Михайло Зборовський Cosmobet (раніше власник бренду), експерт у розвитку iGaming продуктів

Повністю довіряти алгоритму не можна, але правильно налаштований штучний інтелект (ШІ) помічає ризики швидше за будь-яку команду людей, і саме в цьому його реальна цінність. Розбираємось, де штучний інтелект справді знижує ризики, а де створює нові.

Чому питання довіри до ШІ взагалі виникло

Ще п'ять років тому штучний інтелект у високонавантажених продуктах (фінтех-платформах, iGaming-сервісах, маркетплейсах) сприймався як допоміжний інструмент, щось на кшталт розумного калькулятора. Сьогодні алгоритми самостійно блокують підозрілі транзакції, зупиняють вивід коштів, обмежують акаунти й приймають рішення, які раніше ухвалювала людина.

Це логічно ставить питання, а чи не забагато повноважень ми віддаємо системі, яка не несе персональної відповідальності за помилку?

Михайло Зборовський, експерт із розвитку iGaming-продуктів, який раніше входив до числа бенефіціарів компанії Cosmobet, вважає, що сама постановка питання людина чи алгоритм хибна. За його спостереженнями, у високонавантажених системах мова йде про перерозподіл того, хто за що відповідає (рутинне виявлення аномалій це задача алгоритму, а остаточне рішення в спірних і нетипових випадках це завжди за людиною).

Три ситуації, де ШІ реально знижує ризики

• Виявлення шахрайства й аномальної поведінки

Класична задача антифрод-систем це знайти патерн, який відрізняється від нормальної поведінки користувача, і зробити це до того, як шкода стане невідворотною. Людина фізично не може одночасно відстежувати мільйони транзакцій і зіставляти їх з історичними даними, а модель це робить у режимі реального часу.

Приклад

Якщо акаунт, який роками робив невеликі й регулярні операції, раптово намагається вивести суму, що в десятки разів перевищує звичну, система може автоматично поставити операцію на паузу для перевірки ще до того, як людина-оператор взагалі побачить сповіщення.

• Прогнозування навантаження на інфраструктуру

Ризик тут не фінансовий, а операційний. Падіння сервісу в пікові години коштує репутації та прямих втрат. Предиктивні моделі аналізують історичні патерни трафіку й заздалегідь перерозподіляють серверні потужності, замість того щоб реагувати на збій постфактум.

• Контроль якості даних на вході

Помилка, яка потрапила в систему на етапі збору даних, множиться на кожному наступному етапі обробки. Алгоритми, натреновані на виявлення дублікатів, пропусків і суперечливих значень, ловлять такі помилки раніше, ніж вони встигають вплинути на бізнес-рішення.

Де довіра до алгоритму стає ризиком сама по собі

Тут і криється відповідь на питання з заголовка. Аналітики консалтингових компаній, що досліджують впровадження ШІ у фінансових сервісах, неодноразово звертали увагу на так званий ефект, коли команда перестає розуміти, чому модель ухвалила те чи інше рішення, і починає сліпо йому довіряти.

Михайло Зборовський формулює це так: 

«Алгоритм не про моральну відповідальність. Він відображає ту логіку, яку в нього заклали, і ту якість даних, на яких його навчили. Коли команда перестає ставити моделі запитання чому саме так це перший сигнал, що процес вийшов з-під контролю».

Три типові сценарії, де довіра до ШІ обертається новим ризиком:

• Упереджені дані на вході;
• Відсутність людини в критичній точці рішення;
• Ілюзія об'єктивності.

Як бізнесу знайти баланс:

• Визначити межу автономності алгоритму;
• Забезпечити пояснюваність;
• Регулярно тестувати модель на нових даних;
• Зберегти канал апеляції для людини.

Штучний інтелект у високонавантажених продуктах це інструмент, який розширює його можливості до масштабу, недосяжного вручну. Питання довіряти чи не довіряти некоректне саме тому, що ставить алгоритм і людину в позицію конкурентів. 

Реальна ефективність з'являється там, де компанія чітко розділяє зони відповідальності. Рутинне виявлення сигналів за моделлю, остаточне рішення в спірних випадках за людиною, яка розуміє контекст і несе за нього відповідальність.

Матеріал має інформаційний та аналітичний характер, відображає особисту думку і професійний досвід автора та не є технічною, інвестиційною чи юридичною консультацією.

 

Джерело: Антон Муха 27 вересня 2026