Не так давно FCA и Банк Англии (BoE) опубликовали результаты совместного исследования (опроса), проведенного в общей сложности с участием 106 респондентов финансовой отрасли. Опрос был проведен, чтобы дать представление о текущем использовании машинного обучения (ML) в индустрии финансовых услуг Великобритании.
Цели и задачи исследования
В опросе FCA и Банк Англии задан ряд вопросов, касающихся:
- Используемых в настоящее время типов ML;
- Областей, в которых функционируют приложения ML;
- Уровня готовности используемых приложений ML.
Также, исследование касалось анализа существующих моделей ML-компаний, включая, помимо прочего, их системы защиты, процессы идентификации рисков и используемые типы данных.
Тем, кто намерен зарегистрировать финансовое учреждение в Великобритании и получить лицензию на финансовые услуги, советуем заказать консультацию по внедрению технологии ИИ.
Основные выводы
- ML все чаще используется в индустрии финансовых услугах Великобритании: две трети респондентов уже внедрили одну из форм ML приложения в свои предложения или бизнес-модели, причем, средняя компания использует их в 2 сферах своей деятельности;
- Во многих случаях ML прошла начальную фазу разработки: приложения ML в настоящее время начали переходить на более “зрелые” стадии разработки, при этом треть этих приложений используется в нескольких операциях в рамках деятельности компании. Исследование показало, что самые эффективные технологии ML используются в банковском и страховом секторах;
- От Фронт-офиса до Бэк-офиса, ML в настоящее время используется во многих сферах бизнеса: приложения ML стали широко применяться в деятельности связанной с AML/CFT, хотя многие респонденты также отметили его использование в сфере маркетинга и обслуживания клиентов. Другие известные сферы бизнеса, в которых было установлено, что приложения ML используются в сфере финансовых услуг, включают управление кредитными рисками, установление цен и исполнение торговых сделок, а также установление общих цен страхования и андеррайтинг;
- Регулирование не рассматривается как неоправданный барьер: однако компании заинтересованы в получении большего числа рекомендаций по этой теме. Также было установлено, что самые большие барьеры для дальнейшего использования ML были внутренними для фирм, а именно унаследованные IT-системы и ограничения данных.
Если вы планируете зарегистрировать финансовую компанию в Великобритании, то получение консультации по использованию ML моделей позволит вам рассмотреть наиболее эффективные способы реализации вашего бизнес-плана.
Также, среди ключевых выводов исследования следует выделить следующие:
- Фирмы считали, что ML не обязательно создает новые риски: фирмы были обеспокоены тем, что ML может усилить существующие риски, такие как “проверка модели” и “основы управления”, если они не смогут идти в ногу со скоростью технологического развития;
- Фирмы проверяют приложения ML до и после внедрения: компании чаще всего применяют ориентированный на результат мониторинг и тестирование на соответствие контрольным показателям в качестве основных форм проверки приложений ML. При этом многие фирмы отметили, что основы валидации все еще необходимо будет разрабатывать и совершенствовать в соответствии с “характером, масштабом и сложностью” приложений ML;
- Компании используют различные защитные меры для управления рисками, связанными с ML: наиболее распространенными формами защитных мер, применяемых компаниями являются системы оповещения и механизмы с участием человека, причем более 60% респондентов используют эти методы. В отчете также отмечаются различные уровни реализации дополнительных мер безопасности, таких как резервные системы, “ограждения” и выключатели;
- Большинство фирм разрабатывают и создают собственные приложения по ML: большинство респондентов самостоятельно разрабатывали и запускали свои собственные приложения по ML, хотя было обнаружено, что некоторые из них используют исходные платформы и инфраструктуру, лежащие в основе приложений ML;
- Фирмы обычно применяют свою существующую модель управления рисками к приложениям ML: большинство фирм используют свои существующие структуры управления рисками для приложений ML, однако многие согласились с тем, что эти структуры необходимо будет обновить, чтобы они соответствовали “возрастающей зрелости и сложности” ML приложений.
Если вы намерены заказать финансовую лицензию в Англии, то рекомендуем вам записаться на консультацию по защите активов или собственности в Великобритании.
Следующие шаги
Финансовые учреждения осведомлены о возможностях и способах применения машинного обучения, и в случае дальнейшего развития он, вероятно, станет ключевой частью будущего предоставления финансовых услуг клиентам.
При этом тем, кто планирует зарегистрировать финансовую компанию в Англии, не следует упускать из виду риски, присущие ML, поскольку регуляторы Великобритании применяют осторожный подход, стремясь обеспечить наличие у фирм мер безопасности для выявления, понимания и управления этими рисками. В соответствии с выводами опроса, FCA и Банк Англии заявили о своем намерении определить потенциал дальнейшей политики, связанной с ML, и объявили о своем плане по созданию государственно-частной рабочей группы по искусственному интеллекту для рассмотрения соответствующих вопросов. В исследовании также подчеркивается возможность повторения опроса в 2020 году.
Записаться на консультацию по регистрации финансовой компании в Англии от юристов IncFine, вы сможете по контактам, указанным ниже.
