Законы для роботов

Нормативные требования, следование которым составляет основу комплаенса, бывают настолько сложными и противоречивыми, что без участия человека с его гибким умом и развитым воображением просто не обойтись. Роботы нам помогут, но для этого им нужны документы, соответствующие машинной логике.

При этом программные роботы разных производителей должны понимать друг друга, а мы должны иметь возможность использовать документы, которыми они руководствуются, в юридически значимых действиях. Поэтому необходимо машиночитаемое регулирование (machine-readable regulation).

Если рассматривать комплаенс прежде всего как свод правил, это, казалось бы, подходящая сфера для автоматизации. Но есть проблемы.

Поймет ли робот юриста?

Под комплаенсом мы понимаем соответствие требованиям регуляторов и внутренней политике компании. И то, и другое пишут люди, поэтому иногда непросто понять, что именно имели в виду создатели этих документов. Ситуация усугубляется тем, что, например, ЦБ декларирует переход от регулирования по правилам к регулированию по принципам. Легко ли в этом случае составить точный и однозначный документ для робота?

Конечно, уже есть системы, основанные на обработке естественного языка (так называемые natural language processing, NLP) и способные перевести текст в машиночитаемый. Но никакая «умная» машина не понимает выражений типа «с одной стороны», «с другой стороны», «и прочее», которые часто встречаются в юридических документах.

Нормативный акт, по идее, должен содержать точный алгоритм его исполнения. При этом условии он превращается в документ прямого действия, то есть может быть загружен в машину, которая сумеет его понять и воспринять как руководство к действию. Эта проблема пока ждет своего решения.

Поймет ли юрист робота?

Итак, есть нерешенные проблемы. Тогда зачем Банку России эти сложности?

ЦБ РФ столкнулся с понятной, но в то же время неожиданной проблемой, когда внедрял отчетность в формате XBRL.

В России любой нормативный акт должен быть зарегистрирован в Минюсте. Чтобы пройти регистрацию, необходимо было предоставить в Минюст таксономию XBRL — сборник правил, по которым должны проходить отчеты и процедуры. Этот сборник существует как программный документ в формате XML.

Поэтому Банку России пришлось сдать в Минюст распечатку объемом примерно 3,5 тыс. страниц текста, который ни один человек в таком виде не то чтобы понять, но даже прочитать не может. И стало однозначно ясно, что внедрение машиночитаемого регулирования — естественная процедура. Просто потому, что иначе нельзя.

ЦБ понимает всех: и юристов, и роботов, и банкиров

В октябре 2018 года ЦБ РФ выпустил Доклад для общественных консультаций «Вопросы и направления развития регуляторных и надзорных технологий (RegTech и SupTech) на финансовом рынке в России». В этом документе, опираясь на рекомендации Базельского комитета, Банк России сообщил о планах развивать:

• RegTech (регуляторные технологии) — технологии, используемые для упрощения выполнения требований регулятора. В их числе «проверка соответствия требованиям регулятора, или комплаенс-контроль»;
• SupTech (надзорные технологии) — это автоматизация надзора, сбор и аналитика данных. Если ЦБ видит только отчетность, которую участники финансового рынка сдают раз в квартал, то он видит лишь картину прошлого, по которой трудно адекватно реагировать на то, что происходит в настоящем.

Сейчас регулятор пытается решить эту проблему за счет сдачи отчетности в режиме операционного дня. Но без машиночитаемого регулирования и применения программных роботов эффективно обрабатывать эти массивы информации будет трудно.

Робот — самый эффективный разведчик

Комплаенс подразумевает не только выполнение требований ЦБ, но и следование нормам и ограничениям регуляторов других стран, если компания совершает любые трансграничные операции. А эти нормы и ограничения не всегда проявляются очевидным образом.

Можно иметь целый отдел комплаенс-контролеров, которые будут пытаться угадать, что подумает Минфин США, отслеживать отношения между всеми компаниями на свете, но реально может решить эту задачу не сильно интеллектуальный робот, который понимает структуры и связи

Рассмотрим пример. Минфин США наложил санкции на компанию COSCO Shipping Tanker (Dalian) Co за торговые операции с иранской нефтью. По американским правилам санкции были одновременно наложены также на все компании, в которых COSCO владеет 50 и более процентами, и на их дочерние и прочие родственные компании. Казалось бы, какое дело нам до китайской COSCO? Но выясняется, что «Ямалнефтегаз» заказал шесть газовозов у совместного предприятия, в котором участвует одна из «внучек» COSCO*. Получается, что российская компания имеет дело с организацией, попавшей под американские санкции, и, возможно, этим кораблям будет закрыт доступ в иностранные порты.

Можно иметь целый отдел комплаенс-контролеров, которые будут пытаться угадать, что подумает Минфин США, отслеживать отношения между всеми компаниями на свете, но реально может решить эту задачу не сильно интеллектуальный робот, который понимает структуры и связи.

Похожим образом могут действовать роботы, которые выполняют указания и положения ЦБ РФ, потому что зачастую документы мегарегулятора — это правила и коэффициенты, которые применяются к участникам финансового рынка.

В России уже есть примеры успешного использования машиночитаемых документов. Приказ ФНС России от 29.06.2012 № ММВ-7-6/465@ разрешил предоставлять отчетность в формате XML. Это юридически значимые документы и эффективный опыт предоставления информации надзорному органу.

А теперь роботы должны понять друг друга

Получается, что мы неизбежно движемся к автоматизации сферы комплаенса, при которой программа-робот со стороны банка следит за соблюдением принципов регулирования и сдает отчетность, согласно требованиям ЦБ РФ, который, в свою очередь, тоже использует программных роботов для приема и обработки отчетов и анализа данных, а также дистанционного аудита.

Так что в недалеком будущем речь пойдет не просто о роботизации отдельных процессов, а о создании системы взаимодействия «робот — робот» и соответственно превращении нормативных актов ЦБ РФ в набор машиночитаемых инструкций, которые содержали бы понятные алгоритмы применения и вызывали однозначное толкование.

*СП China LNG Shipping (Holdings) Limited (CLNG) — дочка COSCO, и Teekay Corporation (Канада) — внучка COSCO.

Текст подготовлен по материалам выступления на VI Международном форуме ВБА 2019 «Цифровая эволюция в финансах»