Какими компетенциями должен обладать современный комплаенс-менеджер?

25 октября мне удалось поприсутствовать на комплаенс-конференции от ВШЭ «Этика и ИИ: на грани технологий и человеческих ценностей».

На конференции присутствовало много крутых экспертов в области комплаенс. Среди прочих мне запомнилось выступление Дмитрия Хейло (управляющий директор управления комплаенс ПАО Сбербанк, профессор Института комплаенса и этики бизнеса ВШЭ). Им был сформулирован минимальный список вопросов, связанный с AI, на которые должен уметь ответить современный комплаенс-специалист.

Мне показалось полезным сформулировать короткие и понятные ответы на данные вопросы (конечно же это лишь задел для более глубокого изучения данных тем). Один из комплаенс-менеджеров крупной финансовой организации - Кирилл Рыжов оценил данную идею по достоинству и решил ее реализовать.

Материал ниже подготовлен Кириллом Рыжовым:

Технология AI - область исследований, которая занимается разработкой компьютерных систем, выполнение задач требующих интеллекта, обучения, рассуждения и решения проблем на уровне человеческого интеллекта.

Основные принципы технологий AI:

- Машинное обучение - алгоритмы позволяющие компьютерам учиться на данных без явного программирования.

- Глубокое обучение - использование нейронных сетей для решения сложных задач.

- Обработка естественного языка (NLP) - понимание и генерация человеческого языка.

- Компьютерное зрения - анализ и понимание изображений.

Применение AI может предложить решения для разнообразных классов комплаенс-задач, среди которых:

- Monitoring and data analysis - поиск аномалий и подозрительных объектов.

- Risk management technology - оценка и управление рисками compliance.

- Developing and educating employees - создание обучающих материалов и программ.

Для эффективного использования AI необходимо учитывать следующие условия:

- High-quality data - наличие чистых и структурированных данных.

- Sufficient computing power - наличие мощных серверов и графических библиотек.

- AI and compliance specialists - наличие специалистов по AI и compliance.

- Integration of AI technologies - совместимость синтеграцией в существующие бизнес-процессы.

Да, compliance задачи можно решать без использования технологии AI на базе алгоритмов Rule Based. Эти технологии основаны на правилах, которые позволяют автоматизировать рабочие процессы на основе заранее указанных правил и условий.

Однако, применение AI может предложить более гибкое и адаптивное и решение, особенно в сложившейся обстановке непрерывно изменяющихся требований и данных.

Модель искусственного интеллекта - это математическая или статистическая модель, обученная на определенных данных для решения определенной задачи. Эффективность AI-модели измеряется следующими метриками:

- Точность: процент правильных прогнозов.

- Полнота: доля действительно положительных результатов.

- F1-мера: гармоническое среднее между точностью и полнотой.

- Время обучения и выполнения модели: скорость работы модели.

Полнота модели искусственного интеллекта относится к способности модели обнаруживать все действительно положительные случаи в данных. Это важно для задач, где пропуск ценной информации или аномалии может стать критичным.

Качество модели ИИ - это совокупность показателей, таких как точность и полнота, оценивающих, насколько успешно модель выполняет свою задачу.

Высокое качество - это точные, полные результаты.

Модель с учителем - модель обучается на данных, в которых известен правильный ответ. Это позволяет модели учиться на обучающих примерах и настраивать себя на повышение точности. -

Модель без учителя - модель работает с данными, в которых нет заранее известных правильных ответов. Модель сама находит структуры и закономерности в данных.

Модель обучается на больших объемах данных. Процесс обучения состоит из следующих шагов:

- Сбор данных: получение данных для обучения.

- Подготовка данных: обработка и подготовка данных для дальнейшего анализа.

- Выбор модели: подбор модели для решения поставленной задачи.

- Обучение модели: применение алгоритмов машинного обучения для адаптации модели к данным.

- Оценка модели: проверка точности и эффективности на тестовых данных.

A/B тестирование (или сплит-тестирование) означает сравнение двух версий продукта или сервиса для определения, какая из них работает лучше.

В контексте AI это часто означает сравнение двух моделей или алгоритмов для выбора оптимального решения.

Результаты деятельности AI модели можно по-разному интерпретировать, исходя из используемых метрик, таких как F-мера (представляет собой гармоническое среднее между точностью и полнотой), а также контекста задачи и требований к модели.

Например, в комплаенс-задачах модель должна быть точной и полной, так как важно не допускать ошибок и недосчета.

Данные играют ведущую роль в технологиях AI. Качество и объем данных напрямую влияют на точность и эффективность моделей.

Идеальным считается масса высококачественных, чистых, аккуратно структурированных, разнообразных данных, на которой могут учиться и приспосабливаться модели.

Деградация цикла модели искусственного интеллекта - это процесс, при котором модель искусственного интеллекта со временем начинает работать хуже из-за устаревания данных или изменения условий. Это может произойти, если модель не обновляется или не адаптируется к новым данным

Data инженер:

- Создание и поддержание инфраструктуры для хранения и обработки данных.

- Разработка и оптимизация процессов сбора, очистки и обработки данных.

- Обеспечение безопастности и надежности данных.

Data аналитик:

- Анализ данных на предмет выявления памятные моменты и тренда государственного порядка.

- Создание отчетов и визуализации данных по некоторым вопросам деятельности.

- Содействие РТМ-процессу в области принятия имеющихся.

Управление проектом в подразделении внедрения AI модели включает:

- Определение целей и задач проекта.

- Планирование этапов внедрения и выделяемых сил.

- Опредление мероприятий по описанию рисков и возможностей.

- Контроль и оценка каждого этапа под номером результата.

- Производство обратной связи и корректировки модели по необходимости.

Для использования AI моделей необходимо соблюдать следующие этические и регуляторные требования:

- Защита данных и конфиденциальность пользователей.

- Прозрачность и объяснимость решений модели.

- Соблюдение законодательства и нормативных актов.

- Этичное использование данных и моделей.

- Регулярный аудит и контроль для предотвращения злоупотреблений.

Приглашаю вас подписаться на мой профессиональный канал в Telegram