Автоматизація комплаєнсу: від модного тренду до базового елементу безпеки бізнесу
На що звернути увагу українським компаніям, щоб знизити реальні правові ризики та зберегти час для стратегічних рішень
Ще кілька років тому комплаєнс у багатьох компаніях сприймався як формальна вимога – набір внутрішніх політик, чеклістів і паперових процедур «для регулятора». Сьогодні ця логіка більше не працює. Постійне розширення санкційних списків, набрання чинності Регламентом ЄС про штучний інтелект (EU AI Act), а також посилення нагляду з боку НБУ та Держфінмоніторингу фактично змусили бізнес переглянути саму природу комплаєнс-функції.
Ручні перевірки, періодичні скринінги та реактивний підхід поступово втрачають ефективність, що своєю чергою несе реальні правові ризики для компаній. Як автоматизація комплаєнсу для бізнесу перетворилася з популярного тренду в базовий елемент безпеки та на які інструменти потрібно звернути увагу вітчизняним підприємцям, спеціально для Mind розповів Микита Татаринов, юрист LCF Law Group.
Як підхід до автоматизації залежить від юрисдикції?
Варто визнати: глобальний тренд автоматизації є спільним, але мотивація різних юрисдикцій суттєво відрізняється.
Якщо для західних компаній автоматизований комплаєнс – це насамперед масштабування процесів і підвищення операційної ефективності, то для українського бізнесу він давно став інструментом виживання. Воєнний стан, санкційний контроль і банківський нагляд не залишають простору для помилок.
Американський підхід до автоматизації комплаєнсу традиційно будується навколо роботи з великими масивами даних. Саме в США одними з перших почали впроваджувати системи так званого предиктивного комплаєнсу – коли алгоритми машинного навчання аналізують поведінкові та фінансові патерни з метою виявлення ризиків порушення антикорупційного законодавства або інсайдерської торгівлі ще до фактичного правопорушення.
Окремою рисою американської практики у 2026 році став акцент на explainable AI. Регулятори більше не задовольняються відповіддю «так вирішив алгоритм». Компанії мають бути здатні пояснити, за якою логікою система відмовила клієнту, зупинила трансакцію або ініціювала внутрішнє розслідування.
Європейський підхід своєю чергою формалізований значно жорсткіше. Повна імплементація EU AI Act означає, що бізнес зобов’язаний контролювати не лише результат роботи автоматизованих систем, а й самі алгоритми. Йдеться про якість даних, документацію моделей, технічний та юридичний нагляд протягом усього життєвого циклу системи.
Особливе місце в ЄС посідає автоматизація ESG-комплаєнсу. Спеціалізоване програмне забезпечення вже сьогодні дозволяє в режимі реального часу відстежувати екологічні та соціальні показники по всьому ланцюгу постачання, разом із вуглецевим слідом і дотриманням стандартів праці.
На цьому тлі український досвід є менш формалізованим, але значно динамічнішим. Українські юристи та комплаєнс-офіцери працюють у середовищі, де санкційне поле змінюється буквально щодня. Ключовий ризик полягає не в помилці на етапі укладення договору, а в тому, що контрагент може потрапити до санкційних списків РНБО, OFAC чи ЄС уже наступного дня.
Розвиток автоматизації комплаєнсу в Україні: напрямки, тренди, інструменти
З огляду на швидко змінювані умови та потенційний статус контрагентів, автоматизація комплаєнсу в Україні розвивається у двох практичних напрямках:
1. Глибока інтеграція внутрішніх систем компаній із державними реєстрами та комерційними агрегаторами даних.
Провідні агрохолдинги й енергетичні компанії вже давно відійшли від вибіркових перевірок. Їхні ERP-системи регулярно, інколи щогодини, оновлюють інформацію про всю базу контрагентів через API-рішення, наприклад YouControl або Опендатабот.
У разі появи «червоного прапорця» – наприклад, зміни кінцевого бенефіціарного власника на особу, пов’язану з рф, система блокує платежі до завершення перевірки комплаєнс-офіцером. Це дозволяє мінімізувати ризики кримінальної відповідальності за фінансування держави-агресора.
2. Автоматизація фінансового моніторингу відповідно до вимог НБУ.
Українські фінансові установи дедалі активніше використовують алгоритми штучного інтелекту для виявлення складних схем обходу санкцій і відмивання коштів. За швидкістю реакції такі системи часто перевершують більш консервативні європейські банківські рішення.
Окремої уваги заслуговує автоматизована ідентифікація кінцевих бенефіціарних власників. Складні багаторівневі корпоративні структури, офшорні юрисдикції та номінальні власники залишаються одним із найпоширеніших інструментів приховування реального контролю над юридичними особами.
Українські банки та фінансові компанії дедалі частіше застосовують графовий аналіз, який дозволяє будувати повні карти зв’язків – від прямої власності до спільних директорів, адрес реєстрації та навіть непрямих соціальних зв’язків.
Такі системи вміють знаходити аномалії, які складно побачити під час «ручної» перевірки. Наприклад, коли великий промисловий актив переходить у власність особи без відповідного ділового бекграунду.
Ще одним помітним трендом став перехід від формальних лімітів до поведінкового скорингу. Замість того щоб блокувати операції лише через перевищення певної суми, банки аналізують типовість поведінки клієнта. Якщо профіль діяльності різко змінюється або фінансові потоки не відповідають заявленій бізнес-моделі, система автоматично сигналізує про підвищений ризик.
***
Отже, у сучасних умовах автоматизація комплаєнсу для українських компаній – це вже питання одночасно і оптимізації витрат, і безперервності бізнесу, і зниження реальних правових ризиків.
Автоматизація комплаєнсу надає інструменти, які дозволяють бачити ризики швидше та глибше. Делегуючи рутинні перевірки системам, компанії отримують найцінніший ресурс – час для стратегічних рішень. У світі, де санкційні списки та регуляторні вимоги змінюються майже безперервно, саме швидкість реакції стає ключовим елементом правової безпеки бізнесу.
Автори матеріалів OpenMind, як правило, зовнішні експерти та дописувачі, що готують матеріал на замовлення редакції. Але їхня точка зору може не збігатися з точкою зору редакції Mind.
Водночас редакція несе відповідальність за достовірність та відповідність викладеної думки реальності, зокрема, здійснює факт-чекінг наведених тверджень та первинну перевірку автора.
Mind також ретельно вибирає теми та колонки, що можуть бути опубліковані в розділі OpenMind, та опрацьовує їх згідно зі стандартами редакції.
