Вполне возможно, что регуляторы запретят создавать корпорации на основе AI-алгоритмов и смарт-контрактов, такие как DAO, или заставят программистов составлять алгоритмы в соответствии с нормами законодательства о ценных бумагах и инвестициях, но это будет ошибкой. Очевидно, что в будущем мы увидим рост числа смарт-контрактов на базе искусственного интеллекта, особенно по мере исчезновения традиционных бирж, вытесняемых цифровой торговлей. Поэтому всякий регулятор, запрещающий AI-платформы, обрекает свой рынок на прискорбную неконкурентоспособность в мире, где использование искусственного интеллекта становится всё более привычным.
Потребует ли торговля с использованием AI-алгоритмов сдачи экзамена для получения квалификации специалиста-брокера или получения лицензии на проведение операций с ценными бумагами? Если инвестиционные решения принимает программа, будем ли мы по-прежнему настаивать, чтобы финансовые консультанты получали лицензию, и при этом пускать функционирование программы на самотек? С другой стороны, отказываться от автоматизации в пользу человека только потому, что он сдал какой-то там экзамен, – тоже плохая идея. Как мы увидим далее, роботы-консультанты уже почти не уступают по эффективности людям, а в ближайшие годы, скорее всего, даже превзойдут их в сфере общих вопросов управления портфелем активов.
Проблемы подхода к борьбе с финансовыми преступлениями и процедуры «знай своего клиента»
Почти 30 лет назад[55]
работающая бок о бок с Организацией экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) Группа разработки финансовых мер борьбы с отмыванием денег (ФАТФ), финансируемая правительствами стран «Большой семерки» и центральными банками 37 государств, сформулировала 40 рекомендаций в сфере противодействия отмыванию преступных доходовЕсли финансовое учреждение подозревает или имеет разумные основания подозревать, что средства являются доходом от преступной деятельности или связаны с финансированием терроризма, оно должно быть обязано незамедлительно сообщать о своих подозрениях в подразделение финансовой разведки.
Сегодня банки вынуждены выполнять полицейские функции в интересах глобальной системы борьбы с отмыванием денег, которая отличается поразительной неэффективностью.
Законодательство в сфере противодействия отмыванию преступных доходов состоит из трех элементов. Во-первых, банки должны устанавливать личность клиентов, которым открывают счета, по процедуре «знай своего клиента». Затем они должны контролировать транзакции клиентов, определять обычные действия, включая операции с наличными, и выявлять отклонения. Наконец, при обнаружении отклонений они должны проводить расследование и при необходимости сообщать о подозрительной активности по установленной форме.
Хотя процесс частично автоматизирован, в основном всё делается по старинке, как в эпоху, когда наилучшим способом поиска отклонений и информирования о подозрении на отмывание денег было заполнение формы банковским работником или аналитиком. Неудивительно, что сейчас такой подход не приносит результатов.
По сообщению ООН, объем финансовых преступлений сегодня достигает 2–5 % мирового ВВП, то есть 2 трлн долларов в год, а меры по борьбе с отмыванием денег позволяют отследить менее одного процента нелегальных финансовых потоков[56]
. Увы, этот удручающе низкий результат обходится банкам крайне дорого. Только в США банки в сумме тратят порядка 50 млрд долларов на соблюдение требований в сфере противодействия отмыванию преступных доходов[57]. Таким образом, чтобы пресечь все происходящие сегодня финансовые преступления, в реализацию одних только мер по борьбе с отмыванием денег потребуется вложить сумму, эквивалентную годовому ВВП Великобритании. Существующая модель не является ни масштабируемой, ни эффективной.