Everything, Everywhere is Compliance | Andreessen Horowitz
Комплаенс — масштабная и быстрорастущая отрасль: в США работают более 400 000 комплаенс-офицеров, а расходы на их труд превышают $40 млрд в год. Несмотря на рост штатов, качество контроля не улучшается — TD Bank получил штраф $3 млрд за необработанные транзакции. Авторы из a16z утверждают, что ИИ наконец достиг уровня точности, достаточного для доверия в регулируемых отраслях, а риск бездействия для предприятий теперь превышает риск внедрения новых технологий. Статья выделяет три направления трансформации комплаенса с помощью ИИ: превращение нормативных актов в код, замена устаревших систем на AI-нативные платформы и автоматизация ручной работы людей агентами. Приводятся примеры стартапов — Valon, Vesta, Sardine, Tako, Factor Labs — которые уже реализуют эти подходы. В долгосрочной перспективе победят компании, сочетающие все три стратегии.
Всё, везде — это комплаенс
За последние 20 лет самой быстрорастущей профессией в США стали мастера маникюра и педикюра.
Но сразу следом? Комплаенс-офицеры.
Комплаенс — это бизнес масштабнее, чем вы думаете. Каждый доллар, который покидает или поступает в компанию — выплата зарплат (расчёт заработной платы, трудовое законодательство), отчётность о доходах (налоговые декларации), движение капитала (платежи, AML/KYC) — подлежит комплаенс-контролю. В регулируемых отраслях даже способ и частота коммуникаций компании с клиентами — это комплаенс-активность!
Сегодня в Соединённых Штатах работают более 400 000 комплаенс-офицеров, что означает свыше $40 млрд ежегодных расходов на оплату их труда (плюс ещё многие миллиарды на консалтинг и аутсорсинг в области комплаенса). Только в банковской сфере с 2010 по 2014 год в Раздел 12 Кодекса федеральных нормативных актов (CFR): «Банки и банковская деятельность» было добавлено больше регуляторных ограничений, чем содержал весь этот раздел в 1980 году. И всё же, несмотря на спрос, кадровый резерв комплаенса остаётся истощённым. Бюро трудовой статистики США (BLS) прогнозирует более 33 300 вакансий в комплаенсе ежегодно в течение следующего десятилетия — и этот спрос обостряется тем, что в отрасли 87% новичков в итоге уходят из профессии, а ежегодная текучесть превышает 20%, и организации оказываются в непрекращающемся цикле набора и потери экспертизы.
По мере того как мир усложняется и юридические требования к корпорациям растут, ответ предприятий был прост: бросить на проблему больше людей.
Как выясняется, больше людей — не значит лучше результат. Например, в 2024 году TD Bank получил штраф в $3 млрд за неспособность мониторить 92% своих транзакций, включая накопившуюся с 2018 года очередь из 70 000 алертов. И TD Bank не одинок — та же картина раздувающихся команд и растущих завалов повторялась практически в каждом крупном финансовом учреждении за последнее десятилетие. Всё это время работа оставалась упрямо ручной.
Комплаенс — это «чёрная работа»: мучительная, бюрократическая и зачастую бумажная, поэтому она так и осталась ручной и трудоёмкой. Именно это трение и инерция превратили комплаенс в историческое кладбище стартапов.
Так почему сейчас всё иначе?
1. Технология перешла от «достаточно хороша для пилота» к «достаточно хороша, чтобы доверять»
Иногда рынок для того, что сделано очень хорошо, в 100 раз больше рынка для того, что сделано просто нормально. Именно так обстоит дело в комплаенсе, где продукт с точностью 90% всё равно ошибается на 100%.
Ярким примером служит обработка документов (составляющая значительную часть комплаенс-деятельности). OCR существует десятилетиями и справлялся с задачей более-менее. Однако «более-менее» не годится, когда вы андеррайтите ипотеку, проводите онбординг бизнес-клиента или рассматриваете страховую претензию. Но теперь, с появлением Vision Language Models (VLM), которые также понимают широкий контекст документа и допускают меньше ошибок, предприятия не могут подписывать контракты достаточно быстро. Технология не просто стала немного лучше — она преодолела порог от «достаточно хороша для пилота» к «достаточно хороша, чтобы доверять».
Помимо этого, ИИ обладает гораздо более широкими возможностями. Во-первых, он может читать, извлекать и анализировать документы с точностью, близкой к человеческой: учредительные документы, финансовую отчётность и 400-страничные нормативные PDF. Во-вторых, агенты с компьютерным зрением могут навигировать устаревшее ПО так же, как человек — без ожидания API или шестимесячного интеграционного проекта. В-третьих, способность к выполнению длительных задач означает, что агент может вести весь рабочий процесс от начала до конца: извлекать данные, перекрёстно проверять базы, отмечать исключения, формировать отчёт — а не просто помогать с одним шагом.
В юриспруденции широкий выбор моделей и стабильно высокая точность дали командам уверенность наконец принять ИИ — многие LLM теперь набирают 80–100% по 162 задачам юридического мышления из бенчмарка LegalBench. Это напрямую важно для комплаенса, потому что комплаенс — это, по сути, прикладное юридическое мышление в условиях операционных ограничений, построенное на тех же базовых задачах: чтение нормативных текстов, применение правил к фактическим обстоятельствам, выявление исключений и отметка неоднозначностей.
2. Циклы продаж ускорились — от «медленных» к «быстрым»
Впервые риск не модернизировать комплаенс-инфраструктуру для предприятия перевешивает риск изменений. Регулируемые предприятия долго держались за громоздкие GRC-инструменты (Governance, Risk, and Compliance) и хрупкие унаследованные системы, потому что миграция была болезненной, цена ошибки на аудите — слишком высокой, а «достаточно хорошо» казалось безопаснее перемен.
ИИ это изменил. Комплаенс перестаёт быть просто центром затрат и становится драйвером выручки. В финансовых услугах более быстрый KYC/KYB означает более быстрый онбординг, а значит — меньший отток и скорейшее получение дохода. Более качественный AML-мониторинг означает меньше ложных срабатываний, меньше заблокированных легитимных клиентов и меньше испорченных отношений. Более быстрые маркетинговые проверки позволяют показывать рекламный контент клиентам своевременнее. Это меняет конкурентный аргумент: предприятия, которые модернизируются, не просто экономят — они конвертируют клиентов, которых не успевают онбордить их более медленные конкуренты. Конкуренция идёт не с самим ИИ. Она — с другими предприятиями, у которых ИИ уже есть.
Более того, если мы допустим, что агенты скоро станут основными покупателями в интернете, это открывает совершенно новую категорию рисков. Традиционный комплаенс был рассчитан на людей. Теперь нам нужен современный ИИ-подход для верификации личности, оценки намерений и определения ответственности, когда контрагент — автономный агент.
Всё это означает, что функция, которая исторически не покупала ПО, внезапно проявила к нему живой интерес.
Три уровня комплаенса
Каждая комплаенс-функция в каждом регулируемом предприятии строится из одних и тех же трёх составляющих:
Нормативная база, которая определяет работу: правила, внутренние политики и бесконечный перевод между ними. Программные системы, которые пытаются кодифицировать эту нормативную базу: GRC-платформы, системы управления кейсами, инструменты санкционного скрининга и хрупкие автоматизации, связывающие всё воедино. Люди, которые используют ПО в соответствии с нормативной базой: читают документы, заполняют формы, сверяют базы данных, пишут отчёты.
Большая часть «работы, которую нужно сделать» в комплаенсе состоит из копирования информации из документов, ручной проверки этой информации на точность или несоответствия и непрерывного мониторинга (повторения первых двух задач с регулярной периодичностью).
Чтобы проиллюстрировать это, возьмём подачу Сообщения о подозрительной деятельности (SAR) в банке. Когда в NICE Actimize [ПО] срабатывает алерт о необычной транзакционной активности, комплаенс-офицер Сара [люди] изучает кейс, переходит в основную банковскую систему, чтобы выгрузить полную историю транзакций, а затем сверяет KYC-досье клиента в отдельной базе данных и на общем диске — документы по онбордингу, верификацию личности и подтверждение источника средств. Она сверяется с внутренними руководствами и правилами [нормативная база], чтобы оценить, превышает ли активность порог для SAR, и принимает решение, а затем возвращается в NICE Actimize, чтобы написать свой «нарратив», вручную копируя детали транзакций и данные клиента из каждой системы, которую она только что посетила.
Любая из этих составляющих — отличная точка входа для построения ИИ-стартапа.
1. Превратить нормативную базу в код
Каждая новая запись в Разделе 12 (OCC, ФРС, FDIC — более 70 глав!), FINRA, SEC, CFTC и каждое изменение на уровне штатов приходит в виде PDF, который люди должны прочитать, интерпретировать, перевести во внутреннюю политику, а затем отслеживать на предмет изменений.
ИИ может превратить нормативную базу в код: структурированный, автоматически обновляемый, интерпретируемый агентами. 400-страничный нормативный документ теперь может быть разобран в структурированный набор обязательств, которые ПО способно проверять. Нормативная база перестаёт быть документом, который интерпретируют люди, и становится кодом, который исполняют системы. В результате меняются две вещи: мониторинг становится непрерывным вместо периодического, а нормативное изменение распространяется по предприятию за минуты вместо кварталов. В случае расчёта зарплат в Бразилии вся работа комплаенс-офицера — обновлять государственные веб-сайты в поисках изменений правил, выбирать затронутых сотрудников в таблице и вручную пересчитывать зарплату.
Пример: Tako преобразует трудовое законодательство Бразилии (более 10 000 профсоюзов и почти 900 изменений правил в год) в «систему интеллекта», которая проверяет расчёт зарплат и профсоюзные нормы в контексте вашей компании, отвечает на сложные вопросы по кадровым операциям на естественном языке и в реальном времени отмечает действия, выходящие за рамки политики, до того как они станут нарушениями.
2. Заменить устаревшие системы
Многие комплаенс-функции работают на платформах, появившихся до эпохи облака, скреплённых людьми, которые копируют-вставляют и кликают между системами. Вот почему каждый рабочий процесс ощущается медленным, даже если каждый отдельный инструмент не тормозит: интеграционным слоем служит человек. Более того, замена любой из этих систем означала многолетнюю миграцию, которую не хотел утверждать ни один директор по рискам.
Из-за этого многие предприятия (особенно банки) сидят на десятилетиях инфраструктурного долга, и этот долг теперь — главное препятствие для внедрения ИИ.
Итак, у корпоративных заказчиков теперь есть три варианта, чтобы воспользоваться преимуществами ИИ:
Оставить действующую систему, но перейти на «безголовый» режим: использовать текущую систему как бэкенд и строить агентов или новые интерфейсы поверх неё. Написать замену с помощью vibe-кодинга: пересобрать систему записи самостоятельно, включая модель данных, права, рабочие процессы, интеграции и аудируемость. Купить новую AI-нативную версию: перейти на систему, изначально спроектированную для агентов, машиночитаемости и оркестрации.
Если ваша система хранит критически важные для комплаенса данные, подключена к десяткам внутренних и внешних источников данных и партнёров и кодифицирует годы институциональной логики — неприятие рисков будет тянуть вас к варианту (1). Но тогда вы обрекаете себя на проигрыш конкурентам, которые способны радикально сократить затраты и увеличить выручку с помощью ИИ (попробуйте добавить эффективного голосового агента, которому нужно читать/писать в ПО из 1990-х).
Теперь не только возможно заменить устаревшие системы — это ещё и необходимо, чтобы извлечь пользу из ИИ. Устаревшие системы создавались для людей: данные изолированы и труднодоступны, правила зашиты в код и обновляются медленно, а рабочие процессы идут пакетами, а не в реальном времени. В банковской сфере это может быть что угодно — от Jack Henry (основная банковская система) до NICE Actimize (мониторинг транзакций) или Smarsh (контроль за сотрудниками).
Пример:
Valon (обслуживание ипотеки) создал ипотечный сервисер с нуля, чтобы доказать, что ПО способно превратить операции с нулевой маржой в бизнес с маржинальностью 60%+. Они кодифицировали сложные сервисные процессы в ValonOS: AI-нативную операционную систему, заменяющую 25+ разрозненных устаревших систем структурированными рабочими процессами, аудируемыми реестрами и программируемыми действиями. Теперь они лицензируют эту систему записи для всей индустрии обслуживания ипотеки объёмом $100 млрд+, причём каждый новый клиент усиливает маховик данных, делающий ИИ-агентов всё интеллектуальнее. Vesta (выдача ипотечных кредитов) управляет и координирует все комплаенс-правила при выдаче кредитов — CFPB (TRID, HMDA и др.), различия между 50 штатами, плюс всю комплаенс-отчётность перед федеральными и региональными агентствами. Поэтому обновление комплаенса — это push кода, а не корпоративное обновление, требующее услуг по внедрению. Кредиторы получают точную аудируемость и экономию эффективности в 25–50%. Sardine (мошенничество и мониторинг транзакций) заменяет NICE Actimize. Sardine работает в облаке и может выполнять как инлайн-детекцию мошенничества в реальном времени, так и сложные постфактум-сценарии AML. Агенты поверх «живых» данных Sardine ускоряют комплаенс-проверки до 30 раз. Например, агент-суммаризатор SAR (Сообщения о подозрительной деятельности) полностью автоматизирует заполнение 60–100 различных полей на одну сущность (извлекая данные из нескольких систем), сокращая время подачи одного SAR с 30+ минут до менее 1 минуты.
3. Усилить работу людей
Большая часть комплаенс-работы состоит из одних и тех же трёх человеческих действий, повторяющихся бесконечно: (1) анализ документов, (2) ручные рабочие процессы проверки и (3) непрерывный мониторинг (1) и (2).
Связующим звеном между этими действиями исторически был человек, кликающий по устаревшему ПО, — и именно здесь вступают в игру агенты с компьютерным зрением.
Возьмём онбординг в бизнес-банкинге. Когда клиент проходит онбординг, комплаенс-офицер Сара должна изучить и извлечь ключевую информацию из документов потенциального клиента (удостоверения личности, паспорта, учредительные документы) и финансовой отчётности. Затем ей нужно внести эту информацию в набор устаревших программных инструментов и провести проверки по различным базам данных для валидации (санкции, реестры юридических лиц и т.д.). С ИИ весь этот рабочий процесс может быть автоматизирован от начала до конца: документы загружаются и разбираются мгновенно, базы данных проверяются параллельно, а исключения отмечаются для человеческой проверки, а не человеческого исполнения.
Пример: Factor Labs работает поверх устаревших систем, а не заменяет их. Агенты с компьютерным зрением автоматизируют обработку чарджбэк-споров для банков и платёжных компаний. Каждая задача агента следует «плейбуку» — пошаговым инструкциям, адаптированным под конкретного мерчанта и соответствующим процессам карточных сетей. Агент воспроизводит действия человека-аналитика: входит в корпоративные системы (Outlook, Excel, антифрод-платформы вроде CyberSource), собирает доказательства, компилирует их в отформатированный документ Word с фирменным бланком клиента и отправляет итоговый PDF обратно клиенту.
Заключение
Нам нравятся все эти подходы, и в конечном счёте большинство новых систем будут реализовывать все три. Наиболее эффективная начальная точка входа зависит от вашего рынка:
(1) Среды с высокой нормативной динамикой: множество нормативных актов в разных юрисдикциях, которые постоянно меняются, или частые правоприменительные меры и результаты проверок, требующие от компании обновления надзорной/комплаенс-среды — здесь лучше начинать с «превращения нормативной базы в код».
(2) Заход на систему записи имеет смысл, когда:
(a) Есть возможность выйти на чистое поле, то есть нет укоренившегося конкурента для нового сегмента клиентов. Если клиент выбирает систему записи с нуля, предпочтение современного AI-нативного стека — это выбор по умолчанию, например, новые банки, формирующиеся в Саудовской Аравии (например, Stitch) или множество RIA, которые сейчас становятся независимыми и открывают бизнес в США. (b) Старые системы настолько дороги в эксплуатации и настолько затрудняют обратную запись, что для использования ИИ приходится заменять их полностью.
(3) Потоки работ, ориентированные на результат, с большими завалами и/или нехваткой кадров — выигрывают от усиления работы людей. Когда комплаенс-работа завершается конкретным артефактом (отчёт, подача документа, сертификация), самая острая потребность может состоять в том, чтобы добавить «работников» (в данном случае агентов, которые работают 24/7 и не совершают ошибок) в очередь. Например, разгрузка очередей алертов (как в случае завала в 70 000 кейсов у TD Bank).
В конечном счёте мы считаем, что эти подходы сойдутся воедино. Компании-победители в этом пространстве будут превращать нормативную базу в код, владеть новой системой записи и развёртывать флот агентов поверх неё.
Если вы строите именно это — приходите поговорить с нами.
James da Costa
— партнёр в Andreessen Horowitz, где он специализируется на инвестициях в B2B-софт и финансовые услуги.
Angela Strange
— генеральный партнёр в Andreessen Horowitz, где она специализируется на финансовых услугах, страховании и B2B-софте (с применением ИИ).
Экспертные новости от a16z
Мы создали сеть экспертов, глубоко погружённых в технологии и их влияние на наше будущее. Подпишитесь на наши рассылки, чтобы получать их точку зрения.
Мнения, выраженные в «постах» (включая подкасты, видео и социальные сети), принадлежат указанным в них сотрудникам a16z и не являются позицией a16z Capital Management, L.L.C. («a16z») или её аффилированных лиц. a16z Capital Management является инвестиционным консультантом, зарегистрированным в Комиссии по ценным бумагам и биржам. Регистрация в качестве инвестиционного консультанта не подразумевает каких-либо специальных навыков или подготовки. Посты не адресованы инвесторам или потенциальным инвесторам и не являются предложением о продаже или приглашением к покупке каких-либо ценных бумаг и не могут использоваться при оценке достоинств какой-либо инвестиции.
Содержание данных материалов — а также материалов, доступных на любых связанных платформах распространения и любых публичных аккаунтах a16z в социальных сетях, платформах и сайтах (совокупно — «каналы распространения контента») — не должно рассматриваться или использоваться в качестве инвестиционных, юридических, налоговых или иных рекомендаций. По всем юридическим, деловым, налоговым и иным вопросам, связанным с инвестициями, следует обращаться к собственным консультантам. Любые прогнозы, оценки, предположения, целевые показатели, перспективы и/или мнения, выраженные в настоящих материалах, могут быть изменены без предварительного уведомления и могут отличаться или противоречить мнениям, выраженным другими лицами. Любые графики, представленные здесь или на каналах распространения контента a16z, носят исключительно информационный характер и не должны использоваться при принятии инвестиционных решений. Определённая информация, содержащаяся здесь, получена из сторонних источников, в том числе от портфельных компаний фондов под управлением a16z. Хотя информация взята из источников, считающихся надёжными, a16z не проводила независимую проверку такой информации и не делает заявлений о её достоверности или пригодности для конкретной ситуации. Кроме того, посты могут содержать рекламу третьих лиц; a16z не проверяла такую рекламу и не одобряет содержащийся в ней рекламный контент. Весь контент актуален только на указанную дату.
Ни при каких обстоятельствах посты или иная информация, размещённая на данном веб-сайте — или на связанных каналах распространения контента — не должна рассматриваться как предложение о покупке или продаже какой-либо ценной бумаги или доли участия в каком-либо объединённом инвестиционном фонде, организованном, обсуждаемом или упоминаемом сотрудниками a16z. Равно как она не должна рассматриваться как предложение об оказании инвестиционных консультационных услуг; предложение об инвестировании в объединённый инвестиционный фонд под управлением a16z будет сделано отдельно и исключительно посредством конфиденциальных документов конкретного объединённого инвестиционного фонда — которые должны быть прочитаны полностью и только теми лицами, которые, среди прочих требований, соответствуют определённым квалификационным критериям согласно федеральному законодательству о ценных бумагах. Такие инвесторы, определяемые как аккредитованные инвесторы и квалифицированные покупатели, как правило, считаются способными самостоятельно оценивать достоинства и риски предполагаемых инвестиций и финансовых вопросов.
Не может быть никаких гарантий того, что инвестиционные цели a16z будут достигнуты или что инвестиционные стратегии окажутся успешными. Любые инвестиции в фонд под управлением a16z сопряжены с высокой степенью риска, включая риск полной потери вложенных средств. Любые инвестиции или портфельные компании, упомянутые, указанные или описанные здесь, не являются репрезентативными для всех инвестиций в фонды под управлением a16z, и не может быть никаких гарантий того, что эти инвестиции будут прибыльными или что другие инвестиции, сделанные в будущем, будут иметь аналогичные характеристики или результаты. Список инвестиций, осуществлённых фондами под управлением a16z, доступен здесь: https://a16z.com/investments/. Прошлые результаты инвестиций a16z, объединённых инвестиционных фондов или инвестиционных стратегий не обязательно являются показателем будущих результатов. Из данного списка исключены инвестиции (и определённые публично торгуемые криптовалюты/цифровые активы), эмитент которых не дал a16z разрешения на публичное раскрытие. Что касается инвестиций в криптовалютные или токен-проекты, a16z действует в собственных финансовых интересах, а не обязательно в интересах других держателей токенов. a16z не имеет особой роли в каких-либо из этих проектов и не обладает полномочиями по управлению ими. a16z не берёт на себя обязательств по дальнейшему участию в этих проектах, кроме как в качестве инвестора и держателя токенов, и другие держатели токенов не должны ожидать или полагаться на какое-либо особое участие a16z.
В отношении фондов под управлением a16z, зарегистрированных в Японии, a16z предоставит любому представителю японской общественности копию документов, которые должны быть публично доступны в соответствии со статьёй 63 Закона о финансовых инструментах и биржах Японии. Для запроса таких документов обращайтесь по адресу compliance@a16z.com.
С другими условиями использования сайта можно ознакомиться здесь. Дополнительная важная информация об a16z, включая Брошюру формы ADV, часть 2A, доступна на сайте SEC: http://www.adviserinfo.sec.gov.