Идентификация и прикладная интерпретация новых признаков классификации комплаенс-рисков в среде искусственного интеллекта

В условиях цифровой трансформации комплаенс-среды не только появляются и развиваются новые актуальные инструменты для комплаенса, но и формируется новая категория «техногенных» рисков, для управления которыми традиционные, статичные методы систематизации и группировки малопригодны. Целью данного исследования являются выявление новых видов комплаенс-рисков в условиях применения искусственного интеллекта (ИИ) и разработка усовершенствованной классификации, а также верификация прикладной значимости результатов исследования посредством оценки их влияния на минимизацию потенциальных потерь организаций. В основу работы положен теоретико-методологический подход, включающий комплекс теоретико-аналитических методов, таких как сравнительно-правовой анализ, контент-анализ нормативных документов и научных публикаций, формально-логическое моделирование, позволившее структурировать проведенные исследования. Сравнительный анализ существующих научных разработок по данной проблеме в отечественной и зарубежной литературе выявил ограниченную их применимость к рискам, порождаемым применением ИИ и больших данных. Научная новизна исследования заключается в разработке теоретико-методологического подхода к совершенствованию классификации комплаенс-рисков, основанного на выявлении и систематизации новых специфических видов угроз, порождаемых фундаментальными свойствами систем ИИ (автономностью, изменчивостью, масштабируемостью), включая латентную дискриминацию и программные искажения фактических данных; а также на онтологическом обосновании признаков классификации специфических видов комплаенс-рисков, что позволило расширить предметное поле цифрового комплаенса и обеспечить повышение коэффициента охвата идентифицируемых рисков с 42% (в базовых моделях) до 90% (в авторской модели). Для подтверждения прикладной состоятельности теоретико-методологических положений предложенной классификации автором сформирован инструментально-расчетный блок исследования, направленный на верификацию прогнозной эффективности предлагаемых мер. Данный аспект новизны заключается в разработке методики количественной оценки эффективности предлагаемых решений, включающей обоснование коэффициента сравнительной эффективности, позволяющего математически верифицировать превосходство авторского подхода над традиционными статичными моделями; выведение модифицированной формулы, обеспечивающей конвертацию качественных признаков рисков в измеримые количественные показатели экономической выгоды организации. Предложенная в данной статье классификация комплаенс-рисков может служить теоретическим фундаментом для создания предиктивных моделей комплаенс-мониторинга, проактивной адаптации нормативно-правового поля, разработки предиктивных, превентивных систем контроля, цифровых профилей комплаенс-рисков и автоматизации оценки ответственности субъектов.