.svg)
Политически Значимые Лица (ПЗЛ) – лица, наделенные важными государственными функциями – представляют собой неотъемлемые и повышенные риски вовлечения в финансовые преступления, такие как коррупция, взяточничество и отмывание денег.1 Группа разработки финансовых мер борьбы с отмыванием денег (ФАТФ) и мировые регуляторные органы предписывают усиленный контроль за Political Exposed Person и их связанными лицами не потому, что они по своей сути преступны, а из-за возможностей, которые их положение может предоставить для незаконной деятельности.1 В этом сложном и динамичном ландшафте рисков Искусственный Интеллект (ИИ) стал ключевой технологией, предлагающей финансовым учреждениям (ФУ) трансформационные возможности для управления обязательствами, связанными с ПЗЛ. Однако роль ИИ двояка: это мощный инструмент для усиления комплаенса и потенциальный инструмент для изощренных незаконных схем.
Интеграция ИИ, охватывающая машинное обучение (МО), обработку естественного языка (ОЕЯ) и сетевой анализ, в процессы комплаенса в отношении ПЗЛ приносит значительные преимущества. К ним относятся существенно повышенная точность идентификации ПЗЛ и их сетей, заметное сокращение ложноположительных срабатываний, отнимающих ценные ресурсы аналитиков, и значительный выигрыш в операционной эффективности при проверке, должной проверке и мониторинге.3 Следовательно, ФУ могут достичь более надежного и экономически эффективного управления рисками.
Несмотря на эти преимущества, внедрение ИИ в контексте ПЗЛ сопряжено с трудностями. Эффективность систем ИИ коренным образом зависит от качества и полноты исходных данных.5 «Черный ящик» некоторых передовых моделей ИИ вызывает опасения по поводу прозрачности и объяснимости, которые критически важны для регуляторной подотчетности.7 Алгоритмическая предвзятость, если ее тщательно не устранять, может привести к несправедливым или дискриминационным результатам.9 Кроме того, соображения конфиденциальности данных, сложности интеграции ИИ с устаревшими системами и развивающаяся, иногда фрагментированная, нормативно-правовая база, включая такие рамки, как Закон ЕС об ИИ и руководство ФАТФ, представляют собой постоянные препятствия.5
Растущей проблемой является возможность использования ИИ самими ПЗЛ или сложными преступными сетями для обхода механизмов обнаружения с использованием таких методов, как дипфейки, синтетические личности и тактики уклонения на основе ИИ.12 Это создает динамичную среду, в которой оборонительные возможности ИИ должны постоянно развиваться, чтобы противостоять наступательным стратегиям ИИ – технологический прогресс, требующий постоянной бдительности и инноваций. Успешное ориентирование в этом ландшафте требует целостной экосистемы, поддерживающей развертывание ИИ, включая надежное управление данными, квалифицированный персонал, всеобъемлющие этические рамки и четкое, адаптивное регуляторное руководство. Без такой экосистемы обещания ИИ могут быть подорваны или, что еще хуже, могут возникнуть новые уязвимости.
В конечном счете, стратегическим императивом для ФУ, регуляторов и поставщиков технологий является совместное содействие ответственным инновациям в области ИИ. Это включает использование мощи ИИ для усиления защиты от финансовых преступлений при одновременном проактивном выявлении и смягчении связанных рисков, обеспечивая, чтобы технологический прогресс служил укреплению целостности мировой финансовой системы.
Эффективное управление рисками, связанными с Политически Значимыми Лицами (ПЗЛ), начинается с четкого понимания их определения, различных категорий, которые они охватывают, и присущих их статусу уязвимостей. Международные стандарты обеспечивают основу, но национальные интерпретации и расширенная сеть ПЗЛ создают сложную среду для финансовых учреждений.
Группа разработки финансовых мер борьбы с отмыванием денег (ФАТФ), межправительственный орган, предоставляет наиболее широко принятое основополагающее определение ПЗЛ: лицо, которое является или было наделено важной государственной функцией.1 Это определение признает, что многие ПЗЛ занимают должности, которые могут быть использованы для отмывания незаконных средств или предикатных преступлений, таких как коррупция или взяточничество.1 Важно отметить, что ФАТФ подчеркивает, что усиленные меры в отношении ПЗЛ носят превентивный, а не уголовный характер; сам по себе статус ПЗЛ не должен толковаться как указание на причастность к преступной деятельности.1
Несмотря на эталонное руководство ФАТФ, которое принимают многие страны и организации 16, единого, универсально точного международного консенсуса по определению ПЗЛ не существует. Отсутствие глобальной унификации приводит к различным интерпретациям и применениям в разных юрисдикциях, вынуждая финансовые учреждения применять детализированный, основанный на оценке рисков подход к идентификации и должной проверке.16 Бремя правильной идентификации ПЗЛ полностью ложится на эти учреждения, которые должны внедрить надежные внутренние процессы и системы для выполнения этого обязательства.16
Европейский Союз посредством последовательных Директив по борьбе с отмыванием денег (AMLD) постепенно уточнял и расширял требования, связанные с ПЗЛ. Например, 5AMLD обязала государства-члены ЕС издавать и публично обнародовать функциональные списки, подробно описывающие конкретные должности, роли или функции, которые квалифицируют лиц как ПЗЛ в соответствии с их национальным законодательством.17 Бельгийский закон о борьбе с отмыванием денег служит практическим примером такой национальной имплементации, предоставляя неисчерпывающий список важных государственных функций, включая глав государств, министров, членов парламента, высокопоставленных судебных деятелей и высших руководителей государственных предприятий. Этот закон также прямо включает ПЗЛ, проживающих в Бельгии, устраняя прежние различия, основанные на резидентстве.18 Такие национальные списки, хотя и нацелены на ясность в пределах юрисдикции, способствуют глобальной мозаике определений, с которой приходится иметь дело ФУ.
Эта вариативность определений в разных юрисдикциях является значительным фактором, стимулирующим внедрение более сложных инструментов скрининга на основе ИИ и машинного обучения. Традиционные системы, основанные на правилах, часто с трудом справляются с нюансами интерпретаций и контекстуальным анализом, необходимым для точной идентификации ПЗЛ в различных правовых и культурных условиях. ИИ, особенно с использованием ОЕЯ и МО, может обрабатывать разнообразные, неструктурированные источники данных — такие как новостные статьи, юридические документы и официальные публикации — и адаптироваться к различным критериям определения более эффективно, чем жесткие, заранее запрограммированные наборы правил.3 Само отсутствие гармонизированного глобального определения, таким образом, по своей сути подталкивает финансовые учреждения к этим более передовым технологическим решениям для обеспечения всесторонней и точной идентификации ПЗЛ.
Кроме того, расширение определений ПЗЛ за пределы только иностранных должностных лиц, включив в них национальных ПЗЛ и лиц в международных организациях, значительно увеличило объем и сложность задачи скрининга.16 Этот более широкий охват означает значительно больший пул лиц, требующих проверки, что приводит к большему объему данных для обработки, более высокой вероятности того, что распространенные имена будут генерировать ложноположительные результаты, и большей потребности в сложной оценке рисков. Этот возросший масштаб и сложность делают ручные или упрощенные автоматизированные методы скрининга все более нежизнеспособными и подверженными ошибкам, что еще больше вынуждает переходить к решениям на основе ИИ.
ФАТФ предоставляет широкую категоризацию ПЗЛ, которая широко принята. Эти категории включают:
Критическим расширением определения ПЗЛ являются Родственники и Близкие Связи (РБС). Требования ПОД/ФТ применяются к этим лицам из-за признанного риска того, что ПЗЛ могут пытаться использовать членов семьи или близких соратников для сокрытия незаконно приобретенных средств или для проведения транзакций от их имени.1
Включение РБС значительно расширяет сеть скрининга для финансовых учреждений. Это создает существенные проблемы с данными, особенно при выявлении и проверке «близких связей», где отношения не всегда формально документированы или публично раскрыты. Это область, где ИИ, особенно посредством сетевого анализа и ОЕЯ, применяемых к неструктурированным источникам данных (таким как новостные сообщения или корпоративные документы), может принести значительную пользу, выявляя неочевидные связи.28 Сложность всестороннего выявления РБС, особенно тех, кто имеет неформальные связи, делает передовые инструменты ИИ почти незаменимыми для достижения эффективного и тщательного скрининга ПЗЛ.
Кроме того, статус лиц как ПЗЛ или РБС не статичен. ПЗЛ приходят и уходят с должностей, а отношения, определяющие РБС, могут меняться в результате таких событий, как брак, развод или формирование новых деловых партнерств.2 Руководство ФАТФ предполагает, что обращение с клиентом, который больше не наделен важной государственной функцией, должно основываться на оценке риска, а не на предписанных временных ограничениях.16 Бельгийское законодательство, например, требует продолжения оценки риска в течение как минимум двенадцати месяцев после ухода ПЗЛ с должности, до тех пор, пока лицо больше не представляет специфического риска ПЗЛ.18 Эта динамичная природа требует возможностей непрерывного мониторинга. Системы на базе ИИ особенно хорошо подходят для обеспечения этого постоянного наблюдения, отслеживания изменений в статусе ПЗЛ или соответствующей информации о РБС из различных источников данных и запуска предупреждений для повторной оценки.3 Это подразумевает, что ИИ имеет решающее значение не только для первоначальной идентификации, но и для всего жизненного цикла управления риском, связанным с ПЗЛ.
Основная озабоченность в отношении ПЗЛ связана с тем, что их видные государственные должности могут быть использованы для личной выгоды, часто включая отмывание незаконных средств, коррупцию или взяточничество.1 Их влияние, доступ к государственным ресурсам и полномочия по принятию решений являются ключевыми факторами, способствующими этому повышенному профилю риска.3 Этот риск не ограничивается самими ПЗЛ, но распространяется на членов их семей и близких соратников, которые могут сознательно или неосознанно использоваться для сокрытия активов, запутывания бенефициарного владения или облегчения незаконных транзакций.3
Признавая эти уязвимости, Рекомендации ФАТФ предписывают применение дополнительных мер по борьбе с отмыванием денег/финансированием терроризма (ПОД/ФТ) к деловым отношениям с ПЗЛ.1 Эти меры носят в основном превентивный характер и предназначены для снижения рисков, а не для подразумевания преступности со стороны всех ПЗЛ.1 Ожидается, что финансовые учреждения будут проводить углубленную должную проверку (УДП) в отношении ПЗЛ.
Руководство ФАТФ также описывает набор «красных флажков» и индикаторов подозрительности, которые могут помочь в выявлении потенциального неправомерного использования финансовых систем ПЗЛ. Примеры включают:
Неспособность адекватно выявлять и управлять рисками, связанными с ПЗЛ, может иметь серьезные последствия для финансовых учреждений, включая значительные штрафы, регуляторные санкции и существенный репутационный ущерб, если будет установлено, что они способствовали или были вовлечены в коррупционную деятельность ПЗЛ.3
«Превентивный, а не уголовный» характер мер в отношении ПЗЛ создает для финансовых учреждений деликатный баланс. Они должны применять повышенный контроль в соответствии с требованиями, но делать это таким образом, чтобы несправедливо не отказывать в услугах законным ПЗЛ или не подразумевать преступность исключительно на основании их статуса.1 Чрезмерно широкий или неизбирательно жесткий подход может привести к необоснованному снижению рисков и обвинениям в несправедливом обращении. Системы оценки рисков на основе ИИ могут помочь в этом, позволяя ФУ адаптировать интенсивность своих мер должной проверки пропорционально фактическому риску, представляемому отдельным ПЗЛ. Анализируя множество факторов — таких как конкретная роль ПЗЛ, индекс коррупции в их стране, негативная информация в СМИ и модели транзакций — ИИ может генерировать детализированную оценку риска.4 Это позволяет более целенаправленно применять УДП, концентрируя ресурсы на действительно более рискованных ПЗЛ и применяя соответствующим образом откалиброванные меры для тех, кто оценен как менее рискованный, тем самым соответствуя духу риск-ориентированных нормативных актов.
Кроме того, методы, используемые коррумпированными ПЗЛ для сокрытия бенефициарного владения и отмывания средств, часто очень сложны и включают запутанные международные корпоративные структуры и посредников, предназначенные для обеспечения непрозрачности.1 Эти сложные схемы все чаще опережают традиционные ручные методы обнаружения. Способность ИИ анализировать огромные взаимосвязанные наборы данных и выявлять тонкие аномальные закономерности, которые могут быть незаметны для аналитиков-людей, становится критически важной для раскрытия этих сложных операций по финансовым преступлениям.28 По мере того как преступные методологии продолжают усложняться, зависимость от ИИ для выявления этих передовых форм финансовых преступлений, связанных с ПЗЛ, будет расти, делая его незаменимым инструментом в арсенале ПОД/ФТ.
Ландшафт комплаенса в отношении ПЗЛ был значительно изменен технологическими достижениями, и Искусственный Интеллект (ИИ) находится на переднем крае этой трансформации. Путь от трудоемких ручных проверок до сложных систем на базе ИИ отражает растущую сложность глобальных финансовых преступлений и регуляторный императив для более эффективного управления рисками.
Исторически скрининг ПЗЛ был в значительной степени ручным процессом. Комплаенс-команды тщательно сверяли имена клиентов с бумажными или базовыми электронными списками – процесс, который был по своей сути трудоемким, подверженным человеческим ошибкам и крайне неэффективным, особенно для учреждений с большой клиентской базой.4 Огромный объем данных в сочетании с вариациями имен и динамичным характером статуса ПЗЛ делал всесторонний ручной скрининг сложной задачей.
Первоначальным шагом к автоматизации стало использование коммерческих и других баз данных, агрегирующих информацию о ПЗЛ.1 Хотя эти базы данных предоставляли более централизованный источник информации, ФАТФ отметила, что опора только на такие базы данных недостаточна для соблюдения требований к ПЗЛ, хотя они могут быть ценными инструментами в рамках более широкой системы комплаенса.1 Эти ранние автоматизированные системы часто полагались на базовую логику сопоставления, что все еще могло приводить к большому количеству ложноположительных результатов.
Появление ИИ и Машинного Обучения (МО) представляет собой следующий значительный скачок в этой эволюции. Эти технологии коренным образом трансформируют процессы идентификации и скрининга ПЗЛ. Системы на базе ИИ могут обрабатывать огромные объемы структурированных и неструктурированных данных в режиме реального или почти реального времени, значительно повышая точность идентификации ПЗЛ и оценки рисков, одновременно минимизируя дорогостоящую проблему ложноположительных результатов.3
Эта эволюция – не просто стремление к большей эффективности; это необходимый ответ на эскалацию сложности и огромный объем глобальных данных, связанных с ПЗЛ, а также на все более строгие регуляторные ожидания. Глобальный пул лиц, квалифицируемых как ПЗЛ, вместе с их родственниками и близкими соратниками, обширен и постоянно меняется. Точки данных, которые необходимо отслеживать – от официальных списков и санкций до негативных публикаций в СМИ и информации о бенефициарном владении – разнообразны и объемны.35 Традиционные методы стали несостоятельными перед лицом этого масштаба и динамизма. Таким образом, переход к ИИ обусловлен фундаментальными ограничениями старых систем в способности справляться с требованиями современного комплаенса в отношении ПЗЛ.3
Этот прогресс также отражает более широкие тенденции цифровой трансформации в секторе финансовых услуг. Финансовые учреждения, которые медленно внедряют ИИ в свои системы комплаенса в отношении ПЗЛ, могут оказаться в невыгодном положении, сталкиваясь не только с повышенным регуляторным риском, но и с конкурентным отставанием из-за более высоких операционных затрат, более медленного привлечения клиентов и потенциально менее эффективного управления рисками по сравнению с более технологически продвинутыми конкурентами.4
Несколько основных технологий ИИ применяются для улучшения различных аспектов комплаенса в отношении ПЗЛ, каждая из которых предлагает уникальные возможности для решения конкретных задач.
1. Машинное обучение (МО) для распознавания образов и оценки рисков
Алгоритмы машинного обучения составляют основу многих современных решений по комплаенсу в отношении ПЗЛ. Эти алгоритмы предназначены для анализа обширных и сложных наборов данных с целью выявления закономерностей, аномалий и корреляций, которые могут указывать на риски, связанные с ПЗЛ, часто способами, превосходящими аналитические возможности человека.3 МО играет решающую роль в разработке динамических оценок риска для ПЗЛ. Вместо бинарной классификации «ПЗЛ/не ПЗЛ» модели МО могут оценивать множество факторов — таких как страна деятельности ПЗЛ, конкретный характер и старшинство их должности, история их транзакций, связи с негативными публикациями в СМИ и связи с другими высокорисковыми субъектами — для генерации детализированного рейтинга риска.4 Это позволяет применять более гранулированный и действительно риск-ориентированный подход к должной проверке.
Ключевой силой МО является его способность учиться и адаптироваться со временем. По мере поступления новых данных и эволюции типологий финансовых преступлений модели МО могут постоянно совершенствовать свои алгоритмы скрининга и возможности обнаружения, теоретически улучшая свою точность и эффективность.4 Конкретные применения включают выявление новых методов, используемых ПЗЛ для сокрытия незаконной деятельности 19, и значительное сокращение ложноположительных результатов за счет более сложного контекстуального анализа потенциальных совпадений.4
Адаптивная способность МО к обучению особенно ценна в продолжающейся борьбе с развивающимися тактиками финансовых преступников, связанных с ПЗЛ. По мере того как коррумпированные ПЗЛ и их пособники разрабатывают новые методы отмывания денег или сокрытия активов, хорошо обученные модели МО потенциально могут выявлять эти возникающие типологии быстрее, чем это было бы возможно при ручном обновлении традиционных систем на основе правил. Это предлагает более динамичный механизм защиты. Однако эффективность МО в оценке рисков ПЗЛ в значительной степени зависит от качества, разнообразия и релевантности данных, используемых для обучения этих моделей. Если обучающие данные предвзяты (например, непропорционально представляют определенные регионы или типы ПЗЛ как высокорисковые без объективного обоснования) или неполны, модель МО неизбежно усвоит и увековечит эти неточности.7 Это может привести к искаженным оценкам риска, потенциально приводя к несправедливому преследованию определенных ПЗЛ или, наоборот, к неспособности выявить действительно высокорисковых лиц. Это подчеркивает критическую и неоспоримую важность надежных практик управления данными, включая обнаружение и смягчение предвзятости в обучающих наборах данных, как необходимое условие для этичного и эффективного развертывания оценки рисков ПЗЛ на основе МО.
2. Обработка естественного языка (ОЕЯ) для улучшенного скрининга имен и анализа негативных публикаций в СМИ
Обработка естественного языка — это раздел ИИ, который позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. В комплаенсе в отношении ПЗЛ ОЕЯ играет важную роль в анализе огромных объемов неструктурированных текстовых данных из различных источников, таких как новостные статьи, нормативные документы, судебные протоколы, сообщения в социальных сетях и другой онлайн-контент, для выявления лиц, которые могут быть ПЗЛ, и для оценки связанных с ними рисков.13
Одним из наиболее значительных вкладов ОЕЯ является сложный скрининг имен. Идентификация ПЗЛ осложняется вариациями имен из-за транслитерации с разных алфавитов, использования псевдонимов или прозвищ, разнообразных культурных традиций именования и простых орфографических ошибок. Системы на базе ОЕЯ могут справляться с этими сложностями с большей точностью, чем традиционные алгоритмы сопоставления строк, используя такие методы, как фонетическое сопоставление, лингвистический анализ и контекстуальное понимание, для повышения точности сопоставления и сокращения как ложноположительных, так и ложноотрицательных результатов.19
ОЕЯ также играет ключевую роль в мониторинге негативных публикаций в СМИ. Эти системы могут сканировать миллионы статей и онлайн-источников для извлечения релевантных негативных новостей, касающихся ПЗЛ или их соратников, помогая создать более полный и актуальный профиль риска.13 Способность ОЕЯ выполнять контекстуальный анализ негативных СМИ является значительным достижением. Она выходит за рамки простого сопоставления ключевых слов, чтобы понять выраженное в тексте настроение (например, различая нейтральное упоминание и обвинение в правонарушении), оценить релевантность информации для конкретного лица и даже потенциально взвесить достоверность различных источников СМИ. Это обеспечивает гораздо более богатую, точную и действенную картину потенциального риска ПЗЛ по сравнению с традиционными методами сканирования СМИ, которые часто генерируют большой объем нерелевантных предупреждений.
Растущее внедрение ОЕЯ для скрининга ПЗЛ, особенно решений с многоязычными возможностями 19, подчеркивает глобализацию финансовых преступлений. ПЗЛ действуют трансгранично, и критически важная информация о них может существовать на многочисленных языках. Эффективный комплаенс в отношении ПЗЛ, следовательно, требует инструментов, которые могут эффективно работать в этих разнообразных лингвистических и культурных контекстах. Эта реальность стимулирует спрос на решения ОЕЯ, которые не просто ориентированы на английский язык, но могут точно обрабатывать и анализировать информацию на широком спектре языков, релевантных для операционной деятельности финансового учреждения и его клиентской базы, потенциально способствуя дальнейшей специализации среди поставщиков ИИ в разработке моделей, обученных на конкретных языках и региональных типологиях финансовых преступлений.
3. Сетевой анализ для выявления скрытых взаимосвязей и ассоциаций
Сетевой анализ на базе ИИ, также известный как графовая аналитика, является мощным методом для визуализации и анализа сложной сети взаимосвязей, часто характеризующей финансовые преступления. В контексте ПЗЛ эта технология отображает связи между физическими лицами (ПЗЛ, их родственниками и соратниками), корпоративными структурами (включая подставные компании и компании-прикрытия) и финансовыми транзакциями.28 Представляя эти сущности как узлы, а их взаимосвязи как ребра в графе, ИИ может выявлять скрытые связи, запутанные структуры собственности и модели влияния, которые могут быть незаметны при традиционном линейном анализе.
Эта возможность особенно ценна для выявления РБС, особенно «близких связей», чьи связи с ПЗЛ могут быть неформальными, косвенными или преднамеренно скрытыми. Сетевой анализ также может помочь обнаружить использование подставных компаний или других сложных юридических механизмов, предназначенных для сокрытия конечного бенефициарного владельца активов или средств.28 Отслеживая эти сети, ФУ могут получить более глубокое понимание косвенных рисков и потенциальных сетей сговора или влияния, частью которых может быть ПЗЛ.
Применение сетевого анализа означает сдвиг в скрининге ПЗЛ от чисто индивидуально-ориентированных проверок к более целостному, сетецентричному взгляду на риск. Это критически важно, поскольку сложные финансовые преступления с участием ПЗЛ часто включают запутанные сети физических и юридических лиц, действующих согласованно. Визуализируя и анализируя эти взаимосвязи, инструменты сетевого анализа обеспечивают более всестороннюю и реалистичную оценку рисков, связанных с ПЗЛ, раскрывая экосистему, в которой действует ПЗЛ.
Кроме того, интеграция сетевого анализа с данными мониторинга транзакций может раскрыть мощные прогностические возможности. Наблюдая за тем, как средства перемещаются через идентифицированные сети ПЗЛ — картируя связи между ПЗЛ, их соратниками и связанными организациями, а затем анализируя их транзакционное поведение на предмет аномалий или подозрительных закономерностей — ФУ могут проактивно выявлять высокорисковые закономерности до того, как они перерастут в значительные события финансовых преступлений. Например, необычные закономерности движения средств в известной сети ПЗЛ, такие как циклические транзакции или быстрые переводы через несколько, казалось бы, несвязанных счетов, могут быть сильными индикаторами отмывания денег или коррупции.30 Таким образом, это сочетание картирования сети и анализа транзакций может перевести ФУ от реактивного обнаружения к более прогностической и превентивной позиции в отношении финансовых преступлений с участием ПЗЛ.
Технологии ИИ внедряются на различных этапах жизненного цикла комплаенса в отношении ПЗЛ, повышая эффективность и результативность от первоначальной идентификации до постоянного мониторинга.
1. Автоматизированная идентификация ПЗЛ и управление списками
Фундаментальным применением ИИ в комплаенсе в отношении ПЗЛ является автоматизация проверки клиентских баз по спискам ПЗЛ.4 Эти списки, получаемые от правительств, международных органов и коммерческих поставщиков данных, объемны и постоянно меняются из-за новых политических назначений, ухода лиц с должностей и обновлений статуса РБС. Системы на базе ИИ могут непрерывно отслеживать эти разнообразные источники, предоставляя обновления внутренней базе данных ПЗЛ ФУ в режиме реального или почти реального времени.4 Такое динамическое управление списками имеет решающее значение для поддержания точности.
Более того, ИИ вносит значительный вклад в сокращение большого объема ложноположительных результатов, часто генерируемых на начальном этапе идентификации. Благодаря более интеллектуальным методам сопоставления, таким как нечеткое сопоставление (которое учитывает близкие совпадения и вариации написания) и контекстуальный анализ (который рассматривает другие точки данных помимо просто имени), системы ИИ могут более точно различать истинных ПЗЛ и лиц с похожими именами, экономя значительное время аналитиков.4
Эта возможность непрерывного мониторинга и обновления на базе ИИ порождает концепцию «постоянного KYC» (pKYC) как нового стандарта управления списками ПЗЛ.27 Традиционные периодические обзоры профилей риска клиентов могут упускать критические изменения в статусе ПЗЛ или связанных рисках, которые происходят между циклами обзора. ИИ, однако, позволяет перейти к непрерывному, динамическому процессу оценки риска, при котором профили клиентов, включая статус ПЗЛ и связанную информацию, постоянно обновляются на основе потоков данных в реальном времени и триггеров событий. Это коренным образом меняет парадигму управления ПЗЛ с статической или периодической деятельности на непрерывную и управляемую событиями, значительно повышая способность ФУ оперативно реагировать на изменения риска.
2. Усиление углубленной должной проверки (УДП)
Для клиентов, идентифицированных как ПЗЛ, особенно тех, кто считается высокорисковым, требуется Углубленная Должная Проверка (УДП). ИИ может значительно усилить этот процесс. Инструменты ИИ могут автоматизировать сбор и первоначальный анализ широкого спектра информации, относящейся к УДП, включая проверку источника богатства и источника средств, сканирование на наличие негативных публикаций в СМИ и картирование сложных аффилиаций или структур бенефициарного владения.3
На основе комплексных оценок риска, генерируемых ИИ, системы могут помочь определить приоритетность ПЗЛ, требующих наиболее интенсивной УДП, и даже выделить конкретные проблемные области, требующие более глубокого человеческого расследования.49 Автоматизируя более рутинные и трудоемкие аспекты сбора документов и предварительного анализа, ИИ освобождает квалифицированных специалистов по комплаенсу, чтобы они могли сосредоточиться на более сложных, требующих суждения аспектах УДП.49
Таким образом, роль ИИ в УДП заключается не в замене, а в расширении возможностей. Он действует как интеллектуальный помощник, выполняя трудоемкий сбор данных и первоначальную сортировку, тем самым позволяя аналитикам УДП функционировать скорее как стратегические следователи. Это позволяет им посвящать свой опыт нюансированной оценке рисков, критическому мышлению и принятию обоснованных решений по сложным делам, где человеческое понимание и суждение незаменимы.
3. Мониторинг транзакций в реальном времени и обнаружение аномалий
Системы мониторинга транзакций на базе ИИ все чаще используются для проверки финансовой деятельности ПЗЛ и их известных соратников в режиме реального или почти реального времени.13 Эти системы анализируют данные о транзакциях на предмет подозрительной активности, необычных закономерностей или отклонений от установленного финансового поведения ПЗЛ. Учитывая множество точек данных и контекстуальную информацию — такую как характер роли ПЗЛ, риск страны и исторические закономерности транзакций — ИИ может выявлять сложные типологии отмывания денег или индикаторы коррупции, которые более простые системы на основе правил могут пропустить.42
Значительным преимуществом ИИ в этой области является его способность сокращать объем ложноположительных предупреждений, связанных с транзакциями ПЗЛ. ПЗЛ, в силу характера своих ролей или законной деловой деятельности, могут совершать транзакции, которые являются крупными или кажутся необычными при оценке по стандартным пороговым значениям. ИИ может научиться отличать эту законную деятельность от действительно подозрительной, позволяя комплаенс-командам более эффективно концентрировать свои следственные ресурсы.42
Применение ИИ для мониторинга транзакций ПЗЛ способствует переходу от чисто реактивных предупреждений на основе фиксированных правил к более прогностическому и поведенческому анализу. Устанавливая базовый уровень «нормального» финансового поведения для каждого ПЗЛ путем анализа исторических данных о транзакциях и их общего профиля, системы ИИ могут более точно выявлять действительно аномальные действия, потенциально указывающие на незаконное поведение.42 Этот поведенческий подход в сочетании с передовым распознаванием образов обеспечивает более интеллектуальную, контекстно-зависимую и, в конечном счете, более эффективную форму мониторинга транзакций для ПЗЛ, значительно улучшая качество и релевантность предупреждений, генерируемых для расследования.
Интеграция Искусственного Интеллекта в системы управления Политически Значимыми Лицами (ПЗЛ) предлагает финансовым учреждениям спектр стратегических преимуществ. Эти преимущества выходят за рамки простых операционных улучшений, способствуя более надежному соблюдению нормативных требований, усиленному снижению рисков и даже потенциальной конкурентной дифференциации.
Одним из наиболее значительных вкладов ИИ в комплаенс в отношении ПЗЛ является его способность повышать точность процессов идентификации и оценки рисков. Системы ИИ могут анализировать обширные и разнообразные наборы данных, как структурированные (например, списки ПЗЛ и данные о транзакциях), так и неструктурированные (например, новостные статьи и юридические документы), с уровнем точности и скорости, недостижимым для ручных процессов.3 Это приводит к более надежной идентификации истинных ПЗЛ и более детализированному пониманию связанных с ними рисков.
Основной операционной проблемой при традиционном скрининге ПЗЛ является большой объем ложноположительных результатов – предупреждений, неверно помечающих лиц как ПЗЛ из-за распространенных имен или других поверхностных сходств. ИИ значительно смягчает эту проблему благодаря передовым методам, таким как контекстуальный анализ, улучшенные алгоритмы сопоставления имен (включая нечеткую логику и устранение неоднозначности на основе ОЕЯ) и возможности адаптивного обучения.3 Например, некоторые инструменты ПОД на базе ИИ утверждают, что сокращают количество ложноположительных результатов на 70-75%.4 Это сокращение освобождает бесценные ресурсы аналитиков от непродуктивных расследований, позволяя им сосредоточиться на действительно высокорисковых случаях. Влияние этого выходит за рамки простой экономии средств; облегчая «усталость от предупреждений» и позволяя аналитикам заниматься более значимой и результативной работой, ИИ может способствовать повышению удовлетворенности работой и потенциально лучшему удержанию талантов в комплаенс-отделах. Это, в свою очередь, способствует формированию более квалифицированной, опытной и проактивной культуры комплаенса.
Одновременно сложные аналитические возможности ИИ улучшают выявление истинно положительных результатов (фактических высокорисковых ПЗЛ или действительно подозрительных действий) и сокращают количество ложноотрицательных результатов (пропущенных рисков).4 Сообщалось, что некоторые инструменты на базе ИИ повышают показатели выявления ПОД на 50%.4 Эта повышенная точность в выявлении и управлении рисками, связанными с ПЗЛ, напрямую ведет к более строгому соблюдению нормативных требований. Более эффективно выявляя и снижая потенциальные финансовые преступления, ФУ могут значительно снизить риск наложения крупных штрафов, регуляторных санкций и серьезного репутационного ущерба, который часто сопровождает сбои в комплаенсе.3 Таким образом, инвестиции в ИИ для комплаенса в отношении ПЗЛ становятся стратегическими расходами на снижение рисков.
Автоматизация традиционно ручных и повторяющихся задач является краеугольным камнем ценностного предложения ИИ в комплаенсе в отношении ПЗЛ. Процессы, такие как проверка клиентских баз данных по спискам ПЗЛ, сбор данных для должной проверки и проведение первоначальных обзоров предупреждений, могут быть значительно ускорены и оптимизированы системами ИИ.3 Например, исследования показывают, что технологии ИИ и больших данных могут автоматизировать большой процент мероприятий по обработке и сбору данных, при этом некоторые системы обрабатывают платежи намного быстрее при поддержке ИИ.39
Это сокращение ручной нагрузки позволяет финансовым учреждениям более стратегически перераспределять свои человеческие ресурсы. Высококвалифицированные аналитики по комплаенсу могут переключить свое внимание с рутинных, малоценных задач на сложные расследования, детализированные оценки рисков и проактивный анализ угроз, где их опыт наиболее важен.4 Конечным результатом является существенное повышение операционной эффективности.
Следовательно, ФУ могут добиться значительного сокращения затрат. Эта экономия достигается за счет сокращения ручного труда, меньшего количества человеко-часов, затрачиваемых на расследование ложноположительных результатов, и потенциально более оптимизированных общих рабочих процессов комплаенса.4 Например, в одном отчете указывалось на 70%-ное сокращение времени на подготовку данных после внедрения инструментов ИИ для инвестиционного анализа – принцип, применимый к трудоемкому характеру комплаенса в отношении ПЗЛ.40 Эта экономия средств – не просто тактические выгоды; она может быть стратегически реинвестирована в дальнейшие инновации в области комплаенса, развитие талантов в рамках функции комплаенса или укрепление других областей системы предотвращения финансовых преступлений учреждения. Это создает добродетельный цикл непрерывного совершенствования, повышая общую устойчивость и эффективность ФУ в борьбе с финансовыми преступлениями.
Помимо внутренней эффективности, повышенная операционная скорость, обеспечиваемая ИИ, также может улучшить процесс привлечения клиентов. Длительные задержки в процессах KYC и скрининга ПЗЛ, часто усугубляемые ручными проверками и высоким уровнем ложноположительных результатов, могут быть значительным источником разочарования для новых клиентов.4 Автоматизируя и ускоряя эти проверки при одновременном повышении точности, ИИ может способствовать более плавному и быстрому процессу привлечения клиентов.4 На конкурентном рынке финансовых услуг положительный опыт привлечения клиентов может стать ключевым отличительным фактором, что позволяет предположить, что ИИ в комплаенсе в отношении ПЗЛ предлагает преимущества, распространяющиеся на удовлетворенность клиентов и рыночное позиционирование.
ИИ предоставляет финансовым учреждениям более комплексный, динамичный и перспективный подход к управлению рисками, связанными с ПЗЛ. Анализируя гораздо более широкий спектр источников данных — включая структурированные списки, транзакционные данные, неструктурированные новости и сетевую информацию — и выявляя тонкие закономерности и корреляции, которые могут ускользнуть от аналитиков-людей или более простых систем на основе правил, ИИ обеспечивает более глубокое понимание потенциальных уязвимостей.4
Возможности непрерывного мониторинга, присущие многим решениям ИИ, позволяют проактивно выявлять возникающие риски или значительные изменения в профиле риска ПЗЛ.3 Это означает, что ФУ могут более оперативно реагировать на новую информацию, такую как назначение ПЗЛ на более ответственную должность, упоминание в негативных СМИ или изменения в их транзакционном поведении. Хотя это все еще развивающаяся область, предиктивная аналитика на базе ИИ также обладает потенциалом для прогнозирования и выявления потенциальных рисков, связанных с ПЗЛ, до их полной материализации, что позволяет принимать превентивные меры по их снижению.3 Кроме того, ИИ повышает способность обнаруживать сложные и новые типологии финансовых преступлений, связанные с ПЗЛ, выходя за рамки известных закономерностей для выявления ранее неизвестных методов коррупции или отмывания денег.30
Эта способность к более глубокому пониманию и постоянной бдительности способствует важному сдвигу в управлении рисками ПЗЛ: от в значительной степени реактивного подхода к скринингу на основе списков к проактивной, основанной на разведданных системе. Вместо того чтобы просто определять, кто является ПЗЛ, ИИ позволяет ФУ целостно понимать характер и степень риска, связанного с этим ПЗЛ, его сетью и его деятельностью. Это более всестороннее понимание риска может, как это ни парадоксально, способствовать финансовой доступности. Чрезмерно широкие или неэффективные процессы скрининга могут привести к тому, что ФУ будут «снижать риски» целых категорий клиентов, включая законных ПЗЛ, которые представляют управляемый уровень риска.1 Способность ИИ предоставлять более детализированные и точные оценки риска позволяет ФУ более эффективно различать ПЗЛ с более высоким и более низким риском.4 Имея лучшие инструменты для понимания и снижения конкретных рисков, ФУ могут быть более уверены в предоставлении услуг законным ПЗЛ, которые в противном случае могли бы быть исключены, тем самым способствуя доступу к финансовым услугам при сохранении надежного комплаенса.
Операционная среда для финансовых учреждений характеризуется постоянно растущими объемами данных и транзакций, особенно для тех, кто имеет глобальный охват. Системы ИИ по своей сути предназначены для масштабирования, способны обрабатывать и анализировать эти растущие наборы данных гораздо эффективнее и результативнее, чем ручные процессы или старые автоматизированные системы.3 Эта масштабируемость имеет решающее значение для поддержания эффективного комплаенса в отношении ПЗЛ по мере расширения клиентских баз и увеличения трансграничной финансовой деятельности, что увеличивает потенциальный пул ПЗЛ и связанные с ними данные, требующие проверки.
Помимо обработки объемов, ИИ предлагает важную адаптивность. Способности к обучению моделей МО позволяют им развиваться в ответ на новые типологии финансовых преступлений и меняющиеся индикаторы риска, связанного с ПЗЛ.4 По мере того как преступники разрабатывают новые методы, системы ИИ потенциально могут изучать эти новые закономерности из поступающих данных, обновляя свою логику обнаружения без необходимости явного перепрограммирования для каждой новой угрозы. Это резко контрастирует со статическими системами на основе правил, которые часто медленно адаптируются и могут обнаруживать только предопределенные закономерности.
ИИ также обеспечивает гибкость в настройке правил скрининга и параметров риска. Финансовые учреждения могут адаптировать свои системы комплаенса в отношении ПЗЛ на базе ИИ в соответствии со своими конкретными институциональными аппетитами к риску, нормативными требованиями юрисдикций, в которых они работают, и развивающимся ландшафтом угроз.4 Эта способность настраивать и точно регулировать поведение ИИ гарантирует, что усилия по комплаенсу остаются актуальными и соразмерными.
Эта присущая адаптивность, особенно способность ИИ учиться на новых данных, необходима для обеспечения перспективности программ комплаенса в отношении ПЗЛ. Ландшафт финансовых преступлений не статичен; неизбежно возникнут непредвиденные риски и сложные преступные методологии. В то время как системы на основе правил по своей природе реактивны, способности ИИ к обучению обеспечивают определенную степень устойчивости к будущим, неизвестным угрозам.4 Это делает программы комплаенса на базе ИИ более надежными и устойчивыми в долгосрочной перспективе, лучше подготовленными к защите финансовых учреждений от рисков, которые сегодня могут даже не быть концептуализированы.
Хотя Искусственный Интеллект предлагает значительные преимущества для комплаенса в отношении ПЗЛ, его внедрение не лишено серьезных проблем и присущих рисков. Финансовые учреждения должны тщательно ориентироваться в этих сложностях, чтобы ответственно и эффективно использовать потенциал ИИ. Эти проблемы охватывают зависимость от данных, интерпретируемость моделей, этические соображения и операционные препятствия.
Поговорка «мусор на входе — мусор на выходе» остро актуальна для систем ИИ. Производительность и надежность ИИ при проверке ПЗЛ коренным образом зависят от качества, точности, полноты и своевременности данных, используемых для обучения моделей и для текущих операций по проверке.3 Недостатки в данных могут привести к неточной идентификации ПЗЛ, ошибочным оценкам риска, увеличению числа ложноположительных или ложноотрицательных результатов и, в конечном счете, к снижению эффективности комплаенса.
Распространенные проблемы, связанные с данными, включают:
ФАТФ прямо подчеркивает, что обеспечение качества данных необходимо для успешного внедрения технологических решений ПОД/ФТ.5 Это не разовая задача, а постоянная проблема управления. Финансовые учреждения должны инвестировать в непрерывную проверку, очистку, обогащение данных и надежные системы управления данными для поддержания эффективности своих систем проверки ПЗЛ на базе ИИ. Динамичный характер информации о ПЗЛ — новые назначения, уход лиц с должностей, меняющиеся отношения РБС, появляющиеся негативные публикации в СМИ — требует постоянной бдительности и обновления источников данных.
Всепроникающая проблема доступности и качества данных со временем может стать катализатором для более тесного сотрудничества и инициатив по обмену данными. Соблюдая правовые и конфиденциальные рамки, ФУ могли бы изучить модели объединения анонимизированных или агрегированных данных или обмена производными знаниями. Такое сотрудничество, потенциально с участием государственно-частных партнерств, могло бы помочь создать более надежные и всеобъемлющие наборы данных для обучения моделей ИИ, тем самым улучшая общие возможности обнаружения во всей отрасли.58 Таким образом, потребность в более качественных данных может стимулировать новые формы сотрудничества, тщательно сбалансированные с императивом защиты личной информации.
Серьезной проблемой многих передовых моделей ИИ, особенно основанных на глубоком обучении или сложных нейронных сетях, является их природа «черного ящика».7 Это относится к ситуациям, когда внутренние процессы принятия решений ИИ непрозрачны, что затрудняет понимание пользователями-людьми того, как именно модель пришла к определенному выводу или оценке риска.
Отсутствие прозрачности создает значительные проблемы для соблюдения нормативных требований в контексте ПЗЛ. Финансовые учреждения несут ответственность за свои системы ПОД/ФТ и должны быть в состоянии объяснить и обосновать свои решения, принятые с помощью ИИ, — например, почему лицо было помечено как ПЗЛ, почему была присвоена определенная оценка риска или почему транзакция была сочтена подозрительной — регуляторам, аудиторам и, возможно, в ходе судебных разбирательств.7 Регулирующие органы, такие как ФАТФ, и отраслевые группы, такие как Вольфсбергская группа, постоянно подчеркивают необходимость достаточной объяснимости, интерпретируемости и прозрачности инноваций в области комплаенса с использованием ИИ.62
Поэтому разработка и внедрение методов объяснимого ИИ (XAI) имеют решающее значение для решения этой дилеммы. XAI направлен на предоставление информации о работе моделей ИИ, делая их результаты более понятными и проверяемыми.8 Это может включать выделение ключевых признаков или точек данных, повлиявших на решение, или предоставление упрощенного представления логики модели.
Проблема «черного ящика» напрямую влияет на характер и степень необходимого человеческого надзора. Если рассуждения ИИ непрозрачны, сотрудники комплаенс-службы не могут полностью доверять его результатам без дополнительной проверки. Им может потребоваться проводить более обширные ручные проверки для подтверждения предупреждений или оценок риска, сгенерированных ИИ, что потенциально сводит на нет некоторые из ожидаемых преимуществ автоматизации в плане эффективности.7 Таким образом, отсутствие объяснимости требует большего вмешательства человека, создавая противоречие с основной целью использования ИИ для повышения эффективности.
Этот регуляторный и операционный спрос на XAI в комплаенсе в отношении ПЗЛ, вероятно, будет стимулировать инновации в разработке моделей ИИ. Возможно, возрастет предпочтение моделям, которые по своей сути более интерпретируемы или которые могут быть эффективно сопряжены с надежными механизмами объяснения, даже если эти модели незначительно уступают в производительности по сравнению с чисто «черноящичными» альтернативами. Это отражает важный компромисс в такой строго регулируемой области, как финансовые преступления: «лучшая» модель ИИ — это не обязательно та, которая имеет абсолютную наивысшую точность по заданному показателю, а скорее та, которая предлагает оптимальное сочетание производительности, объяснимости, справедливости и проверяемого соответствия регуляторным ожиданиям.
Критическим этическим и операционным риском, связанным с ИИ, является возможность алгоритмической предвзятости. Модели ИИ учатся на данных, на которых они обучаются. Если эти обучающие данные содержат исторические предвзятости — явные или неявные — модель ИИ может унаследовать и даже усилить эти предвзятости в своих процессах принятия решений.5
В контексте скрининга ПЗЛ алгоритмическая предвзятость может привести к несправедливым или дискриминационным результатам. Например, система ИИ может непропорционально помечать лиц из определенных географических регионов, этнических групп или политических убеждений как высокорисковых ПЗЛ без объективного обоснования просто из-за предвзятостей, присутствующих в исторических данных, использованных для обучения модели.10 Такие результаты не только неэтичны, но и могут привести к значительному репутационному ущербу и юридическим проблемам для финансовых учреждений.
Устранение алгоритмической предвзятости требует многогранного подхода. Это включает:
Регулирующие органы все больше внимания уделяют проблеме алгоритмической дискриминации. Например, Департамент финансовых услуг штата Нью-Йорк (NYDFS) выразил обеспокоенность по поводу алгоритмической предвзятости в финансовых технологиях, а Закон ЕС об ИИ включает положения, направленные на предотвращение дискриминационных систем ИИ.9
Риск алгоритмической предвзятости при проверке ПЗЛ несет значительный репутационный и юридический вес для ФУ. Неправильное отнесение лиц или групп к категории риска из-за предвзятости может привести к обвинениям в дискриминации, подорвать доверие клиентов и повлечь за собой регуляторные санкции, тем самым подрывая целостность и общественное положение учреждения. Таким образом, смягчение предвзятости является не просто этическим стремлением, а критически важным компонентом управления рисками и соблюдения нормативных требований. Эта задача требует междисциплинарных усилий в рамках ФУ, выходящих за рамки команд по обработке данных и комплаенсу и вовлекающих юрисконсультов, специалистов по этике и, возможно, внешних аудиторов. Такой совместный подход, как предлагает Вольфсбергская группа, призывая команды с разнообразным опытом выявлять предвзятость 64, необходим для установления всестороннего надзора и валидации моделей ИИ, используемых для таких чувствительных задач, как проверка ПЗЛ.
Проверка ПЗЛ по своей сути предполагает обработку значительных объемов личных и часто конфиденциальных данных, включая имена, даты рождения, национальности, занимаемые должности, связи и финансовую информацию. Это немедленно порождает существенные опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных.5 Финансовые учреждения должны обеспечивать строгое соблюдение применимых нормативных актов о защите данных, таких как Общий регламент по защите данных (GDPR) в Европе и Калифорнийский закон о защите прав потребителей (CCPA) в США.6
Надежные системы управления данными имеют важное значение. Они включают четкие политики по сбору, обработке, хранению, хранению и удалению данных. Для защиты конфиденциальных данных ПЗЛ от несанкционированного доступа или утечек должны использоваться надежные методы шифрования, контроль доступа и методы анонимизации или псевдонимизации данных (где это уместно и возможно).7 ФАТФ в своем руководстве по новым технологиям постоянно подчеркивает, что их внедрение должно быть ответственным, обеспечивая защиту данных и конфиденциальности.5
Этические соображения при проверке ПЗЛ с использованием ИИ выходят за рамки алгоритмической предвзятости. Они охватывают справедливое обращение с лицами, идентифицированными как ПЗЛ, гарантируя, что процессы проверки соразмерны оцененному риску и не приводят к необоснованным предубеждениям, финансовой изоляции или репутационному ущербу исключительно на основании статуса ПЗЛ.6 Принципы Вольфсбергской группы, например, выделяют законную цель и соразмерное использование в качестве ключевых этических принципов.63
Существует внутреннее противоречие между необходимостью всеобъемлющих данных для обучения эффективных моделей ИИ и проведения тщательной проверки ПЗЛ и строгими требованиями нормативных актов о конфиденциальности данных. ФУ должны находить этот деликатный баланс, внедряя технологии повышения конфиденциальности (PET), придерживаясь принципов минимизации данных (сбор только необходимых данных) и создавая надежные правовые и этические основы для обработки данных. Стремление к более эффективному ИИ в комплаенсе в отношении ПЗЛ не может осуществляться за счет фундаментальных прав на конфиденциальность.
Кроме того, этические рамки ИИ для проверки ПЗЛ должны выходить за рамки простого соблюдения нормативных требований и учитывать более широкие социальные последствия присвоения лицам ярлыка «политически значимое лицо». Учитывая, что такой ярлык влечет за собой значительные последствия, приводящие к усиленному контролю и потенциальным ограничениям, жизненно важно, чтобы процессы принятия этих решений — особенно при содействии ИИ — были прозрачными. Лица должны иметь возможность понять, почему они были классифицированы как ПЗЛ, и добиваться возмещения или исправления, если они считают классификацию ошибочной или если с ними несправедливо обращаются в результате этого. Это обеспечивает процессуальную справедливость и поддерживает общественное доверие как к финансовым учреждениям, так и к развертываемым ими системам ИИ.
Практическое внедрение решений ИИ для комплаенса в отношении ПЗЛ часто сталкивается со значительными операционными препятствиями. Многие финансовые учреждения работают со сложными, часто устаревшими ИТ-инфраструктурами. Интеграция новых, сложных платформ ИИ с этими существующими системами может быть технически сложной, трудоемкой и дорогостоящей задачей.5 Обеспечение совместимости, миграции данных и стабильности системы во время таких интеграций требует тщательного планирования и выполнения.
Первоначальные инвестиции, необходимые для систем ИИ, являются еще одним важным соображением. Сюда входят стоимость самой технологии, сбор и подготовка данных, интеграция систем и обширное обучение, необходимое персоналу для эффективного использования и управления этими новыми инструментами.5 ФАТФ признала, что анализ затрат и выгод, связанный с внедрением инновационных решений, может стать препятствием для некоторых учреждений.5 Эти первоначальные затраты могут быть особенно непосильными для небольших ФУ с более ограниченными бюджетами.
Критическим узким местом для успешного внедрения ИИ является наличие квалифицированного персонала. Часто наблюдается нехватка лиц с необходимым опытом в области ИИ, науки о данных, машинного обучения и комплаенса в сфере финансовых преступлений в традиционных комплаенс-отделах.5 Эффективная разработка, внедрение, валидация и управление системами ИИ требуют специальных знаний, которые могут быть недоступны внутри компании. Этот «дефицит квалификации» требует значительных инвестиций в обучение и повышение квалификации существующего персонала комплаенс-служб и ИТ-отделов, найма новых талантов с этими специальными возможностями или الاعتماد на сторонних поставщиков ИИ. Каждый из этих подходов имеет свои собственные последствия: внутренняя разработка может быть медленной и дорогостоящей, набор талантов в области ИИ очень конкурентен, а зависимость от поставщиков создает зависимости и требует тщательного надзора за рисками третьих сторон. Устранение этого дефицита квалификации является стратегическим приоритетом для любого ФУ, стремящегося эффективно использовать ИИ в комплаенсе в отношении ПЗЛ.
Наконец, сопротивление сотрудников внедрению ИИ также может представлять собой проблему. Персонал может опасаться сокращения рабочих мест из-за автоматизации или скептически относиться к новым технологиям, которые они не до конца понимают.7 Преодоление этого требует четкой коммуникации о роли ИИ как инструмента дополнения, а не замены человеческого опыта, в сочетании с комплексными программами обучения и управления изменениями.
Сочетание высоких первоначальных затрат и сложных проблем интеграции может привести к многоуровневому внедрению ИИ в комплаенс в отношении ПЗЛ. Крупные, хорошо обеспеченные ресурсами финансовые учреждения, вероятно, будут первыми и более всесторонними пользователями передовых решений ИИ. Меньшие учреждения, сталкивающиеся с большими ресурсными ограничениями, могут отставать во внедрении или выбирать более простые инструменты ИИ. Это потенциально может создать неравенство в эффективности комплаенса в финансовой системе, где меньшие ФУ могут испытывать трудности с выполнением все более сложных ожиданий в отношении комплаенса ПЗЛ. Такой сценарий может непреднамеренно создать системные уязвимости, если не будет решен с помощью таких механизмов, как общие услуги, регуляторная поддержка, адаптированная для небольших организаций, или разработка более доступных и недорогих решений ИИ
Развитие Искусственного Интеллекта не только предоставляет мощные инструменты для обеспечения соответствия требованиям, но и вооружает злоумышленников, включая потенциально коррумпированных Политически Значимых Лиц (ПЗЛ) и сложные преступные организации, новыми возможностями для совершения финансовых преступлений и уклонения от обнаружения. Этот развивающийся ландшафт угроз требует от финансовых учреждений проактивной и адаптивной позиции в области безопасности.
Состязательные атаки ИИ специально разработаны для манипулирования моделями машинного обучения путем использования их присущих уязвимостей, часто путем внесения тонких, трудно обнаруживаемых изменений во входные данные, которые заставляют модель делать неверные прогнозы или классификации.68 Эти методы представляют собой прямую угрозу надежности систем комплаенса в отношении ПЗЛ на базе ИИ. Ключевые типы состязательных атак включают:
Преступники, потенциально включая тех, кто связан с ПЗЛ, могут использовать ИИ в наступательных целях для исследования и понимания того, как работают системы ПОД и скрининга ПЗЛ, выявления их слабых мест или пороговых значений, а затем разработки сложных методов их обхода.69 Это может включать поиск способов использования уязвимостей в алгоритмах скрининга имен на базе ИИ, правилах мониторинга транзакций или моделях оценки рисков. Проблема усугубляется тем, что сами системы ИИ должны постоянно адаптироваться к этим состязательным методам отмывания денег, таким как попытки финансовых преступников имитировать законное поведение до такой степени, чтобы обмануть ИИ.43
Появление состязательных атак ИИ означает, что системы комплаенса в отношении ПЗЛ на базе ИИ не могут позволить себе быть статичными. Они требуют непрерывного мониторинга не только активности клиентов, но и собственной производительности и поведения модели ИИ. «Состязательное обучение» — метод, который включает предоставление моделям примеров измененных входных данных на этапе их обучения — является одним из способов повышения устойчивости к таким атакам.69 Эта постоянная бдительность имеет решающее значение, поскольку статичные модели ИИ после развертывания со временем становились бы все более уязвимыми по мере того, как злоумышленники изучали и адаптировали свои методы эксплуатации.
Кроме того, угроза состязательных атак повышает важность надежных систем «человек-в-цикле» и сложных возможностей обнаружения аномалий, которые ищут мета-шаблоны атак на сами системы комплаенса. Необычные зондирующие действия, внезапное ухудшение производительности модели или серия неожиданных входных шаблонов, направленных на систему ИИ, сами по себе могут стать новой категорией «красного флажка». Таким образом, мониторинг поведения и входных данных системы ИИ на предмет признаков манипуляции, наряду с тщательным человеческим обзором аномальных решений ИИ, становится критически важным вторичным уровнем защиты в этой развивающейся технологической гонке вооружений.
Помимо атак на системы комплаенса, коррумпированные ПЗЛ и другие преступные элементы все чаще используют ИИ как прямой инструмент для организации и сокрытия незаконной деятельности.12 Некоторые яркие примеры такого наступательного использования ИИ включают:
Использование ИИ преступниками, особенно создание убедительных дипфейков и сложных синтетических личностей, коренным образом бросает вызов традиционным процессам проверки личности (IDV) и «Знай своего клиента» (KYC), включая те, которые применяются к ПЗЛ. Визуальные проверки документов, удостоверяющих личность, или даже базовые биометрические проверки могут быть обойдены с помощью высококачественных подделок, сгенерированных ИИ. Это требует значительного повышения оборонительных возможностей, требуя от финансовых учреждений внедрения более совершенных инструментов контр-обнаружения на базе ИИ. К ним могут относиться системы ИИ, специально обученные обнаруживать тонкие цифровые артефакты или несоответствия, присутствующие в дипфейках, или поведенческие биометрические системы, которые анализируют, как человек взаимодействует с системой, а не только статические данные о личности.13
Потенциал использования ПЗЛ, их близкими соратниками и пособниками этих наступательных инструментов ИИ для изощренной коррупции или отмывания денег добавляет новое и тревожное измерение к риску, связанному с ПЗЛ. Учитывая их потенциальный доступ к значительным ресурсам, информации и сетям влияния, использование ими таких инструментов ИИ может быть особенно мощным и сложным для обнаружения без столь же сложных и адаптивных защитных мер. Это подразумевает, что Углубленная Должная Проверка для ПЗЛ в будущем, возможно, должна будет учитывать не только их государственную функцию и известные связи, но и их потенциальный доступ к таким передовым технологиям и способность использовать их в незаконных целях — фактор, который текущие методологии проверки могут явно не охватывать.
Хотя подробные, общедоступные примеры из практики, конкретно документирующие использование ПЗЛ ИИ в незаконных целях, все еще появляются по мере развития технологии и ее неправомерного использования, возможности, описанные в исследовании, позволяют экстраполировать весьма правдоподобные типологии. Они иллюстрируют, как ИИ может быть или уже используется в контексте финансовых преступлений, связанных с ПЗЛ:
Эти возникающие типологии подчеркивают критический момент: ИИ — это не просто еще один инструмент для финансовых преступников; он действует как значительный мультипликатор силы. Он позволяет им осуществлять более сложные схемы, работать в большем масштабе и по своей сути труднее обнаруживаться традиционными методами. Это существенно повышает планку для возможностей обнаружения и предотвращения, требуемых от финансовых учреждений и регулирующих органов.
Быстрая интеграция Искусственного Интеллекта в комплаенс в сфере финансовых преступлений, особенно для проверки и мониторинга Политически Значимых Лиц (ПЗЛ), привлекает значительное внимание со стороны глобальных органов, устанавливающих стандарты, региональных законодателей и национальных регулирующих органов. Основное внимание уделяется содействию ответственным инновациям при обеспечении того, чтобы развертывание ИИ было безопасным, этичным и эффективным в снижении рисков финансовых преступлений.
Группа разработки финансовых мер борьбы с отмыванием денег (ФАТФ), как глобальный орган, устанавливающий стандарты в области противодействия отмыванию денег и финансированию терроризма (ПОД/ФТ), активно признала трансформационный потенциал новых технологий, включая ИИ, для повышения эффективности и результативности мер ПОД/ФТ.5
В своем основополагающем отчете от июля 2021 года «Возможности и вызовы новых технологий для ПОД/ФТ» ФАТФ исследовала, как ИИ и Машинное Обучение (МО) могут улучшить различные аспекты комплаенса. Это включает улучшенную проверку клиентов (актуально для идентификации ПЗЛ), более точное распознавание образов в транзакциях, возможности предиктивной оценки рисков и в целом более сильные системы управления рисками.5 Однако ФАТФ настоятельно подчеркивает императив ответственного внедрения. Это влечет за собой приверженность риск-ориентированному подходу, обеспечение высокого качества данных, содействие объяснимости и прозрачности в принятии решений ИИ, соблюдение принципов защиты данных и конфиденциальности, а также поддержание надежных мер кибербезопасности.5 В отчете также подчеркивается необходимость создания благоприятной среды, поощряющей ответственные инновации как со стороны государственного, так и частного секторов.65
После этого отчета члены ФАТФ приняли ряд предлагаемых действий для государственных органов. К ним относятся содействие инновациям в области ПОД/ФТ, которые также поддерживают финансовую доступность по своей сути, разработка регуляторных подходов, которые являются гибкими, технологически нейтральными и ориентированными на результат, осуществление информированного надзора путем наращивания надзорной экспертизы в области новых технологий, а также содействие внутреннему и международному сотрудничеству.65
Совсем недавно ФАТФ рассмотрела поправки к своим Рекомендациям, отражающие влияние технологий. В частности, обсуждалась замена термина «соизмеримый» на «пропорциональный» в Рекомендации 1, чтобы лучше разъяснить, как следует применять риск-ориентированный подход. Кроме того, ФАТФ рассмотрела квалификацию «неличной идентификации клиентов и транзакций» как потенциально более рискованной ситуации, «если не были приняты соответствующие меры по снижению риска», прямо признавая, что технологические достижения в системах цифровой идентификации могут эффективно снижать такие риски.56
Официально технологически нейтральная позиция ФАТФ, хотя и призвана способствовать инновациям и избегать одобрения конкретных инструментов 5, по своей сути возлагает значительную ответственность на финансовые учреждения. ФУ должны тщательно проверять выбранные ими решения ИИ для комплаенса в отношении ПЗЛ и быть готовыми продемонстрировать их эффективность, справедливость и приверженность принципам ответственного ИИ. Это требует надежных внутренних структур управления, комплексных систем тестирования и тщательной документации, чтобы выдержать надзорную проверку.
Кроме того, развивающийся язык ФАТФ — такой как переход к «пропорциональным» мерам и признание роли технологий в снижении рисков, подобных тем, что возникают при неличном привлечении клиентов 56 — сигнализирует о растущем регуляторном принятии и, действительно, ожидании того, что ФУ будут использовать технологии, включая ИИ. Цель состоит в том, чтобы усовершенствовать их риск-ориентированные подходы, переходя от простого формального соблюдения требований к более эффективным, динамичным и контекстно-зависимым стратегиям снижения рисков. Это косвенно поощряет исследование и внедрение инструментов ИИ, которые могут обеспечить этот повышенный уровень сложности в системах ПОД/ФТ, особенно в отношении таких сложных областей, как управление рисками ПЗЛ.
Вольфсбергская группа, влиятельная ассоциация тринадцати крупных мировых банков, играет значительную роль в разработке рамок и руководств по управлению рисками финансовых преступлений.64 В декабре 2022 года Группа опубликовала свои «Принципы использования Искусственного Интеллекта и Машинного Обучения (ИИ/МО) в комплаенсе финансовых преступлений», предложив ценные отраслевые перспективы.63
Эти Принципы основаны на пяти основных элементах, предназначенных для руководства ФУ в ответственном использовании ИИ/МО 63:
Принципы Вольфсбергской группы также уделяют большое внимание этике данных, необходимости противодействия потенциальному неправомерному использованию или искажению данных, а также важности интеграции оценок этических и операционных рисков в общий подход ФУ к управлению рисками.64
Публикация этих Принципов самой группой ведущих ФУ свидетельствует о проактивной, отраслевой приверженности ответственному внедрению ИИ в комплаенс в сфере финансовых преступлений. Такая саморегулирующаяся позиция часто влияет на более широкие отраслевые практики и может формировать регуляторные ожидания. Следовательно, Принципы Вольфсбергской группы, вероятно, будут служить практическим ориентиром и де-факто стандартом для других ФУ при разработке и внедрении собственных систем управления ИИ для проверки ПЗЛ и других функций ПОД.
Принцип «Пропорционального использования» особенно актуален для комплаенса в отношении ПЗЛ. Он напрямую поддерживает применение ИИ для более детализированной классификации рисков ПЗЛ, поощряя ФУ адаптировать свои приложения ИИ и использование данных на основе конкретного профиля риска физического или юридического лица, а не применять универсальный подход. Это тесно согласуется с общей риск-ориентированной методологией ФАТФ и способствует эффективному распределению ресурсов комплаенса.
Закон Европейского Союза об Искусственном Интеллекте (Закон ЕС об ИИ) представляет собой одну из первых в мире всеобъемлющих правовых рамок для регулирования ИИ. Он использует классификационную систему на основе рисков, разделяя системы ИИ на категории, представляющие неприемлемый, высокий, ограниченный или минимальный риск, с соответствующими обязательствами для каждого уровня.8
Системы ИИ, используемые в комплаенсе ПОД, включая те, что предназначены для мониторинга транзакций и, следовательно, для проверки ПЗЛ как неотъемлемой части KYC и должной проверки клиентов, широко ожидаются к классификации как «высокорисковые» в соответствии с Законом ЕС об ИИ.10 Это обозначение влечет за собой строгий набор требований для разработчиков и пользователей таких систем, включая 11:
Opportunities and Challenges of New Technologies for AML/CFT - FATF, accessed on May 30, 2025, https://www.fatf-gafi.org/en/publications/Digitaltransformation/Opportunities-challenges-new-technologies-for-aml-cft.html
.svg)
