🧠 Искусственный интеллект и соответствие нормативным требованиям: кто на самом деле руководит финтехом?

Когда искусственный интеллект ускоряет бизнес, а регулирующие органы — медленнее

В 2025 году финтех работает со скоростью света.
Новые клиенты подключаются за считанные секунды, проверки автоматизированы, оценки рисков обновляются в режиме реального времени, а прогнозное обнаружение мошенничества стало нормой. Искусственный интеллект — это уже не просто инструмент, а проводник всей экосистемы.

Но хотя искусственный интеллект утверждает транзакции за миллисекунды, для соответствия требованиям по-прежнему требуются листы Excel, подписи и 12-страничные PDF-файлы. В связи с этим возникает вопрос:
Кто на самом деле управляет финтехом — алгоритмы или люди с регулирующими полномочиями?

⚡ Растущая зависимость финтеха от искусственного интеллекта

За последние два года доля систем, управляемых искусственным интеллектом, в обработке платежей почти удвоилась. PSP используют машинное обучение для следующих целей:

• анализ поведения клиентов,
• оценка рисков в реальном времени,
• обнаружение аномалий в миллионах транзакций и
• даже автоматическое создание отчетов о соответствии требованиям.

Искусственный интеллект стал новой валютой эффективности.
Это позволяет PSP обрабатывать тысячи транзакций без контроля со стороны человека, но с такой скоростью возникает новая угроза: прозрачность проигрывает гонку.

🧩 Прозрачность и автоматизация

Основная проблема? Даже инженеры не всегда в курсе почему модель приняла конкретное решение.
Если раньше сотрудники по соблюдению нормативных требований полагались на документацию, то теперь им приходится проверять «черный ящик» — алгоритм, разработанный на миллиардах точек данных.

Регуляторы к этому не готовы.
Они требуют объясняемости и проверяемости, но большинство моделей не могут предложить ничего проще: «Потому что так говорят данные».

И вот как это происходит:

• Искусственный интеллект блокирует клиента — соответствие требованиям не знает почему.
• Клиент уходит — бизнес теряет доверие.
• Регулятор спрашивает, но компания не может объяснить.

🕵️ Соблюдение нормативных требований теряет контроль

Исторически соблюдение требований являлось центр силы внутри финтех-компаний.
Но сейчас решения все чаще принимают не юристы, а модели машинного обучения.

Эта смена власти видна повсюду:

• Искусственный интеллект решает, кто проходит KYC.
• Искусственный интеллект отмечает «подозрительное».
• Искусственный интеллект даже пишет отчеты для регулирующих органов.

Человеческий фактор исчезает, а вместе с ним человеческое понимание контекста.

🧨 Когда регулирующие органы соответствуют алгоритмам

Европейский союз и Великобритания уже разрабатывают новое законодательство, регулирующее использование искусственного интеллекта в финансовых технологиях.
Закон ЕС об искусственном интеллекте обязывает компании документировать журналы моделей и хранить поддающиеся проверке объяснения автоматизированных решений.

Но компании утверждают, что это замедляет инновации и снижает гибкость рынка.

Итак, дилемма:

• Доверьтесь алгоритму и рискуйте получить судебный удар.
• Или доверьтесь бюрократии — и потеряйте скорость и прибыль.

⚖️ Кто выигрывает: искусственный интеллект или соответствие нормативным требованиям?

Как всегда, истина находится где-то посередине.
Искусственный интеллект обладает мощью и эффективностью, но без соблюдения требований он превращается в инструмент хаоса.
Соответствие нормативным требованиям обеспечивает структуру и доверие, но без искусственного интеллекта оно становится основой.

Победителями станут те, кто научится сбалансировать автоматизацию и подотчетность.
Эти компании определят, как будут выглядеть финтех в ближайшие пять лет.

💡 Еда на вынос

2025 год — это год, когда финтех должен ответить на один неудобный вопрос:

«Контролируем ли мы алгоритмы — или они уже контролируют нас?»

‍