Применение искусственного интеллекта в банковских технологиях: современное состояние и перспективы развития.

На современном этапе развития банковских инноваций именно финансовые технологии занимают едва ли не самую крупную нишу, при этом рынок отличается быстрым развитием этих технологий. Так, по различным данным, ежегодно число потребителей этих технологий в мире увеличивается на 15–20 % . Ключевым ресурсом, направленным на предоставление финансовых вложений в развитие финтех-проектов, является венчурный капитал, доля которого по различным оценкам порядка 70% от общего объема финансирования . За 2019 год частными инвесторами и спонсорами привлечено в развитие финтех-стартапов рекордных 100 млрд долларов.

---

Из чего складывается цена контрольной работы по финансам и кредиту? Она складывается из количества страниц, сроков выполнения, квалификации автора, % оригинальности и предмета. Мы стараемся обеспечить самую адекватную цену на рынке. А на первый заказ мы подарим вам скидку в 1000 рублей. Воспользуйтесь промокодом Work1000.

---

. По данным Genpact, озвученным Константином Маркеловым, сегодня искусственным интеллектом, так или иначе, уже пользуются в 97% коммерческих банков (из числа попавших в исследование). Из них 51% кредитных организаций задействовали ИИ для точечных решений и индивидуальных задач, 27% тестировали его в пилотных проектах, а 19% использовали компьютерный интеллект во всем банке в целом . Так, по различным данным, показатель вовлечения финтех-услуг и продуктов в отечественную экономику изменяется в пределах 40–50 % . Конечно, лидирующие позиции сегодня занимают мегаполисы страны, при этом весь рынок характеризуется высокой скоростью увеличения своего объема. По оценкам Deloitte, в 2018 году объем рынка составил 54 млрд руб., в 2019 году объем финтех-рынка вырос до 60 млрд руб. (+11 %). По мнению многих экспертов-аналитиков в 2020 году объем рынка может вырасти до 65 млрд руб. (+8 %). Такая динамика связана, прежде всего, с небольшим процентом неопределенности на новом рынке. В частности, по мнению Р. Ромашеского, финансового директора VR_Bank: «Пандемия обострила конкуренцию между банками за клиента, ускорила многие процессы в банках, а также изменила поведение клиентов. В период самоизоляции клиенты стали еще активнее пользоваться дистанционными каналами и банки отреагировали незамедлительно. Сервис крупных банков стал более привлекательным для клиентов, появились дополнительные онлайн услуги. Новые стратегии крупных игроков связаны с развитием информационных технологий, расходы на них в структуре операционных расходов банков растут. Судя по всему, тренд на цифровизацию не завершится вместе с эпидемией» . Лидерами рейтинга цифровизации по итогам I полугодия 2020 года стали: 1) Тинькофф; 2) ВТБ; 3) Сбербанк; 4) Райффайзенбанк; 5) Альфа-Банк. По сравнению с итогами 2019 года в топ-5 рейтинга произошли существенные изменения. Из второй десятки сразу на 2 место поднялся банк ВТБ. Лидер прошлого рейтинга Райффайзенбанк спустился на 3 позиции вниз, Альфа-Банк – на одну позицию. Позитивный тренд продемонстрировали Совкомбанк (+2 позиции), Хоум Кредит Банк (+8 позиций), Уральский Банк Реконструкции и Развития (+3 позиции) . Создание инноваций находится в тесной связи с возможным возникновением рисков, самые значимые из которых снижение доходности, слабая защита клиентов и конкретных данных, а также несбалансированность процессов и периода развития инноваций. Развитие новых технологических процессов, как ни странно, стимулирует появление незаконных схем мошенничества, которые в свою очередь порождают рост финансовых инвестиций, направленных на защиту клиентов и безопасность оказываемых банками услуг. Актуальность работы состоит в том, что искусственный интеллект играет значительную роль в процессе цифровизации экономики. В настоящее время для банковской сферы применение искусственного интеллекта является существенной проблемой, так как не все банки готовы реализовать его внедрение в своей деятельности, поскольку это требует кардинального изменения системы управления рисками и дорогостоящих инвестиций. По мнению экспертного и научного сообщества стремительный рост инвестиций в искусственный интеллект и расширение сферы его применения, во главу угла поставит проблему – необходимость эффективного правового регулирования, что неразрывно связано с этическими аспектами. Цель исследования – изучение сфер применения систем искусственного интеллекта в банках, характер взаимодействия реального и виртуального миров. В результате системы искусственного интеллекта способны произвести оптимизацию и автоматизацию процессов осуществляемых в банках. Исходя из данной цели, в курсовой работе были поставлены следующие задачи:  раскрыть сущность и цели применения банковских инноваций в развитии современной банковской системы;  изучить нормативно-правовое регулирование применение искусственного интеллекта;  рассмотреть историю развития искусственного интеллекта в банках мира и в России;  охарактеризовать организационно-экономическую характеристику «Сетелем банк» ООО;  проанализировать особенности применения искусственного интеллекта в «Сетелем банк» ООО;  оценить эффективность применения искусственного интеллекта в «Сетелем банк» ООО;  определить перспективы развития искусственного интеллекта в банковских технологиях в банках мира и в России;  предложить перспективы развития искусственного интеллекта в «Сетелем банке» ООО;  оценить развитие системы регулирования искусственного интеллекта в части применения в банковских технологиях. Объектом исследования в выпускной квалификационной работе стал российский и зарубежный банковской сектор. Предметом исследования является практика применения искусственного интеллекта на российском и зарубежном рынках. В том числе в «Сетелем банке» ООО. Степень разработанности темы в научной литературе. На протяжении последних лет можно выделить большое количество исследований по теоретическим и по практическим аспектам применения искусственных. К попыткам систематизировать информацию в данной области можно отнести работы таких авторов, как Д.Г. Алексеева, О.И. Лаврушина, Н.И. Валенцева, Г.Н. Белоглазовой, С.М. Богдановой, Р.М. Азаматовой, Н.В. Алентьевой, Т.А. Бенгиной, Е.Л. Гринько, А.И. Рожковой, Д.А. Сербенюк и др. Теоретическую и информационную базу исследования составили нормативно-правовые акты, научные и учебные труды, монографии отечественных и иностранных ученых, и специалистов в сфере банковского кредитования, а также материалы научно-практических конференций, статьи в периодической и Интернет-ресурсах по теме исследования. В процессе написания выпускной квалификационной работы использовались такие методы исследования, как анализ, систематизация источников, графический метод, метод группировок, работа с научной литературой и нормативными актами. Структура выпускной квалификационной работы включает в себя введение, три главы, заключение, список использованных и приложения. Обзор банковских практик позволил выделить ключевые направления исследования в рамках работы. Во-первых, отметим клиентоцентричность бизнес-модели на основе искусственного интеллекта, так как она предполагает оказание банковских услуг с учетом предпочтений клиентов. Во-вторых, создается высокотехнологическая платформа банковской деятельности, которая поддерживает все процессы банка и клиентов. В-третьих, прогресс в области информационных технологий и развитие способов сетевого взаимодействия в сфере банковской деятельности вносят качественные изменения в управление капиталом кредитных организаций в части аллоцирования его под риски. Это обусловлено наблюдающимися изменениями в информационном контуре банковской деятельности и появлением в нем новых участников.  

В настоящее время одной из передовых современных технологий является искусственный интеллект, применение которого возможно практически в любой сфере деятельности. Так как искусственный интеллект – это разработка таких компьютерных систем, которые могли бы решать задачи, изначально требовавшие непосредственного участия и контроля человека, то это способствует развитию потребительских инноваций, а значит, позволяет пользователям принимать более быстрые и обоснованные решения, отличающиеся большей эффективностью. Непрерывное усложнение современной финансовой системы и необходимость ускорения в решении структурированных задач, требует внедрение в банковские процессы программного обеспечения с качественно новыми характеристиками, которое в том числе обеспечит высокий уровень защиты информации, позволит максимально эффективно обрабатывать и анализировать информацию. Глобализация и высокий уровень конкуренции стимулируют использование систем искусственного интеллекта для обеспечения высокого уровня эффективности деятельности, что коренным образом изменило клиентское обслуживание в банковской сфере и повысило уровень технологичности банковской отрасли в целом. В практической части работы проведено исследование применения системы искусственного интеллекта в «Сетелем банк» ООО. Проведенный анализ результатов деятельности банка показал, что «Сетелем банк» ООО в первую очередь на целен на существенный рост прибыли, увеличение доли рынка и доли розничного бизнеса в портфеле банка за счет продолжения динамичного развития бизнеса и повышение его эффективности. Банк планирует развиваться по следующим направлениям:  увеличить сеть продаж в целом и альтернативных каналов продаж в частности;  перейти на сегментно-ориентированную модель в сфере обслуживания клиентов;  усовершенствовать используемые ИТ-платформы и технологий;  повысить качество обслуживание клиента и уровень сервиса. Банк стратегической целью определяет сохранение и укрепление лидирующих позиций на рынке банковской розницы за счет применения искусственного интеллекта, диверсификации продуктовой линейки и активного развития розничного направления бизнеса на территории России. Стратегия эффективного роста предполагает существенное увеличение доходов на фоне качественного улучшения их структуры и повышения эффективности бизнеса. На предыдущем этапе развития для банка основной задачей было агрессивное наращивание объемов бизнеса и доли рынка, сейчас приоритетом является повышение эффективности, достижение целевого возврата на капитал, рост капитализации. Проведенный анализ деятельности «Сетелем банк» ООО показал, что банк предоставляет доступные кредиты, которые достаточно просто оформить, но в остальном сервис банка достаточно медленный и относительно качества обслуживания сотрудников в сети основные отзывы отрицательные. Для достижения эффективной прибыльной работы «Сетелем банк» ООО в условиях современного рынка необходима ориентация на потребителей и конкурентов, гибкое приспособление к изменяющейся рыночной конъюнктуре, то есть обеспечение конкурентоспособности продукта с помощью средств искусственного интеллекта. Сейчас банк занимает достаточно слабые позиции на рынке кредитования в части посткредитного сопровождения, поэтому следует выработать стратегию дальнейшего укрепления своих позиций, глубокого проникновения на рынок. Если рассматривать мировую ситуацию применения искусственного интеллекта, то финтех-отрасль наиболее развита в США и Великобритании, при этом азиатский континент намерен создать собственный уникальный финтех-сектор экономики. Российская Федерация старается не отстать от мировых лидеров. Поэтому в силу повышения конкуренции финтех-проектов банки вынуждены пересматривать собственные бизнес-модели, а именно:  прогнозирование востребованности банковских продуктов, предсказание изменений спроса, автоматизированная оценка рисков.  автоматизация и оптимизация взаимодействия с существующими и потенциальными клиентами. Автоматизация обработки документов и одобрения кредитов.  предоставление персонализированных предложений в нужный момент времени. Автоматическое регулирование процентных ставок в зависимости от истории клиента.  развитие автоматизированных систем и интерфейсов самообслуживания во всех каналах коммуникации. Сейчас увеличение инноваций в основном связано со стремительно развивающим рынком цифровых технологий и появлением новых вариантов поиска, объединения и анализа данных. Поэтому в рамках параграфа 3.2 предложено сотрудничество «Сетелем банк» ООО с компанией ABBYY в рамках внедрения ИИ, что позволит:  существенно оптимизировать ручной труд и обеспечить интеллектуальную обработку информации значительного большего объема, что в зависимости от решаемой задачи повлияет на сокращение расходов, либо ускорить обслуживание, а в некоторых случаях – уменьшить риски или на использование данных для увеличения своей доли на рынке.  реализовать быстрый и качественный сервис. К примеру, можно реализовать систему, когда представитель компании будет подавать документы онлайн для открытия счета и по истечении нескольких часов уже активно работать с банком, что позволит сократить количество обращений непосредственно в офисы банка и повысить уровень клиентского сервиса.  обеспечит автоматизацию процесса предоставления документов и необходимой информации в банк, то есть клиенту достаточно отсканировать документы, а система самостоятельно проанализирует данные, заполнить необходимые формы и затем направить предложение по продукту клиенту с его условиями. Отметим, что в заключение работы затронута тема нормативно-правового регулирования ИИ, так как развитие системы создает новые вызовы различным сферам права: от патентного до уголовного права, от охраны частной жизни до антимонопольного права. На сегодняшний день среди существующих подходов наиболее оптимальным видится создание отдельного механизма правового регулирования, создающего четкое разграничение зон ответственности между разработчиками и пользователями систем с ИИ и непосредственно самой технологией. Также отдельным направлением должно стать внедрение единых для всех разработчиков и пользователей этических принципов для систем с ИИ. Наиболее оптимальным в данном аспекте является подход, реализованный в рамках Азиломарских принципах, так как они могут стать основой для наднациональных механизмов правового регулирования сферы разработки и внедрения ИИ.  

1) Федеральный закон от 31.07.2020 № 258-ФЗ «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций в Российской Федерации» (не вступил в силу) – Доступ из СПС «Консультант Плюс». – Режим доступа: http://www.consultant.ru. 2) Федеральный закон от 24.04.2020 № 123-ФЗ «О проведении эксперимента по установлению специального регулирования в целях создания необходимых условий для разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта в субъекте Российской Федерации - городе федерального значения Москве и внесении изменений в статьи 6 и 10 Федерального закона «О персональных данных» – Доступ из СПС «Консультант Плюс». – Режим доступа: http://www.consultant.ru. 3) Указ Президента РФ от 10.10.2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года») – Доступ из СПС «Консультант Плюс». – Режим доступа: http://www.consultant.ru. 4) Блохина Т.К. Экономика и управление инновационной организацией. Учебник для бакалавров и магистров / М.: издательство «Проспект», 2015. – 160 с. 5) Бостром Н. Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии / Н. Бостром. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. – 760 с. 6) Гохберт Л.М. Новая инновационная система для «новой экономики» / М.: ВШЭ, 2018. – 248 с. 7) Интеллектуальные системы: учебное пособие / В. М. Иванов. – Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2015 – 92 с. 8) Лаврушин О.И. Новые модели банковской деятельности в современной экономике: монография / коллектив авторов; под ред. О.И. Лаврушина. – М.: КноРус, 2019. – 168 с. 9) Робототехника. Терминология / отв. ред. Е.П. Попов. – М., 2000. – 49 с. 10) Роуз П.С. Банковский менеджмент: предоставление финансовых услуг / М.: Дело ЛТД, 2015. – 610 с. 11) Синки Дж. Финансовый менеджмент в коммерческом банке и в индустрии финансовых услуг / Дж. Синки. – 6-е изд. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2017. – 1024 с. 12) Чеклецов В.В. Чувство планеты. Интернет Вещей и следующая технологическая революция. М.: Российский исследовательский центр по Интернету Вещей, 2013. – 130 с. 13) Аверьянов М.А., Евтушенко С.Н., Кочетова Е.Ю. Цифровая экономика. Трансформация отраслей // Экономические стратегии. – 2016. – № 8. – С. 52–55. 14) Бутенко Е.Д. Искусственный интеллект в банках сегодня: опыт и перспективы // Финансы и кредит. – 2018. – Т. 24, № 3. – С. 143 – 153. 15) Бутенко Е. Д. Искусственный интеллект в банках сегодня: опыт и перспективы // Финансы и кредит. – 2018. – № 1 (769). – С. 145–146. 16) Володин С. Н., Якубов А. П. Развитие алгоритмической торговли на мировых финансовых рынках: причины, тенденции, перспективы // Финансы и кредит. – 2017. – Т. 23. – Вып. 9. – С. 537. 17) Кахриманова К.Р. Особенности российского банковского надзора и регулирования с точки зрения внедрения Базеля II и Базеля III в российский банковский сектор // МИР. Научно-практический журнал. – 2018. – Апрель–июнь. – С. 26. 18) Ковтун О.С. Роботизация банков: на пути к самообслуживанию / О.С. Ковтун, А.А. Сребный // Научно-практические исследования. – 2017. – № 9. – С. 54-56. 19) Колесниченко Н.А. Применение искусственного интеллекта в банковской сфере // Современные технологии: актуальные вопросы, достижения и инновации. Сборник статей XII Международной научно-практической конференции, состоявшейся 23 декабря 2017г. в г. Пенза. Часть 2. Пенза, МЦНС «Наука и просвещение», 2017. – 328 с. 20) Комиссина И.И. Современное состояние и перспективы развития технологий искусственного интеллекта в Китае // Проблемы национальной стратегии. – 2019. – № 1. – С. 137–159. 21) Ломакин Н. И. Цифровая экономика с искусственным интеллектом / Н. И. Ломакин И. А. Самородова // ББК 1 А28. – 2017. – № 122. - С. 254. 22) Понкин И.В. Искусственный интеллект с точки зрения права / И.В. Понкин, А.И. Редькина // Вестник РУДН. Сер.: Юридические науки. – 2018. – Т. 22, № 1. – С. 91–109. 23) Примшиц Д., Голубев С. Китайский подход к ускоренному освоению технологий искусственного интеллекта // Наука и инновации. – 2019. – № 194. – С. 46. 24) Ястребов О.А. Правосубъектность электронного лица: теоретико-методологические подходы // Труды Института государства и права РАН. – 2018. – Т. 13, № 2. – С. 36–55. 25) Banki.ru [Электронный ресурс] // Официальный сайт. – Режим доступа: http://www.banki.ru/ (дата обращения: 27.09.2020). 26) В Ассоциации российских банков обсудили искусственный интеллект [Электронный ресурс] // Режим доступа: https://www.comnews.ru/content/204206/2020-01-24/2020-w04/associacii-rossiyskikh-bankov-obsudili-iskusstvennyy-intellekt (дата обращения: 07.10.2020). 27) Дорожная карта развития «сквозной» цифровой технологии «Нейротехнологии и искусственный интеллект» – Доступ из СПС «Консультант Плюс». – Режим доступа: http://www.consultant.ru. 28) Искусственный интеллект в банках [Электронный ресурс] // Официальный сайт «Tadviser.ru» . – Режим доступа: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%98%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82_%D0%B2_%D0%B1%D0%B0%D0%BD%D0%BA%D0%B0%D1%85 (дата обращения: 03.10.2020). 29) Исследование: крупные банки чаще используют искусственный интеллект [Электронный ресурс] // Режим доступа: https://frankrg.com/12651 (дата обращения: 27.09.2020). 30) Как, например, Египет: Egypt Sought to Use AI in the Field of Financial Control, AL-AIN (Dec. 18, 2017) [Электронный ресурс] // https://al-ain.com: сайт. – Режим доступа: https://al-ain.com/article/egypt-employs-artificial-intelligence (дата обращения: 12.09.2020). 31) Незнамов А. Законы робототехники. Как регулировать искусственный интеллект [Электронный ресурс] // Forbes. – 2018. – 16 янв. – Режим доступа: https://www.forbes.ru/tehnologii/355757-zakony-robototehniki-kak-regulirovat-iskusstvennyy-intellekt (дата обращения: 07.10.2020). 32) Ольга Морозова, ABBYY Россия: «В проектах с искусственным интеллектом российские банки опережают зарубежных коллег» [Электронный ресурс] // Режим доступа: https://www.bfm.ru/news/410009 (дата обращения: 05.10.2020). 33) План развития технологий искусственного интеллекта нового поколения (2017 г.) № 35 Госсовет КНР 8 июля 2017 г. [Электронный ресурс] // Официальный портал правительства КНР. – Режим доступа: http://www.gov.cn/zhengce/content/2017–07/20/content_5211996.htm (дата обращения: 12.09.2020). 34) РБК [Электронный ресурс] // Официальный сайт. – Режим доступа: http://rbc.ru/ (дата обращения: 27.09.2020). 35) Регулятивная площадка [Электронный ресурс] // официальный сайт Центрального банка Российской Федерации. – Режим доступа: https://www.cbr.ru/fintech/regulatory_platform/ (дата обращения: 12.09.2020). 36) Сетелем Банк [Электронный ресурс] // Официальный сайт «Tadviser.ru» . – Режим доступа: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F:Cetelem_(%D0%A1%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BC_%D0%91%D0%B0%D0%BD%D0%BA) (дата обращения: 01.10.2020). 37) «Сетелем Банк» ООО [Электронный ресурс] // Официальный сайт. – Режим доступа: https://www.cetelem.ru/ (дата обращения: 27.09.2020). 38) «Сетелем банк» автоматизировал управление партнерской сетью [Электронный ресурс] // Режим доступа: http://www.iksmedia.ru/news/5248268-Setelem-bank-avtomatiziroval-upravl.html (дата обращения: 27.09.2020). 39) Сетелем Банк и Best2Pay запустили перевод с карты на карту [Электронный ресурс] // Режим доступа: https://plusworld.ru/daily/post-381626-2/ (дата обращения: 27.09.2020). 40) «Сетелем Банк» автоматизировал процессы юридического подразделения с помощью Docsvision [Электронный ресурс] // Режим доступа: https://www.cnews.ru/news/line/2018-04-23_setelem_bank_avtomatiziroval_protsessy_yuridicheskogo (дата обращения: 27.09.2020). 41) Центральный банк Российской Федерации [Электронный ресурс] // Официальный сайт. – Режим доступа: https://cbr.ru/ (дата обращения: 27.09.2020). 42) Шустиков В. «Сколково» и VR_Bank составили третий рейтинг цифровизации банков [Электронный ресурс] // Официальный сайт SK Сколково – 20.09.2020. – Режим доступа: https://old.sk.ru/news/b/pressreleases/archive/2020/09/28/skolkovo-i-vr-bank-sostavili-tretiy-reyting-cifrovizacii-bankov.aspx (дата обращения: 05.10.2020). 43) The AI Index 2018 : Annual Report / Y. Shoham, R. Perrault, E. Brynjolfsson [et al.]. – Stanford: Stanford University, 2018. – 94 p. 44) A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence / J. McCarthy [et al.] // AI Magazine. – 2006. – Vol. 27, № 4. – Р. 12–14. 45) Asilomar AI Principles [Электронный ресурс] // Al News. – Режим доступа: https://www.artificial-intelligence.blog/news/asilomar-ai-principles. (дата обращения: 07.10.2020). 46) AFM, the AFM’s view on robo advice. opportunities, duty of care and points of attention (Mar. 15, 2018) [Электронный ресурс] // https://www.afm.nl: site. – Режим доступа: https://www.afm.nl/~/profmedia/files/onderwerpen/roboadvies-sav/view-robo-advice.pdf, archived at; http://perma.cc/23T9-HCP5 и AFM (дата обращения: 12.09.2020); 47) Ethics Advisory Group : Report 2018 [Электронный ресурс] // J.P. Burgess, L. Floridi, A. Pols [et al.]. – Режим доступа: https://edps.europa.eu/sites/edp/files/publication/18-01-25_eag_report _en.pdf (дата обращения: 07.10.2020). 48) EY Global FinTech Adoption Index [Электронный ресурс] // Режим доступа: https://www.ey.com/en_gl/ey-global-fintech-adoption-index (дата обращения: 05.10.2020). 49) Joint Committee Report on the results of the monitoring exercise on «automation in financial advice» [Электронный ресурс] // https://esas-joint-committee.europa.eu: Site joint committee. – Режим доступа: https://esas-joint-committee.europa.eu/Publications/Reports/JC%202018 %2029 %20-%20JC%20Report%20on%20automation%20in%20financial%20advice.pdf (дата обращения: 12.09.2020). 50) Joint Committee Report on the results of the monitoring exercise on ‘automation in financial advice’ 5.09.2018 [Электронный ресурс] // https://esas-joint-committee.europa.eu: Site joint committee. – Режим доступа: https://esas-joint-committee.europa.eu/Publications/Reports/JC%202018%2029%20-%20JC%20Report%20on%20automation%20in%20financial%20advice.pdf (дата обращения: 12.09.2020). 51) Smith B. The Future Computed: Artificial Intelligence and Its Role in Society / B. Smith, H. Shum. – Washington : Microsoft Corporation, 2018. – 143 p. 52) Shorter G., Miller R. High-Frequency Trading: Background, Concerns, and Regulatory Developments / Congressional Research Service. – 2014. [Электронный ресурс] / http://fas.org: site. – Режим доступа: http://fas.org/sgp/crs/misc/R 43608.pdf (дата обращения: 12.09.2020). 53) Test Fields and Regulatory Co-creation, AI TAIWAN [Электронный ресурс] // Официальный сайт https://al-ain.com. – Режим доступа: https://ai.taiwan.gov.tw/actionplan/test-fields-and-regulatory-co-creation/ (дата обращения: 12.09.2020).