Одной из главных тенденций развития отраслей экономики промышленно-развитых стран выступает внедрение современных технологий, в основе которых лежат результаты научно-исследовательской деятельности и широкий перечень достижений, обеспечивающих более высокие показатели производительности труда и качество жизни населения. Рассматривая аспекты трансформации экономики Российской Федерации, необходимо также делать акцент на высокую роль и целесообразность внедрения современных технологий и систем в соответствии с трендами инновационного развития и обострением конкурентной борьбы в связи с нарастающим кризисом в системе международных отношений.
Одним из приоритетов внедрения современных технологий является реализация мер фундаментальной перестройки бизнес-процессов и трансформации систем, определяющих основы функционирования предприятий. Конечной целью данных нововведений является достижение широкого комплекса конкурентных, управленческих, производственно-хозяйственных и финансовых преимуществ. В самых общих чертах инновационное развитие предприятий направлено на совершенствование процессов производственной, коммерческой и управленческой деятельности посредством внедрения широкого спектра инноваций, в основе которых лежат результаты научно-исследовательской деятельности, которые внедряются как более совершенные технологии, инструменты и методы ведения бизнеса.
Одной из наиболее востребованных и актуальных технологий управленческой деятельности на современном этапе развития экономики является искусственный интеллект.
С развитием передовых технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО), квантовые вычисления и анализ больших данных (Big Data) [1] , появляется возможность разработки систем адаптивного управления, способных реагировать на изменения в реальном времени и оптимизировать процессы управления финансами.
Искусственный интеллект (ИИ) — это компьютерные системы и алгоритмы, способные к обучению, адаптации и выполнению задач, которые традиционно являются «человеческими», например, распознавание речи, обработка естественного языка, решение задач, игры, анализ данных и многое другое.
Искусственный интеллект (ИИ) является областью компьютерных наук, которая стремится создать компьютерные системы, способные выполнять задачи, требующие интеллектуального мышления. Это включает в себя обработку информации, обучение, принятие решений и решение проблем, которые ранее считались прерогативой человека.
Искусственный интеллект (ИИ) — это совокупность научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера, которые ранее были присущи только разумному индивиду. В составляющие искусственного интеллекта входит, как логическое мышление, так и интуиция. Учёные сделали огромный прорыв в науке, создав искусственные нейронные сети, схожие по образу нейронной сети живых организмов.
Системы искусственного интеллекта могут проводить анализы финансовых данных, прогнозировать краткосрочные и долгосрочные финансовые показатели, определять оптимальные стратегии управления капиталом и ресурсами. Это позволяет предприятиям принимать грамотные управленческие решения на основе объективных данных и аналитики.
Одно из основных влияний искусственного интеллекта на корпоративные финансы — это автоматизация рутинных финансовых процессов и задач, таких как обработка данных, учет операций и составление отчетности. Системы искусственного интеллекта могут обрабатывать большие объемы данных быстрее и точнее, чем человек, что освобождает финансовые отделы от рутинных задач и позволяет сотрудникам сосредоточиться на более стратегических и аналитических задачах.
Искусственные нейронные сети [2] — это модель работы биологических нейронов, клеток головного мозга, представленная набором математических инструкций, которые записаны в виде программного кода.
Применение искусственного интеллекта в управлении финансами позволяет повысить эффективность и точность принимаемых решений, сократить издержки и улучшить качество управления финансовыми ресурсами.
По мнению А. И. Курочкина инновационные тренды в сфере финансов направлены на обеспечение следующих преимуществ:
1) помощь в управлении финансовыми средствами;
2) использование технологии блокчейн для обеспечения безопасности проведения финансовых операций;
3) персонализированные финансы: учитывают индивидуальные предпочтения пользователя.
С помощью алгоритмов анализа больших данных и глубокого обучения можно анализировать миллионы финансовых данных, включая цены акций, объемы торгов и макроэкономические показатели, чтобы выявить скрытые закономерности и предсказать будущие движения рынка. Это помогает инвесторам и трейдерам принимать более обоснованные решения и получать прибыль.
Полезные эффекты от внедрения ИИ:
– снижение рисков;
– функции по продаже и продвижению банковских продуктов;
– снижение расходов и повышение доходов;
– анализ поведения потенциальных клиентов (поведение, транзакции, тематика обращений).
Основные направления внедрения ИИ-технологий:
– риск-менеджмент;
– поддержка клиента (приложения с чат-ботами, голосовые помощники);
– персонализированный маркетинг;
– автоматизация процессов (роботизация);
– инвестирование (портфельное управление), прогнозирование на основе анализа данных;
– защита от мошенничества.
Под риск-менеджментом понимается реализация грамотных управленческих решений, выработанных на основе анализа, и направленных на минимизацию вероятности наступления убытков. В финансовой сфере широко применяется кредитный скоринг, который на основе использования ИИ-технологий, анализирует потенциал клиента на предмет его кредитоспособности. Анализ основывается на численных статистических методах (BIG DATA). Путем заполнения анкеты, разработанной андеррайтерами, присвоения баллов, автоматически принимается решение об одобрении или отклонении заявки на выдачу кредита.
Используя передовые алгоритмы и методы анализа данных, ИИ может оценивать риски, связанные с различными финансовыми инструментами, и рекомендовать оптимальные конфигурации портфеля.
Преимуществом в использовании ИИ при оценке кредитоспособности клиента является способность анализировать большие объемы данных и высокая точность прогноза.
Для автоматического скоринга заявок финансовые организации применяют модели машинного обучения, на основе информации о заявителе (его кредитная история, доходы, ряд других критериев).
Принцип работы следующий:
– изучение нейросетью анкеты заемщика;
– сопоставление данные с требованиями банка;
– прогноз риска невозврата средств;
– итоговое решение об одобрении или отклонении заявки.
Поддержка клиента (приложения с чат-ботами, голосовые помощники). С одной стороны, банки и финансовые компании оптимизируют свои расходы, использую для обслуживания клиентов виртуальных помощников, так как порой чат-бот способен заменить нескольких сотрудников.
Виртуальные ассистенты достаточно качественно обрабатывают запросы клиентов, в части предоставления информации о балансе, операциях, транзакциях. Однако в части нестандартных вопросов, нешаблонных, требуется серьезные доработки и на помощь приходят ассистенты. При этом важно отметить, что запрос на создание чат-ботов один из самых распространённых.
Защита от мошенничества. ИИ используется финансовыми институтами как важный элемент защиты от мошенников.
В первую очередь, ИИ собирает и анализирует информацию о стандартном, типичном поведении клиента и выявляет отклоняющееся от нормального. Определение необычных и аномальных транзакций имеет определяющую роль в области финансового мошенничества. При этом нейросеть умеет отличать бытовые ситуации, когда ребенок без разрешения потратил деньги с маминой карты, от действий профессиональных мошенников.
В рамках персонализированного маркетинга выявляются склонности (к той или иной покупке), построение рекомендательных систем на основе модели склонности, которые строятся в том числе, на машинном обучении. Рекомендательная система определяет продукт, который наиболее релевантен для конкретного клиента (это и появление рекламного баннера при загрузке приложения мобильного банка). Склонность клиента определяется обычно в процентном соотношении, чем выше процент, тем выше вероятность совпадения интереса клиента предложенному продукту. При чем модели могут настраиваться не только на предложение (продукт), но и канал и время коммуникации, таким образом, интеллектуальная система определяет время направления сообщения клиенту.
Для автоматизации многих оперативных постоянных многочисленных операций используют ИИ. Результатом роботизации процессов становятся программные роботы, которые выполняют рутинные задача (обработка заявок, проверка данных, контроль правильности заполнения заявок, идентификация заявителя, оцифровка документов). В области портфельного управления ИИ используется для анализа рынка и принятия решений о портфеле, здесь машинное обучение анализирует большой объем данных для определения оптимальных инвестиционных стратегий. При чем виртуальные роботы-советники анализируют рынки, готовят рекомендации по портфелям и оптимизации инвестиционных стратегий.
Кроме того, ИИ способен выявлять скрытые закономерности и предлагать прогнозировать тренды и определять тенденции финансовой сферы. Банки и финансовые компании применяют эти технологии для определения рыночных трендов, в том числе прогнозирования оптимальной цены акций, ценных бумаг. Отдельный важный блок — аналитический (транзакции, финансовые потоки и пр.), а также определение паттернов и факторов.
При минимизации рисков утечки информации на первый план выходит необходимость осуществления и время реагирования на риск, возникающие в процессе обработки большого объема информации. И здесь, по мнению экспертов, процесс обработки и хранения информации должны быть регламентированы внутренним порядком обеспечения по информационной безопасности.
Кроме того, особое место занимают внутренние угрозы, связанные с нарушениями в хозяйственной деятельности, такие как:
– режим сохранения конфиденциальной информации;
– деловой имидж (репутация);
– нарушения в технологии;
– криминал в действия персонала (воровство, подкуп, продажа коммерческой информации конкурентам и т. д.).
В кредитных организациях контроль указанных угроз обычно относится к вопросам ведения внутренних служб безопасности, которые отвечают за:
– аутентификацию;
– защиту от несанкционированного доступа к системам: в том числе внутреннюю — от незаконного доступа сотрудников;
– защиту каналов передачи данных, обеспечение целостности и актуальности данных при обмене информацией с клиентами;
– обеспечение юридической значимости электронных документов;
– управление инцидентами информационной безопасности;
– управление непрерывностью ведения бизнеса; — внутренний и внешний аудит системы информационной безопасности.
Главной проблемой по-прежнему остается вопрос кибербезопасности в области финансовой деятельности. И здесь важно использовать возможности машинного обучения в части изучения и обобщения всех предшествующих шаблонов обнаружения вредоносных программ, в том числе на стадии определения подозрительного поведения и моментального оповещения о нем.
Искусственный интеллект для повышения кибербезопасности может быть использован в целях:
– предупреждения потенциальных атак;
– выявления попыток взлома;
– обнаружения вредоносных программ;
– идентификации вредоносного ПО;
– определения подходов к минимизации последствий атак.
Таким образом, искусственный интеллект представляет собой компьютерные системы и алгоритмы, способные к обучению, адаптации и выполнению задач, которые традиционно являются «человеческими», например, распознавание речи, обработка естественного языка, решение задач, игры, анализ данных и многое другое.
Важным аспектом исследования эволюции искусственного интеллекта является подходы к правовому регулированию практического применения данной технологии.
Прежде всего, необходимо выделить ключевые задачи регулирования в сфере ИИ:
– создание основ правового регулирования новых общественных отношений, формирующихся в связи с применением систем искусственного интеллекта и робототехники, имеющих преимущественно стимулирующий характер;
– определение правовых барьеров, затрудняющих разработку и применение систем искусственного интеллекта и робототехники в различных отраслях экономики и социальной сферы;
– формирование национальной системы стандартизации и оценки соответствия в области технологий искусственного интеллекта и робототехники.
В Российской Федерации развивается система комплексного регулирования общественных отношений, возникающих в связи с развитием и использованием технологий ИИ, включающая в себя:
– нормативно-правовое регулирование;
– нормативно-техническое регулирование;
– этическое регулирование.
Одним из основных нормативных актов в Российской Федерации, регулирующих правовую основу искусственного интеллекта является Указ Президента Российской Федерации от 10 декабря 2019 года № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации», утвердивший «Национальную стратегию развития искусственного интеллекта на период до 2030 года». Однако в этом документе нет юридически обозначенного определения Искусственного интеллекта.
Через год уже был утверждён Федеральный закон «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» от 24.04.2020 в котором в статье 2 пункт 1 искусственный интеллект определяется как «технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека».
Развитие ИИ поддерживается через введение экспериментальных правовых режимов (ЭПР)
– Федеральный закон от 31.07.2020 г. No 258-ФЗ «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций в Российской Федерации»,
– Федеральный закон от 02.07.2021 No 331-ФЗ «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в связи с принятием Федерального закона «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций в Российской Федерации»»
На уровне отраслевых направлений применения ИИ принято руководствоваться широким спектром постановлений и приказов Правительства РФ и местных органов управления.
Рассматривая ретроспективу развития законодательства, направленного на регулирование применении ИИ, следует отметить, что в России вопрос о создании закона о робототехнике впервые прозвучал в 2016 году. Концепция закона была предложена основателем инвестиционного фонда Grishin Robotics, председателем совета директоров Mail.RuGroup Дмитрием Гришиным. Концепция предполагала создание реестра роботов и ограничение пределов ответственности создателей и владельцев роботов, что смогло бы понизить риски потенциальных инвесторов, стимулируя вложение средств в разработки.
Концепция предусматривала внесение изменений в Гражданский кодекс Российской Федерации, в первой части которого должна была появиться глава, регулирующая статус «роботизированных агентов», которыми выступали бы сложные роботы, зарегистрированные в специальном едином государственном реестре.
Согласно концепции, действие закона распространялось бы на робота, если он внесен в реестр. Предусматривалась добровольная регистрация по решению владельца робота, ее отсутствие позволяло бы рассматривать действия робота как действия владельца.
О непроработанности концепции сразу высказались известные российские юристы. К примеру, Антон Иванов, являвшийся председателем Высшего Арбитражного Суда Российской Федерации с 2005 года до момента его упразднения в 2014 году, указал, что введение статуса «роботизированного агента» в Гражданский кодекс Российской Федерации влечет признание роботов субъектами гражданского права, такой робот наделяется всеми признаками юридического лица, кроме организационного единства. Признание роботов субъектами права предполагает, что они обладают сознанием и волей, достаточными для их участия в гражданском обороте.
По мнению А. Иванова, исходя из имеющегося уровня развития робототехники, придание роботам статуса субъекта права, который без постоянного содействия людей может участвовать в гражданском обороте, было бы фикцией, а так как концепция рассматривала роботов и как субъектов, и как объектов права, у которых всегда есть собственник, такой двойственный статус породил бы множество новых теоретических проблем. К примеру, если у роботизированного агента имеется имущество, то каким правом на это имущество он обладает: правом собственности или ограниченным вещным правом (так как сам робот — объект права собственности конкретного человека).
Таким образом, суть концепции сводится к ограничению ответственности владельца за действия робота. Взыскание по долгам в этом случае могло бы быть обращено только на имущество робота. Более того, предложенное концепцией разграничение собственника и владельца «роботизированного агента» допустило бы возможность того, что владельцем робота может стать другой робот, а это, учитывая ограниченную ответственность владельца по долгам роботов, сделало бы эфемерным реальное возмещение причиненных убытков.
В 2017 году группой юристов, ранее участвовавших в работе над концепцией закона о робототехнике и представлявших Исследовательский центр проблем регулирования робототехники и искусственного интеллекта «Робоправо» [3] , был разработан новый проект — Модельная конвенция о робототехнике и искусственном интеллекте, содержащая правила создания и использования роботов и иных систем искусственного интеллекта. Текст конвенции, размещенный на сайте Исследовательского центра «Робоправо», включает разделы:
- преамбула, в которой указывается, что достигнутый уровень развития науки и технологий позволяет «находить повсеместное применение киберфизическим системам различного назначения, включая роботов, которые объективно способны решить многие накопившиеся проблемы и придать новый толчок развитию мирового сообщества», но «нельзя исключить сценарии массового использования роботов и искусственного интеллекта, которые могут иметь катастрофические последствия для существующего мироустройства или всей человеческой расы»;
- вводные положения (субъекты и объекты робототехники, терминология);
- правила безопасности роботов, включающие фиксацию роботами информации об условиях своего функционирования и всех совершаемых ими действиях («черный ящик») и обеспечение функцией моментального или аварийного отключения по требованию роботов, физически взаимодействующих с людьми («красная кнопка»);
- общие правила создания роботов (ответственность, общее благо); — Общие правила использования роботов (соблюдение прав человека и общепринятых норм морали и нравственности, информированность о функционировании роботов, возможность признания роботов субъектами права);
- правила разработки искусственного интеллекта (презумпция опасности искусственного интеллекта);
- ограничения по использованию военных роботов (их применение не должно нарушать общепринятых в мире гуманитарных правил ведения войны и использоваться для причинения вреда мирному населению);
- развитие правил робототехники и искусственного интеллекта (содействие разработке общепринятых международных правил и созданию наднациональных институтов при уже существующих международных объединениях и организациях).
Среди российских правоведов, исследующих вопрос необходимости правового регулирования искусственного интеллекта, на работы которых следует обратить особое внимание студентам, можно назвать как авторов указанных выше проектов Владислава Архипова (СПбГУ), Виктора Наумова (СПбГУ), Андрея Незнамова (Исследовательский центр проблем регулирования робототехники и искусственного интеллекта, АНО «Робоправо»), так и иных исследователей: Петра Морхата (Арбитражный суд Московской области), Олега Ястребова (РУДН), Гадиса Гаджиева (Конституционный суд Российской Федерации), Игоря Понкина (РАНХиГС), Антона Иванова (ВШЭ).
Помимо статей вышеуказанных и иных авторов в научных журналах, результаты исследований представлены в значительных по объему работах, таких как диссертация на соискание степени доктора юридических наук П. М. Морхата «Правосубъектность искусственного интеллекта в сфере права интеллектуальной собственности: гражданско-правовые проблемы» и книга под редакцией А. В. Незнамова «Регулирование робототехники: введение в «робоправо». Правовые аспекты развития робототехники и технологий искусственного интеллекта».
Информационные технологии стремительно входят в сферу жизни как общества в целом, так и в жизнедеятельность отдельно взятого человека, живущего в настоящее время.
Говоря о законодательстве в сфере применения ИИ, можно отметить, что среди специалистов банковской и финансовой сфер отсутствует согласованное мнение на этот счет. Подавляющее большинство (порядка 86 %) поддерживают необходимость корректировок существующих норм, остальная часть (порядка 14 %) категорически против любой формы регулирования данной сферы деятельности. Важно отметить, что эти 14 % — лидеры рынка.
Эксперты сходятся во мнении, что законодательство нашей страны в сфере ИИ находится в начале формирования, и требует всестороннего подхода, так как они пересекаются с регулированием в области обмена данными.
В ситуации отсутствия критериев возникающих угроз, а также правового регулирования обуславливают возникновение угроз, которые должны быть устранены при внедрении и за счет эксплуатации ИИ.
Ключевыми вопросами являются: правосубъектность ИИ, а также его ответственность и уровень общественной безопасности его действий.
Актуальным становится вопрос о субъекте ответственности, так, за вред, причиненный некорректной работой программного обеспечения, ответственность несет разработчик. А за вред, нанесенный сбоем программы, который должен был предусмотреть разработчик, несет — оператор, в случае выполнения ИИ некорректных задач. Причем ответственность может быть, как гражданско-правовая (в соответствии с ГК РФ), так и уголовная (в соответствии с УК РФ) — в зависимости от деяния. 107
Важно отметить, что понятие «преступления в сфере компьютерной информации», предусмотренные Уголовным кодексом РФ, вводилось, когда уровень опасности от действий ИИ не был объективно оценен масштабам сегодняшнего дня.
Таким образом, использование ИИ не имеет достаточного законодательного регулирования. Нужен специальный нормативно-правовой акт, который обеспечит баланс между динамичным развитием ИИ-технологий и защитой прав пользователей. Важность и потребность правового регулирования применения ИИ уже подтверждена опытом многих стран мира. В Китае есть отдельный закон в отношении ИИ технологий, в Европейском Союзе использование ИИ регламентируется документом, который определяет применение ИИ.
Принятие кардинальных решений на уровне федерального законодательства связано с необходимостью преодоления ряда сложностей. Действия, решения, порождающие юридическую ответственность и последствия для пользователя, могут быть осуществлены только при наличии его согласия на обработку персональных данных, причем письменного, что затрудняет процесс обработки.
Говоря о нормотворческой деятельности на уровне законодательства и правоприменения видится логичным и необходимым возможность прогнозировать, моделировать варианты правонарушений для их толкования и предложений с разъяснением порядка действий.
Использование, стремительное распространение искусственного интеллекта в качестве ключевой технологии в финансовой сфере обусловлено высоким повышением эффективности операционных процессов, минимизацией, снижением рисков, а также инновационность банковских и финансовых услуг. Наряду с этим, необходимо внимательное отношение к вопросам обработки персональных данных (в том числе медицинской и другой личной информации клиента), соблюдения конфиденциальности, контроля, предупреждения и минимизации рисков кибератак и, как следствие, утечки информации.
Наличие возможностей бюджета организаций финансовой сферы обуславливает их лидирующие позиции по внедрению ИИ в финтехнологии. Тем более, что применение ИИ-технологий приводит к снижению затрат временных и трудовых ресурсов, к увеличению прибыли компаний.
Литература:
1. Конституция Российской Федерации. (с изменениями на 14 марта 2020 года) (Принята всенародным голосованием 12 декабря 1993 года с изменениями, одобренными в ходе общероссийского голосования 1 июля 2020 года). Электронный фонд правовой и нормативно-технической информации 2021. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/9004937 (Дата обращения 08.20.2024)
2. Гражданский кодекс Российской Федерации (Часть 1) от 30 ноября 1994 № 51-ФЗ (ред. от 24.07.2023) [Электронный ресурс] — Режим доступа: https:// www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_5142/ (Дата обращения 07.01.2025)
3. Уголовный кодекс Российской Федерации (с изменениями на 30 2021. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/9017477 (Дата обращения 08.20.2024)
4. Федеральный закон от 23 августа 1996 г. № 127-ФЗ «О науке и государственной научно-технической политике» (с изменениями на 8 декабря 2020 года). Электронный фонд правовой и нормативно-технической информации 2021. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/9028333 (Дата обращения 08.20.2024)
5. Федеральный закон от 27 декабря 2002 г. № 184-ФЗ «О техническом регулировании» (с изменениями на 22 декабря 2020 года), (редакция, действующая с 1 января 2021 года). Электронный фонд правовой и нормативно-технической информации 2021. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/901836556 (Дата обращения 08.20.2024)
6. Федеральный закон «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской федерации в части формирования благоприятных налоговых условий для финансирования инновационной деятельности» от 06.07.2007 Электронный фонд правовой и нормативно-технической информации 2021. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/902053625 (Дата обращения 08.20.2024)
7. Федеральный закон от 02.08.2019 № 259-ФЗ «О привлечении инвестиций с использованием инвестиционных платформ и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации» (ред. от 14.07.2022) [Электронный ресурс] — Режим доступа: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_330652/ (Дата обращения 07.01.2025)
8. Федеральный закон от 25.02.1999 № 39-ФЗ «Об инвестиционной деятельности в Российской Федерации, осуществляемой в форме капитальных вложений» (ред. от 25.12.2023) [Электронный ресурс] — Режим доступа: https://www.consultant.ru/ document/cons_doc_LAW_22142/ (Дата обращения 07.01.2025)
9. Ахматова Д. Р. Влияние ИИ-решений на финансовый сектор: прогнозирование будущих изменений // Вестник экономических и социологических изменений. 2023. № 2.
10. Баринова В. А., Земцов С. П., Зинов В. Г., Кидяева В. М., Красносельских А. Н., Куракова Н. Г., Семенова Р. И., Федотов И. В., Халимова С. Р., Хафизов Р. Р., Царева Ю. В. Национальный доклад «Высокотехнологичный бизнес в регионах России». 2020 / под ред. С. П. Земцова ‒ М.: РАНХиГС, АИРР, 2020.
[1] Это структурированные, частично структурированные или неструктурированные большие массивы данных.
[2] Математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма
[3] Это Исследовательский центр проблем регулирования робототехники и искусственного интеллекта (АНО «Робоправо»)
