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).
![](/storage/b3a42807-d4ef-4167-bf7c-0081ae40887b.jpg)
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.
![](/storage/66344a40-1b77-4970-a370-98128f19ba9e.jpg)
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.