00:00
Экономисты
Экономисты
USD/RUB
EUR/RUB
Юрлица

Единый ЦУПИС: как адаптировать финтех к новым правилам работы с ИИ

На форуме АКРА в Москве руководитель подразделения прикладного ИИ Единого ЦУПИС Сергей Панченко представил стратегию адаптации финансового сектора к грядущему госрегулированию нейросетей.

Единый ЦУПИС: как адаптировать финтех к новым правилам работы с ИИ

На форуме АКРА в Москве руководитель подразделения прикладного ИИ Единого ЦУПИС Сергей Панченко представил стратегию адаптации финансового сектора к грядущему госрегулированию нейросетей.

На прошедшем III Российском риск-форуме эксперты обсудили, как искусственный интеллект меняет ландшафт финансового сектора. По словам спикера, безопасность алгоритмов перестает быть внутренним делом бизнеса и становится объектом жесткого надзора.

Безопасный контур и человеческий контроль

Внедрение ИИ в финтехе — это не просто запуск новых функций, а выстраивание сложной архитектуры. Сергей Панченко отметил, что в компании используют многоуровневый подход: от платформенных решений до no-code инструментов. Главным условием остается сохранение чувствительных данных внутри защищенного периметра и обязательный контроль человека (human-in-the-loop) в критических точках. Такой подход позволяет обеспечить трассируемость действий и минимизировать риски на этапе разработки.

От рекомендаций к обязательствам

Готовящийся законопроект об искусственном интеллекте радикально меняет правила игры. Регуляторная модель предполагает переход к полноценному контуру безопасной эксплуатации с четкой фиксацией ролей и мониторингом инцидентов. Безопасная работа с ИИ становится не «лучшей практикой», а прямой обязанностью оператора.

Чтобы соответствовать новым требованиям 14 апреля на форуме были озвучены необходимые шаги для банков и финтех-компаний:

  • провести полную инвентаризацию всех внедренных ИИ-решений;
    • четко распределить зоны ответственности и задокументировать архитектуру;
    • внедрить механизмы экстренной остановки систем при риске причинения вреда;
    • наладить процессы уведомления пользователей о работе алгоритмов.
Представитель компании Единый ЦУПИС подчеркнул, что использование локальных моделей для работы с данными уже на этапе проектирования помогает существенно снизить будущие издержки на комплаенс и соответствие государственным стандартам.

Поделиться

Комментарии (0)

Оставить комментарий

Пока нет комментариев. Будьте первым!