода текстов, что привносит эту технологию почти во все функции банка.
Опрос FINMA 2024 и 2025 гг.
С конца ноября 2024 г. по середину января 2025 г. FINMA опросил около 400 поднадзорных учреждений об использовании ими искусственного интеллекта. Около 50% учреждений использовали искусственный интеллект или разрабатывали первые приложения, ещё 25% планировали внедрить его в течение трёх лет. Учреждения, использующие искусственный интеллект, имели в среднем около пяти приложений в эксплуатации и девять в разработке. Девяносто один процент из них также использовали генеративный искусственный интеллект, например чат-боты, что FINMA расценил как признак сильной зависимости от небольшого числа крупных технологических поставщиков. Около половины закрепили использование искусственного интеллекта в явной стратегии. Риски, которые учреждения называли чаще всего, касались качества данных, защиты данных и объяснимости, за ними следовали информационная безопасность, точность и аутсорсинг. Крупные учреждения использовали значительно больше приложений, чем мелкие, которые, как правило, полагались исключительно на внешних поставщиков.3
Последний вывод особенно актуален для Лугано, где большинство банков — малые или средние, а независимые управляющие активами и фидуциарные компании — небольшие фирмы. Такие учреждения редко будут разрабатывать собственные модели. Они приобретают программное обеспечение для комплаенса, системы управления портфелями и инструменты генеративного ИИ у поставщиков, многие из которых находятся за пределами Швейцарии, и искусственный интеллект встроен в продукт. Для них правовые вопросы искусственного интеллекта — это в значительной мере вопросы закупок, аутсорсинга и защиты данных.
Примечания
- Ордонанс FINMA о противодействии отмыванию денег от 3 июня 2015 г. (AMLO-FINMA), SR 955.033.0, ст. 20 п. 1 (эффективный мониторинг деловых отношений и транзакций) и п. 2 («Banken und Wertpapierhäuser betreiben für die Transaktionsüberwachung ein informatikgestütztes System»), с исключением в п. 4 для учреждений с небольшим числом отношений или транзакций, текст: https://www.droit-bilingue.ch/de-fr/9/95/955.033.0-20-24.html. ↩
- Федеральный закон о применении международных санкций от 22 марта 2002 г. (Закон об эмбарго, EmbA), SR 946.231, ст. 1 (принудительные меры, ограничивающие, в частности, платёжные операции и движение капитала), текст: https://www.droit-bilingue.ch/de-en/9/94/946.231-1-4.html; см. главу G.II. ↩
- FINMA, «FINMA survey: artificial intelligence gaining traction at Swiss financial institutions» (апрель 2025 г.), https://www.finma.ch/en/news/2025/04/20250424-mm-umfrage-ki/ (24 апреля 2025 г.). ↩
Только для общего ознакомления. Настоящая статья не является юридической или налоговой консультацией, не заменяет консультацию по конкретному делу и не создаёт отношений между адвокатом и клиентом. Она отражает правовое положение по состоянию на октябрь 2026 г.