Практика применения и перспективы развития технологий искусственного интеллекта и робототехники в сфере финансового контроля

Введение

Искусственный интеллект и робототехника являются одними из наиболее развивающихся в настоящее время технологий, которые уже находят свое применение в разных областях человеческой жизнедеятельности. Будь то медицина, оборонно-промышленный комплекс, машиностроение, банковские услуги, фондовый рынок – везде можно услышать о внедрении в деятельность указанных технологий. Не обходят они стороной и государственное управление. Данная работа посвящена исследованию практики применения и перспектив развития технологий искусственного интеллекта и робототехники в такой сфере государственного управления, как финансовый контроль.

Целью статьи является анализ практики использования технологий искусственного интеллекта и робототехники органами финансового контроля, а также исследование потенциала применения искусственного интеллекта и роботов в сфере финансового контроля.

Методология исследования: системный, функциональный и логический (анализ и синтез) методы.

Научная новизна работы заключается в систематизации практики применения и анализе тенденций развития технологий искусственного интеллекта и робототехники в сфере финансового контроля.

Прежде чем приступить к анализу практики использования технологий искусственного интеллекта и робототехники органами финансового контроля, следует определиться с такими основополагающими для темы данного исследования понятиями, как искусственный интеллект и робототехника.

Под искусственным интеллектом (ИИ) в рамках данной работы следует понимать «комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые как минимум с результатами интеллектуальной деятельности человека» [3].

Под робототехникой будет подразумеваться «наука и практика проектирования, производства и применения роботов» [18]. Тогда как понятие «робот» применительно к теме работы следует раскрывать следующим образом: «автоматическое, полностью или частично автономное системное устройство (компьютерно-программно-аппаратное – виртуальное или киберфизическое), предназначенное для выполнения различного рода работ» [10, с. 51] (Morkhat, 2017, р. 51).

В силу вариативности подходов к определению понятия «финансовый контроль» следует определиться и с его формулировкой [8] (Lapina, Lovinyukov, 2012). Остановимся на наиболее нейтральной его трактовке, интерпретируя финансовый контроль как «контроль, предметом которого выступает соблюдение участниками финансовых отношений нормативных требований к проведению процедур аккумулирования, распределения и использования фондов денежных средств, управления имуществом и иными финансовыми ресурсами» [14, с. 110] (Ryabova, 2019, р. 110).

В научных источниках выделяются следующие виды финансового контроля:

· бюджетный контроль;

· налоговый контроль;

· валютный контроль;

· банковский надзор;

· надзор в сфере рынков ценных бумаг;

· страховой надзор;

· контроль за выполнением юридическими и физическими лицами законодательства Российской Федерации о противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма [7, 16] (Lagutin, 2020; Sokolova, Ilyin, 2019).

Среди органов, осуществляющих финансовый контроль, первой о применении технологий искусственного интеллекта и робототехники в своей деятельности заявила Федеральная налоговая служба Российской Федерации (ФНС РФ). Правда, речь шла об использовании робота – носителя ИИ в рамках налогового администрирования. В ноябре 2017 года глава ФНС РФ Михаил Мишустин сообщил о применении службой робота для консультаций физических лиц по вопросам налогообложения [27]. Позже в ФНС дали роботу имя Таксик и заявили о планах расширить его функциональность для консультирования предпринимателей и организаций [23].

В феврале 2019 года о запуске робота для поиска финансовых пирамид сообщил Центральный банк Российской Федерации (ЦБ РФ). Директор департамента противодействия недобросовестным практикам ЦБ РФ Валерий Лях рассказал о том, что Банк России со второй половины 2018 года использует «поисковую модель» для моделирования действий человека, «который ищет, как и куда ему вложить деньги» [29]. На такого «человека» реагируют компании, осуществляющие поиск клиентов, после чего сотрудники ЦБ РФ изучают законность деятельности данных компаний.

Применение носителей искусственного интеллекта в Банке России не ограничивается сферой противодействия финансовым пирамидам. Так, в октябре 2020 года директор департамента исследований и прогнозирования ЦБ РФ Александр Морозов объявил о разработке программного обеспечения, основанного на технологиях искусственного интеллекта, предназначением которого будет поиск и выявление различных манипуляций на финансовом рынке [28]. Кроме того, Морозов рассказал об использовании Банком России ИИ для анализа банковской статистики с целью предсказания нарушения банками нормативов.

О намерении использовать искусственный интеллект для противодействия отмыванию денежных средств в марте 2019 года заявлял и глава Федеральной службы по финансовому мониторингу Российской Федерации (Росфинмониторинга) Юрий Чиханчин [24]. Более того, уже в августе 2020 года Росфинмониторинг сообщил о разработке прототипа системы анализа криптовалютных транзакций, основанной на технологии искусственного интеллекта. Система получила название «Прозрачный блокчейн» [26]. В феврале 2021 года глава ведомства Юрий Чиханчин объявил о создании системы «Прозрачный блокчейн» [17].

Свое применение системы искусственного интеллекта начали находить и в сфере бюджетного контроля. Так, в феврале 2020 года директор департамента цифровой трансформации Счетной палаты РФ Михаил Петров сообщил о запуске Счетной палатой РФ нескольких пилотных проектов в сфере ИИ [25]. В рамках одного из проектов Счетной палатой РФ была протестирована система автоматической классификации нарушений, которые собирает инспектор. В рамках другого проекта тестировалась система, самостоятельно ищущая подозрительные транзакции в массивах собираемых данных.

Кроме федерального уровня технологии искусственного интеллекта начинают использоваться в деятельности органов государственного финансового контроля и на уровне субъектов Российской Федерации. Например, о применении в ходе осуществления контрольной деятельности технологий ИИ заявлял в ноябре 2020 года начальник Главного контрольного управления города Москвы Евгений Данчиков [5] (Danchikov, 2020).

Однако сфера возможного применения технологий искусственного интеллекта и робототехники в области финансового контроля далеко не ограничивается вышеприведенными примерами. Хотя раскрытие полного потенциала данных технологий и является делом будущего, но уже сейчас можно выделить некоторые перспективные направления применения искусственного интеллекта и роботов при осуществлении финансового контроля.

Так, Банк России рассчитывает использовать технологии искусственного интеллекта «для повышения эффективности процессов регулирования и надзора за деятельностью участников финансового рынка», о чем говорится в «Основных направлениях развития финансовых технологий на период 2018–2020 гг.» ЦБ РФ [19]. В документе указывается, что применение технологии машинного обучения может позволить «проводить анализ взаимосвязей, обрабатывать неструктурированные данные, в том числе из внешних источников (СМИ, Интернет), и использовать его результаты для обнаружения противоправных действий на финансовом рынке и прогнозирования потенциальных рисков» [19].

Касательно использования технологий искусственного интеллекта для надзора за финансовыми рынками интерес представляет заявление директора департамента исследований и прогнозирования ЦБ РФ Александра Морозова о планах ЦБ РФ проводить в будущем машинный анализ новостей о банке и кредитуемых им компаниях с целью своевременного выявления тенденций нарастания рисков у субъектов банковской деятельности и проведения в отношении таких объектов финансового контроля соответствующих надзорных мероприятий [28]. Также стоит отметить перспективность использования роботов для автоматизации процесса регистрации выпусков ценных бумаг, что будет способствовать упрощению и ускорению процедуры.

Широкие перспективы для применения технологий искусственного интеллекта и робототехники открываются и в рамках бюджетного контроля. Так, по мнению Ю.В. Ледневой, использование цифровых технологий (к которым, несомненно, относятся искусственный интеллект и робототехника) в бюджетном процессе позволит осуществлять бюджетный контроль за формированием и расходованием бюджетов бюджетной системы РФ в режиме реального времени [9] (Ledneva, 2019). Данный аспект приобретает особую актуальность в связи с изменением парадигмы бюджетного контроля от ретроспективной к превентивной, о чем пишет заместитель руководителя Федерального казначейства РФ Э.А. Исаев [6] (Isaev, 2019). Согласно его позиции, в основе построения новой модели государственного финансового контроля должен лежать принцип направленности контрольной деятельности не на поиск и наказание виновных, а на предупреждение нарушений. Особую роль в переходе к новой модели контроля Исаев отводит цифровизации бюджетных процессов и способности органов государственного финансового контроля становиться «участником» бизнес-процессов подконтрольных органов и организаций путем встраивания контрольных инструментов в «реализуемые в информационных системах процедуры объектов контроля» [6, с. 32] (Isaev, 2019, р. 32). Здесь как раз и обретают свою значимость носители искусственного интеллекта. Во-первых, применение роботов для анализа собираемых контрольными органами данных позволит органам внутреннего и внешнего государственного финансового контроля значительно повысить свои аналитические возможности. При этом особую роль в повышении эффективности контрольной деятельности может сыграть объединение на единой платформе информационных систем различных контрольных органов (например, в виде интеграции баз данных Федеральной налоговой службы, Федерального казначейства, органов внутреннего финансового контроля субъектов РФ) [4] (Grigorev, Zhechko, 2019). Роботы, в свою очередь, станут помощниками в анализе массивов информации, содержащихся на такой платформе. Во-вторых, использование носителей ИИ (например, в виде встраиваемых модулей) для автоматизированного контроля обрабатывающейся в государственных информационных системах (например, в ГИС «Электронный бюджет») информации позволит развить такую форму контроля, как мониторинг, минимизировав проведение иных контрольных мероприятий (так, по мнению Исаева, при установлении невысокого уровня риска в деятельности подконтрольного объекта орган контроля может и ограничиваться в его отношении только мониторинговыми процедурами) [6] (Isaev, 2019). Кроме применения роботов для предупреждения и выявления нарушений в бюджетном процессе возможно также использование ИИ для автоматизации процесса привлечения к ответственности. Так, системы искусственного интеллекта могут помочь контроллерам, как в классификации совершенных правонарушений, так и в применении мер принуждения. В частности, в статье Исаева отмечается возможность применения санкций к виновным лицам в автоматизированном режиме «с применением механизма автоматического информирования контроллера о совершенных нарушениях либо о его признаках» [6, с. 33] (Isaev, 2019, р. 33). Автоматизация процесса применения санкций представляется наиболее реализуемой в рамках мер принуждения, закрепленных Бюджетным кодексом РФ, не требующих решения судебных органов и установления виновности лица. Стоит отметить, что искусственный интеллект в сфере государственного финансового контроля может использоваться не только непосредственно в процессе осуществления контрольной деятельности, но и в процессе обработки ее результатов. Так, в марте 2020 года председатель Счетной палаты РФ Алексей Кудрин заявил о возможности привлечения ИИ к анализу отчетов ведомства с целью структуризации содержащейся в них информации [22].

Стоит отметить перспективы применения искусственного интеллекта и роботов в рамках и налогового контроля. Так, Концепцией развития и функционирования в Российской Федерации системы налогового мониторинга, утвержденной Распоряжением Правительства РФ от 21 февраля 2020 г. № 381-р, предписывается проведение научно-исследовательских работ в области развития налогового контроля в форме налогового мониторинга на основе применения технологий «роботизации» [2]. Интерес к применению технологий робототехники в рамках налогового мониторинга обусловлен планами Правительства РФ по расширению данной формы налогового контроля и увеличению числа потенциальных ее участников до не менее 7 827 плательщиков к 2024 году [2]. Что, в свою очередь, требует повышения уровня автоматизации контрольных процедур в рамках налогового мониторинга, помощь в чем могут оказать роботы. Представляется возможным использование технологий искусственного интеллекта также в рамках программных комплексов автоматизированного контроля. Одним из наиболее известных программных комплексов такого класса является АСК «НДС» (автоматизированная система контроля за возмещением налога на добавленную стоимость (НДС). Данный комплекс за время своего использования показал высокую эффективность (в частности, по данным ФНС РФ, в результате применения разновидности комплекса АСК «НДС-2» налоговый разрыв по НДС (то есть разница между подлежащей уплате и фактически уплаченной суммами налога) был сокращен с «8% на начало 2016 года до 1% в ноябре 2018 года») [15]. В то же время автоматизированная система продолжает развиваться, и в настоящее время функционирует уже третья ее разновидность, программный комплекс «Контроль НДС», устраняющая недостатки прежней системы [20]. В качестве планов на будущее заявлялась интеграция в систему баз данных Федеральной таможенной службы Российской Федерации (ФТС РФ) и Росфинмониторинга [13] (Rodygina, 2018). Однако интеграция баз данных предъявляет дополнительные требования к вычислительным мощностям автоматизированной системы контроля. Стоит отметить, что, по некоторым сведениям, ФНС РФ уже использует технологии искусственного интеллекта для обработки массивов собираемых программными комплексами данных [21]. В силу роста объемов обрабатываемой информации и повышения требований к производительности программных комплексов можно предположить, что сфера применения искусственного интеллекта в системах автоматизированного контроля будет только расширяться.

Отдельного внимания заслуживает тема умных платежей (smart payments), суть которых заключается в том, что они «возникают и исполняются на специальных программных платформах в автоматическом режиме, без непосредственного участия субъектов такого правоотношения» [11, с. 14] (Omelekhina, 2020, р. 14). В научных публикациях предлагается транслировать идею умных платежей на налоговые правоотношения [11] (Omelekhina, 2020). Отмечается и наличие в настоящий момент предпосылок такого вида исполнения налоговой обязанности, например, внедрение электронной версии единого налогового платежа для физических лиц [11] (Omelekhina, 2020). Данные инструменты могут сильно изменить лицо налогового контроля. Если представить ситуацию, когда робот сам рассчитывает на основе первичных данных сумму налогового платежа, а потом сам же ее и списывает со счета налогоплательщика, то существенно снижается и сама необходимость в налоговом контроле (при условии, конечно, достоверности первичных данных).

Что касается контроля за выполнением юридическими и физическими лицами законодательства Российской Федерации о противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма, то и здесь следует ожидать расширения области применения технологий искусственного интеллекта и робототехники. Способствовать этому будет в первую очередь необходимость противодействия легализации доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма (ПОД/ФТ) с использованием криптовалют, а также ускорение безналичных денежных расчетов, что может потребовать перехода к контролю в режиме онлайн с целью минимизации промежутка времени между моментом осуществления операции и моментом поступления данных об операции в контролирующий орган. В научных публикациях также отмечается возможность введения в ближайшие годы такого обязательного нормативного требования к системам, направленным на ПОД/ФТ, как использование самообучающегося программного обеспечения [12] (Proshunin, 2018).

Заключение

В целом можно отметить, что в настоящий момент искусственный интеллект и роботы только начинают находить свое применение в сфере финансового контроля. Большинство проектов органов финансового контроля в области ИИ и робототехники имеют пилотный характер. Однако научно-технический прогресс не стоит на месте. Цифровизация финансовых правоотношений, применение субъектами финансового рынка современных финансовых технологий и вытекающее из этого ускорение движения денежных потоков требуют соответствующей модернизации и финансового контроля, дабы контролирующие органы не выступали тормозом экономического развития и при этом не теряли своей контролирующей функции. Кроме того, остается актуальным вопрос и о снижении в принципе контрольной нагрузки (в виде проверок) на подконтрольные объекты. Указанные проблемы требуют соответствующей реакции контрольных органов, которая выражается в том числе в росте автоматизации контрольно-надзорной деятельности. Именно в этой сфере наибольшую актуальность приобретают технологии искусственного интеллекта и робототехники, способные значительно ускорить проведение контрольных процедур. В связи с этим можно ожидать, что уже в ближайшие годы произойдет интенсификация деятельности контрольных органов на федеральном уровне по внедрению указанных технологий, а искусственный интеллект и роботы из технических новинок перейдут в разряд постоянно применяемого органами финансового контроля инструментария.