Банк 4.0: Новая финансовая реальность

Составные элементы реформы

Залог успеха – стратегии, основанные на первых принципах и гарантирующие устойчивость финансовой системы, справедливые условия для клиентов и борьба с отмыванием денег (в некоторых странах – еще и поддержка экономического роста за счет поощрения конкуренции и расширение доступа к финансовым услугам для потребителей и предприятий малого бизнеса). Далее перечислены самые важные элементы реформы.

Регуляторные и надзорные технологии (supervisory technology, SupTech)[75 - Технологии, используемые регуляторами для повышения эффективности регулирования и надзора за деятельностью участников финансового рынка. – Примеч. ред.]– надзор по методу первых принципов, основанный на данных. Политикам придется меньше полагаться на правовое регулирование и активнее использовать надзор по методу первых принципов в сочетании с непрерывным мониторингом большого объема данных с учетом установленных критериев. Хотя в ряде сфер правовое регулирование может быть эффективно, в целом нормативные предписания и процедурные требования будут всё больше отставать от технологических изменений в продуктах и практиках. (В развитых странах разработка нового регуляторного требования может занимать до нескольких лет, так что к моменту принятия многие нормы уже безнадежно устаревают.)

Вместо этого регуляторы должны перейти к непрерывному, основанному на больших объемах данных и искусственном интеллекте контролю транзакций, делового поведения и работы рынка, используя надзорные технологии. Для этого придется установить количественно измеримые нормативы, которые позволят отследить соблюдение основополагающих принципов, на базе которых и составляются законодательные акты, – от требований к достаточности капитала с учетом рисков и процедур по предотвращению инсайдерской торговли до недопущения дискриминации потребителей.

Цифровое регулирование. В ходе реформы должны быть не просто улучшены старые аналоговые процессы, а созданы новые механизмы, изначально существующие в цифровой среде. Нужно определить, какие данные и анализ необходимы для достижения целей, и затем оцифровать принципы регулирования, улучшая, ускоряя и удешевляя работу системы – как это всегда происходит при переводе чего-либо в цифровой формат. Во многих областях внедрение новых подходов должно осуществляться параллельно функционированию аналоговой модели, чтобы участники рынка могли выбирать между ними: это упростит процесс адаптации.

Машинное моделирование процессов регулирования. В ноябре 2017 года Управление по финансовому регулированию и надзору Великобритании провело эксперимент по машинному моделированию процессов регулирования. В рамках хакатона, организованного совместно с представителями рынка, в цифровую форму было переведено одно из предлагаемых изменений в требования к обязательной отчетности с последующим тестированием на совокупности макетных данных. Отчет, сформированный без участия человека, успешно отражал скорректированную норму. Изменение в требованиях к отчетности, традиционные способы реализации которого потребовали бы нескольких месяцев или даже лет, было внедрено примерно за десять секунд. Управление выпустило соответствующий отчет, запросило публичную оценку и привлекло к обсуждению регуляторов из других стран. Для некоторых целей машинное моделирование не подойдет, но там, где оно применимо, оно может сберечь огромное количество времени и денег как государства, так и участников рынка. Оно должно стать основой реформы регулирования.

Мониторинг сети в целях борьбы с отмыванием денег. Данный вопрос мы рассмотрели ранее. Например, в будущем регуляторы откажутся от механизма отчетности, при котором банки выступают своего рода полицейскими, обязанными выявлять подозрительные операции и владельцев подозрительных счетов. Вместо этого AI-алгоритм будет проверять весь объем операций и выявлять подозрительные потоки средств и очаги отмывания доходов, в отношении которых требуется реакция регулятора. Недобросовестные участники рынка будут получать метку, как сегодня происходит с фишинговыми сайтами, и банки будут знать, каким контрагентам следует отказать в обслуживании.