Глобальные ИИ-платформы угрожают финансовой стабильности
Финансовая стабильность России может оказаться под угрозой из-за массового использования десятками банков одних и тех же глобальных ИИ-платформ. Непрозрачные алгоритмы способны синхронно ошибаться, а сбой у поставщика — обрушить кредитные портфели сразу у многих игроков. Об этом предупреждает председатель комиссии по финансовой безопасности совета ТПП России Тимур Аитов. «Мы не видим внутреннего устройства глобальной модели, ее логика для нас остается неизвестной, мы можем лишь догадываться о возможных рисках», — отметил он. об этом сообщает Техносуверен.
Центробанк предлагает регулировать не сами модели, а архитектуру данных, на которых они принимают решения. Заместитель директора юридического департамента ЦБ Екатерина Дёмкина на форуме Data Day 2026 заявила: «Новым предметом регулирования может стать архитектура принятия решений, архитектура тех данных, на основании которых выстраиваются эти решения». По оценкам экспертов, при синхронном сбое потери кредитного портфеля в отдельных сегментах могут достигать 3–5% за квартал.
Основная опасность глобальных платформ ИИ — в их непрозрачности. Когда десятки банков используют одну и ту же платформу, возникает эффект синхронизации ошибок. «Сбой у поставщика или незаметное изменение параметров — и участники рынка сокращают лимиты, а это уже весомый регуляторный риск», — пояснил Аитов. Глава Ассоциации участников рынка электронных денег Виктор Достов добавил: если много игроков синхронизируются, возникает эффект резонанса, система становится неустойчивой. Например, одна и та же модель будет инвестировать в одни и те же бумаги, поднимая спрос и создавая иллюзию прибыльности.
Дополнительный риск — инфраструктурная зависимость. Как рассказал гендиректор компании Morizo Денис Царев, у глобальных вендоров вычислительные мощности, облака и модели вертикально интегрированы. Любое отключение или изменение условий лицензии превращается в операционный сбой. Кроме того, внешняя модель ИИ расширяет поверхность кибератаки: злоумышленник может через искажение входных данных заставлять модель систематически ошибаться. Если платформа общая, уязвимость работает против всех банков, а закрыть её оперативно своими силами нельзя — только ждать «заплатки» от вендора. «Время ожидания исчисляется часами, поэтому ущерб для банка может стать фатальным», — предупредил Аитов.
Альтернатива — отечественные решения, которые, по словам Царева, обеспечивают полный вертикальный контроль и соответствуют требованиям безопасности на всех этапах: от обучения моделей до размещения серверов в России. Они обучаются на массиве российской отчётности, нормативной документации, типовых кредитных и депозитных договорах, учитывают специфику поведения российских клиентов. Это позволяет разворачивать модель внутри контура банка и обеспечивает предсказуемую юридическую ответственность вендора. На практике регулирование может коснуться «паспорта ИИ-модели»: состава обучающей выборки, требований к обработке данных в российском контуре, контроля дрейфа модели и «галлюцинаций», назначения ответственного за принятие решений, лимитов на использование внешних моделей, а также требований к прозрачности, аудируемости и возможности смены поставщика. Виктор Достов полагает, что акцент стоит делать на тщательном анализе результатов с использованием жёстких ограничений, предустановленных правил и сравнения моделей.
