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.

Читать также:  FCA предупреждает фирмы о вводящих в заблуждение финансовых акциях

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.

Читать также:  FCA: руководство о назначенных представителях и альтернативных фондах

Записаться на консультацию по регистрации финансовой компании в Англии от юристов IQ Decision UK, вы сможете по контактам, указанным ниже.

Свяжитесь с намиLondon, UKМоскваКиев
Время работы: 09:00-19:00 мск
E-mail: one@iqdecision.com
Skype: IQ Decision
London +44 7562 787794,+44 (0) 1727 761874
Москва +7 958 581 52 95, +7 925 470 50 02 (Messengers)
Киев +38 067 193 11 17
Наш телеграм: @iqdecision
Kemp House, 160 City Road, EC1V 2NX
Номер телефона +44 7562 787794, +44 (0) 1727 761874
Садовническая ул., 14 стр. 2, 115035
Номер телефона +7 958 581 52 95, +7 925 470 50 02 (Messengers)
ул. Владимирская 48, 02000
Номер телефона +38 067 193 11 17