Управление рисками искусственного интеллекта при обеспечении государственных контрактов банком

Статья посвящена разработке практико-ориентированной методологии управления операционными рисками, возникающими при использовании систем искусственного интеллекта (ИИ) во внутреннем контроле банка при обеспечении государственных контрактов независимыми гарантиями. В качестве предмета исследования рассматриваются отношения, складывающиеся при интеграции алгоритмических моделей в процедуры оценки рисков и принятия решений кредитными организациями. Методологическую основу работы составляют процессный подход к управлению рисками, концепция жизненного цикла моделей, а также современные регуляторные подходы к валидации и мониторингу моделей в банковском секторе. На основе анализа нормативных требований и практики применения ИИ в банках обосновывается выделение риска искусственного интеллекта как специфической составляющей операционного риска, обусловленной качеством данных, непрозрачностью алгоритмов и дрейфом данных. Предлагается трехэтапная методология управления риском ИИ, включающая превентивную валидацию моделей до их промышленного внедрения, оперативную верификацию значимых машинных выводов с использованием методов объяснимого искусственного интеллекта (XAI) и периодический мониторинг эффективности моделей. Ключевым практическим инструментом оперативного этапа выступает унифицированная форма внутренней документации «Верификация модели», обеспечивающая формализованную фиксацию исходных данных, машинного вывода, XAI-отчета, решения аналитика и его обоснования. Практическая значимость предложенного подхода заключается в формировании аудиторского следа взаимодействия человека с алгоритмическими системами, повышении прозрачности контрольных процедур и создании базы для совершенствования моделей на основе накопленной информации. Полученные результаты могут быть использованы при разработке внутренних стандартов управления модельными и операционными рисками в кредитных организациях, внедряющих ИИ в процессы анализа рисков по государственным контрактам. This article explores the development of a practice-oriented methodology for managing operational risks arising from the use of artificial intelligence (AI) systems in bank internal control when securing government contracts with independent guarantees. The research examines the relationships that develop when integrating algorithmic models into risk assessment and decision-making procedures at credit institutions. The methodological basis of the work is a process-based approach to risk management, the concept of the model lifecycle, and modern regulatory approaches to model validation and monitoring in the banking sector. Based on an analysis of regulatory requirements and the practice of applying AI in banks, the authors substantiate the identification of AI risk as a specific component of operational risk due to data quality, algorithmic opacity, and data drift. A three-stage AI risk management methodology is proposed, including preventive validation of models prior to their commercial implementation, operational verification of significant machine inferences using explainable artificial intelligence (XAI) methods, and periodic monitoring of model performance. The key practical tool of the operational phase is the standardized internal documentation form “Model Verification,” which provides a formalized record of source data, machine output, XAI reports, the analyst’s decision, and its rationale. The practical significance of the proposed approach lies in creating an audit trail of human interactions with algorithmic systems, increasing the transparency of control procedures, and creating a basis for improving models based on accumulated information. The results obtained can be used in developing internal standards for managing model and operational risks in credit institutions implementing AI in risk analysis processes for government contracts.

Hali tarjima qilinmagan