УДК: [336:342.951]:004.8
ББК: У261.713(2Рос)
Аркадьева О.Г., Березина Н.В.
Формирование модели государственного регулирования развития технологий искусственного интеллекта в финансовом секторе
Ключевые слова: центральный банк, финансовый сектор, законодательные нормы, подходы, позиция регулятора, модель регулирования, инструменты регулирования, RegTech
Исследование призвано способствовать выстраиванию баланса между реформированием действующей правовой базы и принятием новых регуляторных положений; баланса между интересами общества, бизнеса и государства в сфере развития технологий искусственного интеллекта и смежных сферах.
Цель исследования – выделить особенности текущего этапа формирования модели государственного регулирования развития технологий искусственного интеллекта в финансовом секторе.
Материалы и методы. Основным методом исследования выступил сравнительный анализ положений нормативных актов, стандартов, рекомендаций и обзоров, основанный на сопоставлении ряда показателей развития технологий искусственного интеллекта в финансовом секторе.
Результаты исследования. Выделены дерегуляционный и консервативный подходы к регулированию, обозначены параметры модели государственного регулирования развития технологий искусственного интеллекта в финансовом секторе, названы цели и объекты регулирования, сформулированы направления практического нормотворчества и разработки рекомендаций.
Выводы. Современный этап формирования модели государственного регулирования развития технологий искусственного интеллекта в финансовом секторе характеризуется повышенным интересом к перспективам применения технологий, однако следует учитывать, что эти технологии сопровождают масштабные изменения в экономической модели, и их регулирование должно выступать ответвлением регулирования модели экономики в целом. Попытки вписать применение технологии в существующую экономическую модель лишь направят их развитие по проторенной дороге формализма и не позволят в полной мере задействовать их потенциал.
Литература
- Ештокин С.В. Использование искусственного интеллекта для развития цифровой системы современных моделей взаимодействия коммерческих банков и их клиентов // Экономика и социум: современные модели развития. 2020. Т. 10, № 4. С. 381–390. DOI: 10.18334/ecsoc.10.4.111409.
- Искусственный интеллект в финансовом секторе [Электронный ресурс] // Банк России: офиц. сайт. URL: https://cbr.ru/Content/Document/File/36014/ai_n.pdf.
- Лотош М.Р., Платонов В.В., Ткалич П.П. Барьеры на пути внедрения искусственного интеллекта в российских банках: размеры, причины, сроки и пути преодоления // Вопросы инновационной экономики. 2021. Т. 11, № 1. С. 315–332. DOI: 10.18334/vinec.11.1.111529.
- Навигатор по поддержке развития и внедрения технологий искусственного интеллекта в РФ [Электронный ресурс] // Федеральный центр прикладного развития искусственного интеллекта: сайт. URL: https://ainavi.ru.
- Обзор российского финансового сектора и финансовых инструментов. 2022 год [Электронный ресурс] // Банк России: офиц. сайт. URL: https://cbr.ru/Collection/Collection/File/43892/overview_2022.pdf.
- Основные направления развития технологий SupTech и RegTech на период 2021–2023 годов [Электронный ресурс] // Банк России: офиц. сайт. URL: http://www.cbr.ru/content/document/file/120709/suptech_regtech_2021-2023.pdf.
- Основные направления развития финансового рынка Российской Федерации на 2023 год и период 2024 и 2025 годов [Электронный ресурс] // Банк России: офиц. сайт. URL: http://www.cbr.ru/content/document/file/143773/onfr_2023-2025.pdf.
- Принципы этики искусственного интеллекта Сбера [Электронный ресурс] // СБЕР: офиц. сайт. URL: https://www.sberbank.com/ru/sustainability/principles-of-artificial-intelligence-ethics.
- Состояние и перспективы развития систем управления данными участников финансового рынка [Электронный ресурс] // Банк России: офиц. сайт. URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/145403/Consultation_Paper_14032023.pdf.
- Araujo D., Bruno G., Marcucci J., Schmidt R., Tissot B. Machine Learning Applications in Central Banking. 2022. Available at: https://www.bis.org/ifc/publ/ifcb57_01_rh.pdf.
- Artificial Intelligence, Machine Learning and Big Data in Finance: Opportunities, Challenges, and Implications for Policy Makers. OECD, 2021. Available at: https://www.oecd.org/finance/artificial-intelligence-machine-learning-big-data-in-finance.htm.
- Fares O.H., Butt I., Lee S.H.M. Utilization of artificial intelligence in the banking sector: a systematic literature review. J Financ Serv Mark, 2022, Aug. 11. DOI: 10.1057/s41264-022-00176-7.
Сведения об авторах
- Аркадьева Ольга Геннадьевна
- кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов, кредита и экономической безопасности, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары (knedlix@yndex.ru; ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4868-2365)
- Березина Наталия Вячеславовна
- кандидат экономических наук, заведующая кафедрой финансов, кредита и экономической безопасности, Чувашский государственный университет, Россия, Чебоксары (study.2011@yandex.ru; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7320-3624)
Ссылка на статью
Аркадьева О.Г., Березина Н.В. Формирование модели государственного регулирования развития технологий искусственного интеллекта в финансовом секторе [Электронный ресурс] // Oeconomia et Jus. – 2023. – №4. – С. 12-21. – URL: https://oecomia-et-jus.ru/single/2023/4/2/. DOI: 10.47026/2499-9636-2023-4-12-21.
