ЦБ предупредил о рисках синхронизации ошибок ИИ у десятков банков
На форуме Data Day 2026 заместитель директора юридического департамента ЦБ Екатерина Дёмкина отметила, что использование множеством банков одних и тех же платформ формирует значимый риск. «Искусственный интеллект может быть обучен на некачественных данных», — пояснила она. Проблема в том, что данные глобальных моделей не поддаются верификации.
Эксперты указывают на непрозрачность платформ. Председатель комиссии по финансовой безопасности ТПП Тимур Аитов отметил: «Мы не видим внутреннего устройства глобальной модели, её логика для нас остаётся неизвестной». Когда десятки банков используют одну платформу, возникает эффект синхронизации ошибок. Сбой у поставщика или незаметное изменение параметров могут привести к сокращению лимитов. По оценке Аитова, потери кредитного портфеля в отдельных сегментах достигают 3–5% за квартал.
Глава Ассоциации участников рынка электронных денег Виктор Достов добавил, что синхронизация создаёт эффект резонанса: одна модель будет инвестировать в одни и те же бумаги, поднимая спрос и создавая иллюзию прибыльности.
Отечественные решения, по мнению экспертов, обеспечивают полный вертикальный контроль, обучаются на российской отчётности и позволяют разворачивать модель внутри контура банка. Регулирование, вероятно, коснётся «паспорта ИИ-модели» и требований к прозрачности.
