Банк 4.0: Новая финансовая реальность. Бретт Кинг

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.