Где сейчас используют Искусственный Интеллект — Сегментырынка. На первом месте, где сейчас применяют ИИ это автомобильный рынок, около 17% всех технологий применятся именно в автомобилях. Чем ИИ может быть полезен в сфере финансов, какие существуют риски его применения, как регулируют ИИ в мировой практике и какой подход может быть использован для российского финансового рынка — эти и другие вопросы Банк России поднимает в консультативном. В 2023 году искусственный интеллект (ИИ) стал технологией номер один в мире. Одним из важных направлений цифровизации банковской сферы, позволяющим снижать издержки и увеличивать доходность, является внедрение методов искусственного интеллекта (ИИ) и использования больших данных в операционной деятельности. это мощный двигатель преобразований в банковском секторе, который является одним из ключевых и наиболее консервативных элементов финансовой системы.
Аналитика и комментарии
Наиболее часто ИИ используется для автоматизации клиентской поддержки, сбора и анализа данных для исследований рынка, в алгоритмическом трейдинге и в системах распознавания мошеннических операций. Чтобы её восстановить, можно задействовать искусственный интеллект в банке. Пройдя машинное обучение, он сможет обрабатывать большое количество информации о клиентах. Потом ИИ проанализирует эти данные и подберёт подходящие клиентам продукты. В статье автор рассматривает применение искусственного интеллекта в банковской сфере России. На основании исследования аналитического агентства «РАЭксперт» проводится сопоставление российских банков и их классификация.
Как банки внедряют и используют технологии искусственного интеллекта
В исследовании SAS и GARP «Искусственный интеллект в банковской сфере и управлении рисками» приводятся следующие данные: Положительное влияние ИИ отмечено в автоматизации процессов – 52%; кредитном скоринге – 45%; подготовке данных – 43%. Искусственный интеллект и банки Где в банковском деле можно применять ИИ? Обработка больших объемов данных: В сфере финансовой аналитики в России, особенно в банковском секторе, собирается огромное количество данных о клиентах и транзакциях. ИИ и технологии анализа больших данных позволяют эффективно обрабатывать эту информацию. В исследовании SAS и GARP «Искусственный интеллект в банковской сфере и управлении рисками» приводятся следующие данные: Положительное влияние ИИ отмечено в автоматизации процессов – 52%; кредитном скоринге – 45%; подготовке данных – 43%.
Как мобильный банкинг с поддержкой искусственного интеллекта улучшает финансовую сферу
Для банков масштабное применение ИИ также позволит получить значимую экономию. Так, по оценкам Сбера, экономия от использования технологий ИИ составит 350 млрд руб. в 2023 г. после 250 млрд руб. в 2022 г. ИИ на рынке финансовых технологий оценивался в 8,61 млрд долларов США в 2022 году и, как ожидается, достигнет 57,99 млрд долларов США в 2032 году, увеличившись в среднем на 23% в течение прогнозируемого периода. Ожидается, что в 2023 году рынок ИИ преодолеет отметку в 500 млн долларов и его объем к 2024 году составит 555,1 млн долларов. Для финансовой индустрии возможно дополнительное регулирование со стороны Банка России, которое будет регламентирровать специфические для индустрии способы использования ИИ для того, чтобы исключить риски для банковской сферы, считает Владислав Елтовский.
ЦБ предложил законодательные методы регулирования развития ИИ на финансовом рынке
Наиболее часто ИИ используется для автоматизации клиентской поддержки, сбора и анализа данных для исследований рынка, в алгоритмическом трейдинге и в системах распознавания мошеннических операций. В-четвертых, крупные высокотехнологичные компании, выходящие на рынки банковских услуг, имеют большие конкурентные преимущества за счет обширной клиентской сети, огромных массивов данных, масштабирования инновационных технологий, в том числе ИИ. 5. ИИ для соблюдения требований в банковской сфере. Комплаенс — это набор правил, которым должны следовать определенные банки, за некоторыми исключениями. Цель научной публикации ответить на вопрос «Искусственный интеллект в банке, как угроза рабочим местам операционистов или помощь клиентам?». С учетом того, что за последние годы рынок вырос в два раза, процент использования ИИ в некоторых сферах деятельности уже достиг 20%, к 2025 году он может превысить отметку 50%.
Как банки внедряют и используют технологии искусственного интеллекта
Управление рисками Оценка рисков при предоставлении кредитов — очень сложный и важный процесс, ведь если банк недооценит риски, то он понесет убытки. Это требует точности и конфиденциальности. Вам бы было приятно, если бы кто угодно смог узнать историю ваших покупок? То-то же. Искусственный интеллект заметно упрощает управление рисками, анализируя соответствующие данные потенциального заемщика. ИИ может объединить анализ данных последних транзакций клиента с тенденциями рынка и его финансовой деятельностью, чтобы определить потенциальные риски при предоставлении кредита. Благодаря искусственному интеллекту банки также могут получить представление о будущем поведении клиента. ИИ может свести к минимуму вероятность ошибки в выявлении мошенничества. Предотвращение мошенничества Банки должны обеспечивать безопасные и быстрые транзакции. ИИ предназначен для обнаружения мошенничества в транзакциях на основе предопределенного набора правил.
Кроме того, мобильное приложение может обнаружить подозрительную активность в учетной записи клиента, анализируя поведение клиента. Например, любая дорогая онлайн-покупка состоит из нескольких мелких транзакций. Что мы имеем в виду? Представьте, что вы заказали в одном из интернет-магазинов подарки на новогодние праздники на сумму 30 000 рублей. Да, в своем онлайн-банке вы видите сразу большую сумму, но сам банк знает, что вы купили жене телефон за 20 000, сыну железную дорогу за 5000, а дочке набор косметики. Также искусственный интеллект играет огромную роль в защите персональных данных. Обнаружение мошенничества на основе решений с искусственным интеллектом поможет сократить киберпреступления. Именно поэтому банкам нужно разрабатывать мобильные приложения, которые смогут «засечь» преступников. Управление хедж-фондами В международном масштабе хедж-фонды и так уже предпочитают модели работы, основанные на искусственном интеллекте.
Это связано с тем, что ИИ-инструменты могут получать данные в режиме реального времени с различных финансовых рынков и моментально их анализировать. Человеку такое физически непосильно. Искусственный интеллект уже научился анализировать настроение финансового рынка, поэтому может довольно точно предсказать поведение инвесторов в разных ситуациях. Это все помогает дать пользователю наиболее полную картину, чтобы он мог максимально быстро принять решение, не теряя время на анализ. Искусственный интеллект в мобильных приложениях поможет более эффективно управлять хедж-фондами, что смягчит банковские риски, связанные с передержкой и вмешательством пользователей на рынке.
Но в его основе по-прежнему находятся математические алгоритмы. В первую очередь теория вероятностей и математическая статистика. Конечно, они существенно усилены современным инструментарием — методами машинного обучения и гигантским объемом данных, на которых алгоритмы могут обучаться.
Благодаря этому искусственный интеллект стал по-настоящему незаменимым помощником в самых разных сферах деятельности. Что касается экзистенциональной угрозы с его стороны, то для того, чтобы что-то сделать, мало иметь возможность это сделать, надо еще хотеть. А с точки зрения мотивировочной части или желания искусственный интеллект абсолютно безопасен. У него нет собственной мотивации, и нет ни единой предпосылки считать, что она появится. За все годы его развития не было сделано ни полшага в этом направлении. Алексей Каширин Как машинный интеллект работает в финансовой сфере? Финтех традиционно является локомотивом внедрения инновационных решений, в том числе на базе искусственного интеллекта. Например, сейчас совершенно невозможно представить процесс кредитования без использования моделей машинного обучения, которые в режиме онлайн могут оценить, на каких условиях клиент готов приобрести банковскую услугу и на каких условиях кредитное учреждение готово эту услугу предоставить.
Эффективная продажа и счастье клиента находятся на пересечении этих двух областей. А если говорить об использовании ИИ в Альфа-Банке? За последние годы мы встроили искусственный интеллект во все ключевые процессы взаимодействия с клиентом. Он помогает и при подготовке персонифицированных предложений, и при обработке банковских операций, и при общении с клиентом, и много где еще. В качестве примера предлагаю рассмотреть, как человек становится нашим клиентом. Для начала ему необходимо узнать о нас, затем выбрать услугу, приобрести ее, после этого со стороны банка начинается сопровождение клиента и дальнейшее с ним взаимодействие Алексей Каширин директор Центра продвинутой аналитики Альфа-Банка В нашем примере знакомство происходит через интернет. Что мы хотим от сайта при первом его посещении? Чтобы он был удобным и понятным, а контент соответствовал нашим потребностям.
С помощью продвинутой аналитики мы можем изучить поведение нашего потенциального клиента и показать ему на сайте наиболее подходящее персонально для него предложение. Таким образом, мы упрощаем и ускоряем процесс поиска и выбора, что положительным образом сказывается на заинтересованности человека и готовности стать нашим клиентом.
Генеративные нейросети способны в рекордно сжатые сроки создавать персонализированный контент для каждого клиента, тем самым снимая значительную нагрузку с консультантов и специалистов. В свою очередь, встроенные финансы, BNPL и новые платежные инструменты неминуемо будут менять потребительские предпочтения, смещая и дальше акцент на скорость, простоту и удобство проведения транзакций и совершения покупок. Это несомненно будет способствовать дальнейшему развитию финансовой отрасли в России». Елена Батурова, директор Центра развития финансовых технологий Россельхозбанка Новости.
Документы pdf2. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь , наши правила обработки персональных данных — здесь.
Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера Принять все.
Куда стремится «умное» стадо? Количество переходит в качество. Обзор сфер применения ИИ в банках
Клиенты требуют отличного онлайн-опыта, так как в банковской индустрии все постоянно меняется. Даже с таким количеством технологий применение машинного обучения в банковской сфере происходит медленными темпами. Однако банки, использующие ML, добились большего успеха, в том числе из-за высокой конкуренции в банковской сфере. Банки всегда пытаются найти лучший способ анализа данных клиентов, чтобы лучше понять их потребности.
Для этого банкам необходим как можно более быстрый доступ к необходимым коммуникациям, чтобы предоставлять продукты, которые будут полезны их клиентам. Машинное обучение предоставляет банкам эффективный способ точно оценить потребности клиентов. Как еще машинное обучение может помочь банкам?
Прочтите эту статью, пока мы обсуждаем преимущества этой технологии. Мы также поговорим о лучших вариантах использования банковского машинного обучения. Улучшенное принятие решений Одним из преимуществ машинного обучения в банковской сфере является улучшение процесса принятия решений.
По сравнению с традиционными методами искусственный интеллект помогает банкам точно рассчитывать кредитный рейтинг. Основная причина, по которой ML может это сделать, заключается в том, что он может обеспечить объективную оценку без какой-либо предвзятости. Огромный объем данных, собранных от потенциального заемщика, помогает банкам принимать более взвешенные решения.
Улучшение управления рисками AI и ML снижают риски как для клиентов, так и для банков благодаря точной отчетности. Искусственный интеллект также может делать прогнозы на основе истории транзакций после предоставления кредита клиентам. Сотрудники имеют больше информации о тестировании кредитного риска.
Раннее обнаружение ошибок и наличие потенциальных будущих рисков помогает банковской отрасли подготовиться заранее. Предотвращение мошенничества Мошенничество с кредитными картами является огромной проблемой в банковской сфере. Машинное обучение для банков может значительно снизить количество мошеннических действий.
Большая часть мошенничества происходит, когда клиенты оплачивают товары онлайн или офлайн. Машинное обучение в банковской сфере предотвращает это несколькими способами. Например, распознавание лиц можно использовать для подтверждения того, что человек, использующий кредитную карту, является владельцем.
Улучшение качества обслуживания клиентов. Поскольку технологии меняют почти все аспекты жизни, потребители ищут более качественные услуги и стремятся получить то же самое от банковских учреждений. В то же время банки, которые могут обеспечить большую безопасность и индивидуальный подход, привлекут больше клиентов.
Клиенты хотят, чтобы цифровые банковские продукты были просты в использовании. Одним из способов, с помощью которого ML улучшает общий опыт и услуги, является сокращение времени, необходимого для принятия кредитных решений и банковских операций.
Таким алгоритмам запрещено генерировать контент, направленный на подрыв государственной власти и связанный с пропагандой терроризма, межнациональной вражды, а также содержащий недостоверную информацию. Поставщики решений генеративного ИИ обязаны выполнять ряд требований: 1 обучающие данные должны иметь законное происхождение; 2 ИИ не должен нарушать права лиц на объекты интеллектуальной собственности; 3 при использовании персональных данных для обучения ИИ необходимо согласие лица на их обработку; 4 поставщики ИИ должны принимать запросы физлиц об исправлении недостоверной информации; 5 контент, созданный ИИ, должен быть маркирован. В Канаде в 2022 г. AIDA содержит требование по обезличиванию данных, используемых ИИ, и устанавливает строгие правила управления рисками для некоторых алгоритмов.
Также в Канаде активно применяются механизмы «мягкого регулирования» ИИ на финансовом рынке. В апреле 2023 г. Офис суперинтенданта финансовых учреждений OSFI в партнерстве с Институтом глобальных рисков GRI основал Форум финансовой индустрии по искусственному интеллекту FIFAI , куда вошли представители регуляторов, финансовых организаций и исследовательских центров. Форум опубликовал доклад о принципах безопасного и ответственного применения ИИ, к которым, в частности, отнесены объяснимость алгоритмов, качественное управление данными, адекватная структура управления и соответствие этическим принципам. Значимым шагом в направлении регулирования ИИ является опубликованный администрацией президента США в конце октября 2023 г. Последний документ имеет стратегический характер и включает следующие принципы: безопасные и эффективные системы, алгоритмическая защита от дискриминации, конфиденциальность данных, уведомление и объяснение, а также человеческие альтернативы.
В качестве ключевых регуляторных практик на финансовом рынке можно назвать: требование указывать конкретные и обоснованные причины при принятии отрицательных решений в отношении заемщика кредитором, использующим ИИ; рекомендацию для участников финансового рынка постоянно обновлять и тестировать продукты и услуги на основе технологий ИИ. Департамент науки, инноваций и технологий Великобритании в марте 2023 г. Ранее, в 2022 г. Доклад не содержит конкретных мер и направлен прежде всего на обсуждение вопроса о достаточности действующего регулирования ИИ на финансовом рынке и целесообразности введения дополнительного. В Великобритании опубликовано также значимое количество руководств , которые затрагивают вопросы этичного использования ИИ в разных ситуациях и сферах — в публичном секторе, при закупках, при автоматизированном принятии решений и т. Монетарное управление Сингапура в 2018 г.
В частности, нововведения затрагивают вопросы операционного управления, включая формирование отчетности о данных и сведение к минимуму возможных погрешностей; управление взаимоотношениями с клиентами, включая раскрытие информации, прозрачность и объяснимость. В части обеспечения добросовестности выделены необходимость защиты от систематического ущемления интересов потребителей, регулярная проверка моделей на корректность работы и исключение систематических ошибок. В 2022 г. Регулирование ИИ в России: что нужно для развития? По оценкам исследователей Стэнфордского университета, Россия вошла в пятерку стран — лидеров по количеству принятых документов в сфере ИИ. Ключевой из них — Национальная стратегия развития ИИ на период до 2030 г.
В рамках этой стратегии правительство России при участии Банка России подготовило и утвердило Концепцию развития регулирования отношений в сфере технологий ИИ и робототехники на период до 2024 г. Согласно Концепции, в основе регулирования ИИ в России должны лежать: риск-ориентированный подход; использование инструментов сорегулирования взаимодействия нескольких регуляторов и саморегулирования, а также формирование этических правил разработки и применения ИИ. Действующее российское регулирование финансового рынка в ряде случаев уже устанавливает требования к применению различных моделей, в том числе основанных на технологиях традиционного ИИ, в деятельности финансовых организаций. Например, в банковской сфере установлены требования к валидации банковских моделей оценки рисков и к управлению кредитными организациями операционными, в том числе модельными рисками, в инвестиционной сфере предусмотрена специальная процедура аккредитации программ, предоставляющих индивидуальные инвестиционные рекомендации.
Банк собирает данные о клиентах, транзакциях и т. Bank работает как над созданием внутренних решений, так и внешних через привлечение партнеров. Приоритетным направлением использования ИИ для Citi является беспрепятственное взаимодействие с клиентом. Для этого в прошлом году банк начал процесс запуска новой аналитической платформы, которая собирает и обрабатывает данные клиентов в режиме реального времени. С ее помощью Citi может создавать актуальные и своевременные персонализированные предложения.
Группа разработала комплексный профиль клиента, который демонстрирует его активность в режиме реального времени, например, частоту использования приложений или банкоматов. Каналы API, искусственный интеллект и машинное обучение помогают банку лучше понимать поведение клиентов. Эта платформа позволяет видеть причины, ко которым клиент звонит в банк, что улучшает качество обслуживания и сокращает время разговора. Citi использует ИИ на всех уровнях организации, что позволяет ему удерживать клиентов, сокращать ненужные расходы и увеличивать доходы за счет понимания потребностей клиентов.
Какой эффективности удается достичь с помощью искусственного интеллекта, и как банковская отрасль будет выглядеть в ближайшие годы, в интервью CNews рассказал Николай Ульянов, заместитель председателя правления Россельхозбанка. Николай Ульянов: Искусственный интеллект на текущий момент широко распространен и применяется в банковском и финансовом секторах, но расцвет этой технологии только ждет нас. Согласно исследованию, проведенному компанией Accenture , до 2035 года использование ИИ может добавить около 1,2 трлн долларов к глобальному ВВП финансового сектора.
Как мобильный банкинг с поддержкой искусственного интеллекта улучшает финансовую сферу
Обеспечение надлежащего уровня объяснимости. Использование данных хорошего качества. Если вы планируете получить лицензию для финансовых услуг в Гонконге, то должны организовать эффективную структуру управления данными. Эти данные должны быть актуальными. Выявленные проблемы должны быть своевременно переданы для исправления. Аудит приложений ИИ. Если вы желаете начать бизнес в сфере FinTech в Гонконге, и внедрить технологию искусственного интеллекта, то нужно будет обеспечить реализацию журналов аудита.
В случае возникновения инцидентов или неблагоприятных результатов в области ИИ, такие журналы должны предоставить документацию для расследования. Быть этичным, честным и прозрачным.
Термины и определения 1. Пользователь - лицо, получающее доступ к сервисам и информации, размещенным на Сайте. Соглашение - настоящее Соглашение между Пользователем и Компанией, устанавливающее правила использования Сайта, включая графические изображения, элементы дизайна и средства индивидуализации, текстовую информацию и документацию, программы для ЭВМ и файлы для скачивания, любые иные произведения, объекты и материалы Сайта, а также условия и правила размещения Пользователем информации и материалов в соответствующих открытых разделах Сайта.
Общие положения и условия 2. Любые материалы, файлы и сервисы, содержащиеся на Сайте, не могут быть воспроизведены в какой-либо форме, каким-либо способом, полностью или частично без предварительного письменного разрешения Компании, за исключением случаев, указанных в настоящем Соглашении. При воспроизведении Пользователем материалов Сайта ссылка на Сайт обязательна, при этом текст указанной ссылки не должен содержать ложную, вводящую в заблуждение, уничижительную или оскорбительную информацию. Перевод, переработка модификация , любое изменение материалов Сайта, а также любые иные действия, в том числе удаление, изменение малозаметной информации и сведений об авторских правах и правообладателях, не допускается. Компания вправе в любое время в одностороннем порядке изменять условия настоящего Соглашения.
Такие изменения вступают в силу по истечении 2 двух дней с момента размещения новой версии Соглашения в сети Интернет на Сайте. При несогласии Пользователя с внесенными изменениями он обязан удалить все имеющиеся у него материалы Сайта, после чего прекратить использование материалов и сервисов Сайта. Ваше регулярное посещение данного Сайта считается вашим убедительным принятием измененного соглашения, поэтому Вы обязаны регулярно просматривать настоящее Соглашение и дополнительные условия или уведомления, размещенные на Сайте. Обязательства Пользователя 3. Любые средства индивидуализации, в том числе товарные знаки и знаки обслуживания, а равно логотипы и эмблемы, содержащиеся на страницах Сайта, являются интеллектуальной собственностью их правообладателей.
Компания стремится обеспечить, однако не контролирует и не гарантирует конфиденциальность и охрану любой информации, размещенной на Сайте или полученной с Сайта. Компания принимает разумные меры в целях недопущения несанкционированного разглашения размещенной Пользователем на Сайте информации третьим лицам, однако не несет ответственность в случае, если такое разглашение было допущено. В этой связи, передача информации на Сайт означает согласие Пользователя на любое воспроизведение, распространение, раскрытие и иное использование такой информации.
Например, если клиент просрочил платеж по кредиту, ему сначала позвонит или напишет робот, который вежливо напомнит о том, что у клиента еще есть обязательства перед банком. Практика показывает, что большая часть просрочек — это когда клиент случайно забыл о дате платежа. Раньше обзвоном занимались сотрудники отделов «софт-коллекторов», но им нужно было платить зарплату. Робот делает это бесплатно. Кроме того, не так давно ИИ начал бороться с мошенниками. Помимо отслеживания сомнительных операций например, когда мошенники воруют деньги с чужих карт , любой клиент Сбербанка может фильтровать входящие вызовы на телефон с помощью приложения, которое автоматически определяет мошенников.
Заменит ли ИИ персонал банков через 10 лет? Основная цель внедрения искусственного интеллекта в банках — это замена им обычных, живых сотрудников. В банковском секторе достаточно высокие зарплаты в среднем около 100 тысяч рублей , поэтому замена даже одного человека на робота даст банку миллионную экономию в течение года. Также за счет ИИ банки повышают качество обслуживания клиентов и ускоряют это обслуживание — например, пока один банк будет проверять заявку на кредит вручную, другой вынесет решение за пару секунд и клиент не будет дожидаться ответа из первого банка. Но получится ли вообще заменить людей на рутинных процессах в банках на роботов с ИИ? Как говорит Дарья Кучина из «ЦФТ Базис», «одна правильно настроенная нейронная сеть успешно заменит целый департамент специалистов, выполняющих рутинные задачи». При этом нейросеть не уходит на больничный, работает быстро и без перерывов, а еще может сама автоматически обучаться. Как рассказал нам Артем Гогин раньше руководил направлением big data в Сбербанке , ИИ действительно может заменить человека на большинстве операций — от знакомства с клиентом до оформления ему ипотеки или даже назначения пенсии. И уже в пределах 10 лет клиенту будет достаточно предъявить паспорт и другие документы, а ИИ примет все решения самостоятельно.
С другой стороны, никто не отрицает важность личного общения с клиентом — хоть поколение «зумеров» и погружено в цифровые технологии, многим нужна индивидуальная помощь в финансовых продуктах, а это может сделать только живой человек. Поэтому, как считает Федор Спиридонов из ГК SRG, поддержка уже делится на несколько уровней — если сначала человеку отвечает чат-бот, а на втором в дело вступает реальный человек. Пока же речь идет о том, что ИИ занимается распознаванием документов машинное зрение , а нейросети могут привлекаться к принятию решений по заемщикам. В долгосрочной же перспективе нужно решить проблему конфиденциальности — в этом случае действительно можно будет отдать компьютеру значительную часть информации. Но все же спешить с прогнозами не стоит, считает вице-президент банка «Ренессанс Кредит» Сергей Афанасьев — еще 10 лет назад вряд ли кто-то мог предположить, что технологии будущего будут представлены бесконтактными платежами, биометрией, цифровыми госуслугами, чат-ботами и другими достижениями второго десятилетия XXI века. Поэтому предполагать, куда через год или через пять лет свернет цивилизация — дело неблагодарное. В России тенденция та же — проекты по внедрению ИИ стоят на повестке дня у руководителей половины отечественных банков. Читать далее Светлана Вронская Юрий Миронов «Эксперт про подводные камни применения искусственного интеллекта в банковском сегменте» Весь прошедший год банки активно инвестировали в развитие IT-сервисов и систем.
Можно сказать, что с принятием данного ФЗ открываются возможности для реализации инновационных цифровых технологий и создание специальных регуляторных «песочниц» «цифровых песочниц». Стоит отметить, что до принятия данного ФЗ в России существовала только одна цифровая песочница и она распространялась исключительно на внедрение технологий искусственного интеллекта в Москве. С момента вступления в силу Закона об ЭПР, происходит упрощение процесса развития и работы «цифровой песочницы». Если обратиться к вопросу что из себя представляет Экспериментальный правовой режим в сфере цифровых технологий ЭПР , то можно сказать, что он подразумевает использование в отношении его участников специального правового регулирования по отраслям, которые установлены Законом об ЭПР. Стоит отметить, что в Законе об ЭПР ч. Что касается направления развития финансовых технологий с использованием искусственного интеллекта, то в первую очередь основным субъектом по данному ФЗ является Банк России. Другими субъектами данной сферы являются представители организаций предпринимательского сообщества, а именно Ассоциация развития финансовых технологий, некоммерческое партнерство «Национальный совет финансового рынка» и Ассоциация Банка России. В законе установлено, что инициаторами для создания ЭПР могут быть юридические лица, ИП, государственные органы власти. Так же в законе установляются требования для инициаторов. Что касается технологий искусственного интеллекта в финансовом секторе, то в ФЗ устанавливается определенный перечень технологий, которые должны применяться в ЭПР, но стоит отметить, что данный перечень является открытым. Основными технологиями искусственного интеллекта в финансовой сфере для использования являются такие как: распознавание и синтез речи машинные рекомендации и поддержка для принятия решений нейроинтерфейсы. В данном законе закреплен пункт о проведении мониторинга в последний период действия ЭПР. В рамках данного мониторинга инициатор обязан предоставить информацию о результатах деятельности ЭПР. На основании данного отчета о результатах, регулирующие органы разрабатывают рекомендации для изменения в дальнейшем регулирования данных систем. Что может означать, что данная сфера не стоит на месте и постоянно совершенствуется.