Компании активно внедряют автоматизированные информационные системы, а в организационной структуре большинства из них появились новые штатные единицы, которые должны отвечать за все бизнес-процессы, связанные с хранением и обработкой данных.

Вместе с тем, новые технологии порождают совершенно новую терминологию, незнание которой может квалифицировать каждого из нас как некомпетентного специалиста. Поэтому мы решили представить Вашему вниманию примерный перечень понятий и терминов, знание которых в современном мире попросту необходимо.

Более того, нам кажется, что эта информация будет полезна для тех, кто работает с информацией, специализируется в области риск-менеджмента, а также практикует аудит компаний на предмет соответствия их деятельности действующему законодательству.

1. Блокчейн (Blockchain).

Впервые об этом термине можно было услышать еще в начале 90-х годов, однако в общий обиход он вошел в связи с появлением на рынке первой криптовалюты – Биткоина, фундаментом которой он и является.

«Блокчейн» представляет собой протокол хранения и передачи данных, который сегодня используется в основе большинства современных криптовалют.

По сути, это цифровой децентрализованный регистр, который позволяет отслеживать, записывать и контролировать все события и информацию, например, о системе безопасности сети или об интеллектуальной собственности пользователей, в одной единой цепочке, состоящей из множества компьютерных «узлов».

На практике данный протокол применяют с целью обеспечения безопасности, в том числе, при проведении транзакций, а также для исключения возможности появления в различных системах злоумышленников, пытающихся навязать свои собственные правила и совершить противоправные действия.

2. Облако (Cloud).

Под данным общепринятым термином следует понимать некий «внесистемный», дистанционный ресурс или удаленный сервер, на котором размещена вся информация, подлежащая обработке, хранению, передаче и дальнейшему использованию в целом.

В каком-то смысле принцип хранения информации в «облаке» подобен  хранению собственных персональных данных, однако с возможностью размещения внушительных объемов информации с обеспечением повышенного уровня безопасности.

Более того, в «облаке» можно разместить даже информационную систему, работа с которой станет возможной посредством использования удобного «удаленного интерфейса».

3. Песочница или «тестовая среда» (Sandbox).

По сути, первое название более точное и уже довольно давно вошло в повсеместный обиход.

Говоря простыми словами, «песочница» – это программная среда, в которой была разработана та или иная информационная система или любая другая технология.

Именно в «песочнице» различные учреждения, провайдеры и даже некоторые регуляторы тестируют все новые технологии в режиме реального времени, поскольку такой подход дает возможность проверять их работоспособность без какого-либо вреда, даже в случаях, если тестируемая технология уже используется.

4. «Программное обеспечение как услуга» (SaaS).

На практике, речь идет о принципиально новой бизнес-модели продаж программного обеспечения поставщиками или разработчиками посредством сети Интернет и использования возможностей «облачных технологий».

На практике это выглядит следующим образом: на веб-сайте поставщика покупатель подписывается на все будущие дополнения и обновления к приобретаемому приложению, которые в дальнейшем будет устанавливать данный поставщик в удаленном режиме.

Иными словами, покупатель сразу же приобретает приложение со всеми будущими обновлениями, однако покупка приложений в традиционном понимании этого слова предполагает лишь их установку, а за все будущие обновления пользователям придется платить отдельно.

5. Усовершенствованная технология анализа данных (Advanced data analytics).

В обиходе данную технологию принято называть технологией «Больших данных» (с англ. «Big Data»). Сегодня с ее помощью можно анализировать огромный массив информации в совершенно разных целях.

Использование такой технологии предполагает прогнозирование различных событий или паттернов (моделей) поведения человека и окружающей среды. В профессиональной среде данную технологию, как правило, используют для выявления факторов риска или возможных угроз с тем, чтобы своевременно исключить их влияние в будущем.

К слову, возможностями данной технологии активно пользуются для выявления потребностей целевой аудитории, противодействия отмыванию денег или же для мониторинга бенефициарного права собственности в соответствии с Законом Британских Виргинских Островов от 12.06.2017.

6. Технология RPA (Robotic Process Automation).

Принцип действия данной технологии заключается в использовании программных роботов и искусственного интеллекта с целью автоматизации таких бизнес-процессов на современных предприятиях как: получение доступа к приложениям, ввод и просмотр данных в режиме реального времени, а также копирование и размещение данных в принципиально разных информационных системах.

Необходимо понимать, что на практике речь не идет о полной автоматизации процесса, в котором программный робот самостоятельно определит — когда и где следует размещать информацию. При этом в основу его работы положен изначально прописанный разработчиками алгоритм и определенные правила поведения, согласно которым робот заполняет базы данных и различные электронные таблицы.

Вместе с тем, использование данной технологии в рабочем процессе предполагает выполнение «рутинных» регулярных и повторяющихся задач, а также проведение глубокого анализа имеющихся баз данных на их соответствие внутренним нормативным актам и политике компаний.

7. Искусственный интеллект (ИИ).

Под данным термином следует понимать целый комплекс совершенно разных механизмов и инструментов, которые посредством прописанных компьютерных алгоритмов выполняют достаточно широкий круг задач.

В отличие от возможностей технологии RPA, ИИ позволяет структурировать и приводить к «единому знаменателю» весь имеющийся массив данных, существенно упрощая поставленные перед пользователями задачи. При этом анализ полученных с помощью этой технологии данных дает возможность принимать действительно эффективные управленческие решения.

Как и в случае с технологией «Big Data», возможности искусственного интеллекта широко применяются для выявления финансовых махинаций, пресечения попыток отмывания денег, сбора информации о бенефициарах, мониторинга потребительских предпочтений и действующего законодательства, а также с целью прогнозирования и анализа ликвидности определенных сегментов рынка.

8. Машинное обучение (Machine learning).

Данная технология является, по сути, следствием использования искусственного интеллекта.

Если рассматривать спектр применения машинного обучения в контексте проверки деятельности предприятий и различных структур на соответствие действующему законодательству, то его возможности используются на финансовых биржах, а также для реализации антикоррупционной политики в соответствии с Законом США о борьбе с коррупцией во внешнеэкономической деятельности (FCPA).

Более того, в длительной перспективе и посредством грамотного написания программного кода, а также периодического использования этой технологии для выполнения какой-то конкретной задачи, написанная программа начнет самостоятельно подстраиваться под текущую ситуацию, выявлять все возможные факторы и предлагать наиболее оптимальное решение.

9. Бихевиоральный анализ или анализ моделей поведения в конкретных ситуациях (Behavioral analytics).

Возможно, использование первого наименования смутит некоторых читателей по причине неоднозначного звучания в русском языке, однако на практике прилагательное «бихевиоральный» зародилось и прочно устоялось в обиходе с момента появления одноименного психологического направления, целью которого было изучение моделей поведения личности.

Таким образом, под данным термином следует понимать метод изучения и анализа поведения конкретных объектов, а также прогнозирование их деятельности в дальнейшем.

Если рассматривать области применения данного метода в финансовом сегменте, то он используется для анализа всей информации как внутри компаний, так и на их внешнем контуре, включая выявление негативных факторов, а также для прогнозирования поведения всех клиентов и контрагентов в ближайшей перспективе.

10. Технологии генерации и обработки естественного языка (Natural language generation/processing).

На самом деле подобные технологии стали возможными исключительно благодаря использованию искусственного интеллекта. При этом в их основе лежит попытка программистов «научить» компьютер писать на привычном для нас человеческом языке, а также «понимать» его.

Стоит ли говорить о том, что областей применения таких технологий слишком много?

Однако для примера отметим, что их используют для анализа различных договоров, историй транзакций пользователей, а также в банковской сфере для формирования и предоставления отчетов о подозрительных действиях владельцев счетов и банковских карт.

11. Метод визуализации данных (Data visualization).

В основе данного метода лежат возможности искусственного интеллекта (ИИ), которые позволяют представлять информацию в более наглядном для пользователей виде.

На практике под визуализацией данных следует понимать формирование посредством возможностей программного обеспечения графиков и таблиц на основании ранее проанализированного ИИ массива данных.

Стоит сказать, что данный метод широко используется для анализа информации и разрозненных (неунифицированных) данных.

12. Управление рисками поставщиков или риск-менеджмент поставщиков (Vendor Risk Management).

На самом деле данное направление является отнюдь не новым и используется довольно давно на территории США. В первую очередь, это связано с тем, что с момента появления и внедрения цифровых технологий в компании, последние стали нести частичную ответственность за действия своих контрагентов и поставщиков в части ведения ими финансовой отчетности и методики сбора данных.

Таким образом, сегодня данное направление активно используется компаниями для мониторинга и анализа деятельности поставщиков на предмет соблюдения ими действующего законодательства и реализацией уже заключенных договоров, что предписывается Федеральной резервной системой США, Комиссией по ценным бумагам и биржам (КЦББ) и является требованием Отдела по валютному контролю.

13. Общий регламент по защите данных (GDPR).

Целью данного регламента, вступившего в действие с мая 2018 года, является унификация правил по обеспечению защитой данных, обязательных к исполнению всеми компаниями и предприятиями на территории стран Евросоюза. Данный документ содержит 99 статей, и, фактически, заменяет содержание Директивы о защите данных, изданной в 1995 году.

К слову, этот регламент обязателен к исполнению не только на территории Евросоюза, но и всеми компаниями, которые поставляют свои товары и услуги в страны Европы или осуществляют мониторинг деятельности граждан этих стран.

Таким образом, данный регламент в отличие от своего предшественника, должен соблюдаться всеми участниками процесса передачи и хранения информации, включая третьих лиц.

14. Кибербезопасность (Cybersecurity).

Очевидно, смысл данного термина заключается в необходимости обеспечения защиты и безопасности данных в сети Интернет.

Сегодня проблема кибербезопасности наиболее актуальна, учитывая постоянный рост потребности компаний в анализе данных и автоматизации всех бизнес-процессов.

15. Регулятивные технологии (RegTech).

На самом деле это целая сфера деятельности, задачей которой является автоматизация всех бизнес-процессов, средств управления и унификация политики компаний, а также их соответствие постоянно меняющимся требованиям со стороны действующего законодательства.

Сегодня использование данных технологий особенно актуально для тех компаний, которые понесли убытки в результате финансового кризиса или после издания на территории США Закона Додда-Фрэнка.

Кстати, данные технологии активно используют элементы ранее упомянутого протокола блокчейн, а также процедуры управления политикой и бизнес-процессами компаний.

16. Финансовые технологии (FinTech).

Сегодня данные технологии наиболее актуальны для тех компаний, которые в своей деятельности используют запатентованные методологии и метрики для ведения банковской деятельности и предоставления клиентам, в том числе, бездепозитарных услуг.

Стоит отметить, что актуальность использования этих технологий существенно возросла на фоне соответствующих требований к таким компаниям со стороны представителей Отдела по валютному контролю.

Таким образом, мы постарались осветить большинство наиболее употребляемых терминов и понятий, который должен знать каждый специалист по работе с информацией и большими объемами данных.

Мы уверены, что данная информация окажется полезной и надеемся, что ее изучение подтолкнет Вас к дальнейшему обучению в области риск-менеджмента и управления бизнес-процессами на современных предприятиях.