Искусственный интеллект позволяет аналитику не тратить большое количество времени на ручной анализ. В комплаенсе ИИ может использоваться для автоматизации рутинных задач, таких как проверка документации на соответствие правилам и стандартам, а также для определения потенциальных рисков и нарушений. Об этом рассказывает руководитель Центра ИИ НИУ ВШЭ Алексей Масютин.

Искусственный интеллект — это инструмент, который автоматизирует рутинные задачи сложного уровня, не требующие когнитивного навыка и вовлечения человека в понимание данных. ИИ неоднороден и включает в себя почти 1900 направлений (источник: система интеллектуального анализа больших данных iFORA, правообладатель — ИСИЭЗ НИУ ВШЭ).

Наиболее популярны системы компьютерного зрения, нейрокомпьютерные интерфейсы, нейросети, обработка естественного языка, распознавание речи и др. Рынок ИИ в России динамично развивается: в 2021–2022 годах его рост составил 49,8% относительно 2020 года (Альманах ИИ, 2022).

Применение технологий ИИ в комплаенсе может значительно улучшить эффективность и точность процессов, а также помочь компаниям соблюдать требования и избегать нарушений. Уже есть несколько успешных примеров применения искусственного интеллекта на бирже. Так, например, в рамках проекта «Искусственный интеллект в макромоделировании и прогнозировании экономических процессов и финансовых взаимосвязей с учетом сентимента участников рынка» алгоритмы ИИ применяются для мониторинга потенциальных манипуляций рынком относительно менее ликвидных бумаг на основе сообщений на форумах розничных инвесторов.

Это же решение позволяет отслеживать динамику настроений розничных инвесторов, выявлять случаи скоординированных сообщений, которые представляют риск для ценных бумаг. При этом инструмент может использовать простую аналитику: нейросетевая архитектура анализирует текстовые данные, затем происходит расчет динамики, индексов, сентиментов ценных бумаг. Эти показатели влияют на скачки рынка и позволяют заранее предугадать возможность скоординированной атаки. На основе открытых данных можно прогнозировать такие скачки заранее.

Другой пример — оценка ESG-рейтинга компаний на основе открытых данных отчетности, новостей и контрольно-надзорных мероприятий. ESG-рейтинг (Environmental, Social, and Corporate Governance) оценивает компании по экологическим, социальным и управленческим критериям. Это может привести к повышению доверия со стороны инвесторов, улучшению репутации компании и повышению ее стоимости на рынке.

В Центре ИИ НИУ ВШЭ разработана платформа для автоматического мониторинга этичности компаний. ИИ-алгоритмы анализируют как государственные реестры (например, единый реестр проверок), так и отзывы в интернете. Этическая тональность последних оценивается как при помощи моделей MFD (подход bag-of-words), так и нейросетевыми NLP-моделями класса BERT. Простой индекс этичности рассчитывается как разность между положительными и отрицательными отзывами. Этот инструмент может применяться для анализа компаний, участвующих в торгах на бирже.

Искусственный интеллект позволяет аналитику не тратить большое количество времени на ручной анализ. В комплаенсе ИИ может использоваться для автоматизации рутинных задач, таких как проверка документации на соответствие правилам и стандартам, а также для определения потенциальных рисков и нарушений.

Выступление Алексея Масютина состоялось на ежегодной конференции «Комплаенс: основные тренды 2023», посвященной новейшим тенденциям, лучшим практикам и инструментам комплаенса, а также вопросам, связанным с законодательством, этикой и образованием в данной области. Конференция прошла 11 декабря 2023 года на Московской бирже.