Нейронные сети прочно вошли в финансовый сектор, но их массовое внедрение несёт не только выгоды, но и серьёзные системные угрозы. Согласно докладу Института экономики РАН, более 70% банков и страховых компаний уже применяют искусственный интеллект в своей работе. Однако эксперты предупреждают о рисках синхронных рыночных манипуляций, дискриминации заёмщиков, волне кибератак и девальвации человеческого труда. Об этом сообщает газета «Известия».
Один из ключевых рисков — унификация алгоритмов. Разные банки зачастую используют схожие модели и данные, что приводит к синхронному принятию решений. В результате участники рынка начинают одновременно покупать или продавать активы, действуя как единый механизм. Формального сговора нет, но эффект — искажение цен и рост волатильности.
Кроме того, рынок технологий ИИ контролирует узкий круг поставщиков. Высокие затраты на разработку создают олигополию, где сбой у одного игрока может парализовать работу множества финансовых институтов.
Генеративные модели расширили арсенал злоумышленников, позволяя создавать сложные фишинговые атаки и вредоносное ПО. Отдельная опасность — «отравление данных», когда вмешательство в обучающие наборы меняет поведение нейросетей, нарушая работу критических систем.
Ещё одна проблема — встроенная предвзятость. Алгоритмы могут воспроизводить и усиливать дискриминационные паттерны, заложенные в исторических данных, что ведёт к несправедливому отказу в кредитах или страховке для уязвимых групп.
Несмотря на риски, финансовые организации продолжают активное внедрение. В ВТБ, например, ИИ используют для гиперперсонализации услуг, анализа поведения клиентов и автоматизации рутины. Банк «Синара» применяет технологии в чат-ботах и дизайне, а ПСБ видит в них потенциал для распознавания документов и анализа транзакций.
По мнению доктора экономических наук Дмитрия Кочергина, в позитивном сценарии ИИ способен поднять производительность и замедлить инфляцию. Однако спонтанная автоматизация грозит девальвацией рабочей силы, ростом дефолтов и подрывом финансовой стабильности.
В долгосрочной перспективе финансовая система станет более автоматизированной и персонализированной, но, вероятно, менее прозрачной и справедливой. Рутинные операции перейдут алгоритмам, а человек сосредоточится на стратегических и этических решениях, требующих высокого уровня цифровой грамотности.
