🤖 «Электронный человек» и классическое право: как регулировать действия ИИ-агентов в финансах

Использование ИИ-агентов в финансовом секторе становится всё более востребованным, а вместе с этим растет и объем правовых вызовов: от защиты персональных данных и интеллектуальной собственности до фундаментальных вопросов теории права.

О том, как регулятор смотрит на правовые риски применения автономных алгоритмов, на Data Day 2026 рассказала Екатерина Дёмкина, заместитель директора Юридического департамента Банка России.

🔹 Кто заключает сделку: «стирание воли» и новый субъект
Классическая теория сделок строится на неразрывной связи внутренней воли субъекта и ее внешнего волеизъявления. Когда посредником между банком и клиентом становится ИИ-агент (или так называемый «электронный человек»), возникает эффект делегирования и частичного «стирания» воли оригинального субъекта в пользу автоматизированного инструментария.

Подобное уже встречалось в интернет-торговле или роботизированном трейдинге, однако специфика ИИ в том, что его поведение менее прогнозируемо: система оперирует вероятностями, а не жестко зашитыми алгоритмами, сохраняя за собой определенную дискрецию в принятии финального решения.

В этом вопросе регулятору лучше придерживаться принципа технологической нейтральности. Существующих институтов права пока достаточно, чтобы закрывать базовые риски. Концептуально воля и ответственность остаются за человеком (или организацией), который делегировал машине принятие решений. Конструкция юридической ответственности по-прежнему замыкается на реальных субъектах, а не на цифровой сущности.

🔹 Черный ящик и бремя доказывания
Главная сложность при оценке правомерности действий ИИ — невозможность легко восстановить цепочку шагов, приведших к результату. Международная практика и доктрина сходятся в одном: критически важно разрабатывать интерпретируемые и объяснимые модели. Если дело дойдет до суда или административного разбирательства, стороны должны иметь возможность воспроизвести логику принятия решения, чтобы определить виновного: финансовую организацию, разработчика решения или самого потребителя (если тот осознанно шел на риск, зная об ограничениях и неидеальности модели).

🔹 Угроза финансовой стабильности и качество данных
Отдельный системный риск — зависимость множества финансовых институтов от одних и тех же внешних платформ и источников данных. Если ИИ-модели обучены на некачественных или искаженных датасетах, ошибка масштабируется на весь рынок. В будущем предметом регулирования может стать сама архитектура данных и процессов принятия решений.

🔹 Тактика регулятора: осторожное наблюдение
Мы находимся на ранней фазе развития ИИ-инструментов. Задача регулятора на данном этапе — оставаться внимательным и осторожным наблюдателем. Не тормозить технологическое развитие избыточными барьерами, но превентивно оценивать риски для потребителей финансовых услуг до того, как они перерастут в критическую массу проблем.

—
😁 Канал Data Day в MAX