Vstup umělé inteligence (AI) do finančního sektoru přináší příslib efektivity, rychlosti a větší personalizace služeb. Proti tomu stojí regulátoři, kteří slibují finanční stabilitu, ochranu spotřebitele a spravedlivý přístup. Dvě nejcitlivější oblasti, algoritmické obchodování a kreditní skóring, se ocitají v centru pozornosti evropských i národních orgánů dohledu, včetně České národní banky.
Zásadním rámcem je evropský Akt o umělé inteligenci (AI Act), který zavádí regulatorní přístup. Systémy pro kreditní skóring, které rozhodují o přístupu fyzických osob k finančním produktům, jako jsou úvěry, jsou klasifikovány jako vysoce rizikové. Pro jejich provozovatele to znamená povinnost splnit regulatorní požadavky ještě před uvedením na trh. Mezi náležitosti patří zajištění kvality dat použitých pro trénování algoritmů, aby se předešlo diskriminačním výsledkům, vedení technické dokumentace, zajištění lidského dohledu a dosažení požadované úrovně kybernetické bezpečnosti a robustnosti. Deklarovaným cílem je zabránit situacím, kdy by algoritmus, tzv. „černá skříňka“, znevýhodnil skupiny žadatelů.
V oblasti algoritmického obchodování již existuje zavedený regulatorní rámec v podobě směrnice MiFID II. Ta klade na investiční podniky povinnost mít zavedeny systémy kontroly rizik. S nástupem AI modelů se požadavky dále zpřísňují. Evropský orgán pro cenné papíry a trhy (ESMA) zdůrazňuje nutnost testování algoritmů v různých tržních scénářích, aby se předešlo jejich nežádoucímu chování, které by mohlo vést k destabilizaci trhu, například k tzv. „flash crash“. Firmy musí být schopny své obchodní strategie kdykoli deaktivovat a musí transparentně označovat pokyny generované algoritmy.
Česká národní banka implementuje tyto evropské standardy do své praxe. Ačkoliv nevydává zcela separátní regulaci pro AI, v rámci svých dohledových prověrek se zaměřuje na řízení modelového rizika. Od bank a finančních institucí vyžaduje, aby měly zavedeny robustní interní procesy pro vývoj, validaci, nasazení a monitorování modelů, včetně těch založených na AI. Klíčovým požadavkem je vysvětlitelnost (explainability) – instituce musí být schopna srozumitelně vysvětlit logiku rozhodnutí svého algoritmu, a to jak regulátorovi, tak v případě kreditního skóringu i samotnému klientovi. Důraz je kladen na vnitřní správu a řízení (governance), kde odpovědnost za fungování a dopady AI systémů nese vedení společnosti, nikoli technologie.
Zdroj: eGOVERNMENT.NEWS
Zdroj: B2B NETWORK NEWS
