Ievads un juridiskais pamats

Eiropas Komisija 2025. gada 19. novembrī publicēja priekšlikumu Eiropas Parlamenta un Padomes regulai, ar ko Regulas (ES) 2024/1689 un (ES) 2018/1139 groza attiecībā uz saskaņoto normu mākslīgā intelekta jomā īstenošanas vienkāršošanu (Digitālā Omnibus regula par mākslīgo intelektu) (1) (turpmāk – “ierosinātā regula”).

Eiropas Centrālā banka (ECB) nolēmusi sniegt atzinumu par ierosināto regulu pēc savas iniciatīvas. ECB kompetence sniegt atzinumu pamatojas uz Līguma par Eiropas Savienības darbību 127. panta 4. punktu un 282. panta 5. punktu, jo ierosinātā regula ietver noteikumus, kas ir ECB kompetences jomā, jo īpaši attiecībā uz ECB uzdevumiem saistībā ar kredītiestāžu prudenciālo uzraudzību saskaņā ar Līguma 127. panta 6. punktu. ECB Padome šo atzinumu pieņēmusi saskaņā ar Eiropas Centrālās bankas reglamenta 17.5. panta pirmo teikumu.

1.   Vispārīgi apsvērumi

1.1.

ECB 2021. gadā pēc Eiropas Savienības Padomes lūguma sniedza atzinumu par sākotnējo priekšlikumu Eiropas Parlamenta un Padomes regulai, kas nosaka saskaņotas normas mākslīgā intelekta jomā (Mākslīgā intelekta akts) (2).

1.2.

ECB atzinīgi vērtē ierosinātās regulas mērķi veicināt inovācijas un konkurētspēju iekšējā tirgū, vienkāršojot un racionalizējot Eiropas Parlamenta un Padomes Regulas (ES) 2024/1689 (3) (turpmāk – “MI akts”) īstenošanu. ECB atzīst, ka ir svarīgi izveidot pieejamu tiesisko regulējumu, kas attiecas konkrēti uz MI sistēmām, vienlaikus nodrošinot sabiedrības interešu konsekventu un augsta līmeņa aizsardzību attiecībā uz veselību, drošību un pamattiesībām, kā arī to, cik svarīga ir uzticama un ētiski pareiza mākslīgā intelekta (MI) izmantošana, kā noteikts MI aktā un ierosinātajā regulā (4). Jo īpaši ņemot vērā, ka kredītiestādes arvien vairāk paļaujas gan uz augsta riska, gan vispārīga lietojuma MI sistēmām, racionāls regulējums ir būtisks, lai nodrošinātu MI akta un Savienības tiesību aktu banku jomā ievērošanu.

1.3.

No prudenciālās uzraudzības viedokļa labi izstrādātu inovācijas iespēju izveide ļauj kredītiestādēm droši eksperimentēt ar MI risinājumiem kontrolētā vidē, vienlaikus nodrošinot iespējamo risku agrīnu identificēšanu. Šādas iespējas atbalsta gan tehnoloģisko progresu banku nozarē, gan ECB spēju novērtēt iespējamo ietekmi uz kredītiestāžu darbības noturību, modeļu risku un datu pārvaldību.

1.4.

ECB saprot, ka ierosinātā regula neuzliek papildu pienākumus ECB kā kredītiestāžu prudenciālās uzraudzības iestādei, kā arī to, ka ECB MI akts nav jāpiemēro uzraudzības īstenošanā. Tomēr, ņemot vērā to, ka ECB uzrauga kredītiestāžu informācijas un komunikācijas tehnoloģiju (IKT) risku, un to, ka dažas MI akta prasības var pārklāties ar Savienības finanšu pakalpojumu jomas tiesību aktu prasībām vai tikt pildītas, nodrošinot atbilstību šādu aktu prasībām, cieša koordinācija un efektīva informācijas apmaiņa starp ECB un nacionālajām tirgus uzraudzības iestādēm, kas uzrauga kredītiestādes, kuru darbību nosaka Eiropas Parlamenta un Padomes Direktīva 2013/36/ES (5) (turpmāk – “KPD”), ir būtiska, lai nodrošinātu konsekventu uzraudzību un MI akta efektīvu piemērošanu attiecībā uz šādiem kredītiestādēm piemērojamiem tiesību aktiem.

2.   Institucionālā kompetence un uzraudzības pilnvaras

2.1.

Saskaņā ar Līguma 127. panta 6. punktu un Padomes Regulu (ES) Nr. 1024/2013 (6) (turpmāk – “VUM regula”) Padome uzticējusi ECB īpašus uzdevumus attiecībā uz politiku, kas saistīta ar kredītiestāžu prudenciālo uzraudzību, lai cita starpā veicinātu kredītiestāžu drošumu un stabilitāti un finanšu sistēmas stabilitāti Savienībā un katrā dalībvalstī (7). ECB pilnvaras attiecas tikai uz kredītiestāžu prudenciālo uzraudzību. ECB saprot, ka atbilstības novērtējumi (8), pārkāpumu identificēšana (9) un MI akta izpilde (10) ir tirgus uzraudzības iestāžu uzdevumi un neietilpst ECB prudenciālās uzraudzības pilnvarās (11).

2.2.

Neraugoties uz ECB ierobežotajām pilnvarām šajā jomā, MI aktā noteikts, ka nacionālajām tirgus uzraudzības iestādēm, kas uzrauga regulētās kredītiestādes, kuras piedalās vienotajā uzraudzības mehānismā (VUM), būtu nekavējoties jāziņo ECB visa tirgus uzraudzības darbību gaitā identificētā informācija, kas varētu būt noderīga Eiropas Centrālās bankas prudenciālās uzraudzības uzdevumu veikšanai (12).

3.   Uzraudzības informācijas apmaiņa

3.1.

Tiek uzskatīts, ka kredītiestādes, kas ir augsta riska sistēmu nodrošinātājas vai uzturētājas, atbilst noteiktām MI akta normām, ja tās izpilda līdzīgus pienākumus saskaņā ar Savienības finanšu pakalpojumu jomas tiesību aktiem (13). ECB atzinīgi vērtē šo principu, kas nodrošina, ka uz kredītiestādēm neattiecas dubulta pārskatu sniegšana un potenciāli pretrunīgi uzraudzības viedokļi. Tomēr, kā norādīts 2.1. punktā, ECB nav tirgus uzraudzības pilnvaru saskaņā ar MI aktu, un kopumā banku uzraudzības iestāžu pilnvaras un uzraudzības prioritātes nav tādas pašas kā tirgus uzraudzības iestāžu pilnvaras un prioritātes saskaņā ar MI aktu. Tas nozīmē, ka kredītiestāžu prudenciālās uzraudzības iestādes parasti nepārbaudīs vai nevarēs pārbaudīt MI akta prasību ievērošanu un nesauks vai nevarēs saukt pie atbildības par MI akta pārkāpumiem. Tāpēc, lai nodrošinātu vienlīdzīgus konkurences apstākļus MI akta piemērošanas pārraudzībā, banku uzraudzības iestādēm, piemēram, ECB, vajadzētu būt iespējai sniegt tirgus uzraudzības iestādēm, kuras uzrauga kredītiestādes, informāciju, kas ir būtiska minētajām tirgus uzraudzības iestādēm.

3.2.

Pašreizējais regulējums galvenokārt paredz, ka ECB saņem informāciju no tirgus uzraudzības iestādēm (14). Lai sasniegtu MI akta mērķus, tostarp pamattiesību aizsardzību, un nodrošinātu efektīvu un koordinētu tirgus uzraudzību un prudenciālo uzraudzību, ierosinātajā regulā būtu jāiekļauj skaidrs juridiskais pamats, kas ļautu ECB, ievērojot “vajadzības zināt principu un dienesta noslēpuma prasības, sniegt attiecīgo prudenciālās uzraudzības informāciju kompetentajām nacionālajām tirgus uzraudzības iestādēm, kas uzrauga kredītiestādes, kuras tiek regulētas saskaņā ar KPD un uz kurām attiecas ECB uzraudzība. Līdzīga informācijas apmaiņas kārtība būtu jāievieš arī starp nacionālajām kompetentajām iestādēm, kas uzrauga kredītiestādes, un tirgus uzraudzības iestādēm. Bez šāda skaidra juridiskā pamata nav saprotams, kā praksē varētu īstenot koordināciju starp tirgus uzraudzības un prudenciālās uzraudzības iestādēm (15). ECB arī uzskata, ka ir lietderīgi uz kredītiestādes uzraugošajām nacionālajām tirgus uzraudzības iestādēm, kas nav banku uzraudzības kompetentās iestādes (un tādējādi nav daļa no VUM) attiecināt pienākumu sniegt ECB un banku uzraudzības nacionālajām kompetentajām iestādēm visu tirgus uzraudzības darbību gaitā identificēto informācija, kas varētu būt noderīga Eiropas Centrālās bankas un banku uzraudzības nacionālo kompetento iestāžu prudenciālās uzraudzības uzdevumu veikšanai (16). Šādas informācijas sniegšanas juridisko pamatu varētu izmantot, piemēram, lai apmainītos ar informāciju par uzraudzīto kredītiestāžu ieviesto MI sistēmu pārvaldību vai šādu sistēmu riska pārvaldību vai lai apmainītos ar informāciju, kas ietekmē to riska profilu.

4.   Modeļu un pielietošanas gadījumu tvērums un klasifikācija

4.1.

Tirgus dalībniekiem, jo īpaši kredītiestādēm, kas izmanto MI kredītspējas novērtēšanai, ir svarīgi zināt, kuras metodes atbilst MI sistēmas definīcijai (17) un kuras tai neatbilst, kā arī kuras metodes saskaņā ar MI aktu tiek uzskatītas par “augsta riska” metodēm.

4.2.

Būtu lietderīgi veikt papildu precizējumu, jo īpaši skaidri izslēdzot vispārējus lineārus modeļus (piem., lineāras vai loģistikas regresijas) no MI aktā noteiktās augsta riska MI sistēmu definīcijas piemērošanas jomas, ja tos izmanto kredītspējas novērtēšanai (18), ņemot vērā to augsto izskaidrojamības un pārredzamības līmeni (19). Šādu precizējumu varētu atspoguļot MI aktā (20) un ar Regulu (ES) 2024/1689 noteiktajās Komisijas pamatnostādnēs par mākslīgā intelekta sistēmas definīciju (21).

4.3.

Šajā sakarā ECB norāda, ka vispārēji lineārie modeļi, tostarp lineārās un loģistikas regresijas, pēc to būtības ir interpretējami un pārredzami (22). To darbību var pilnībā izskaidrot ar ierobežotu un stabilu tādu parametru kopumu, kuru ietekmi uz rezultātiem var novērtēt, izmantojot vispāratzītus statistikas instrumentus. Līdz ar to šādiem modeļiem nepiemīt “melnās kastes” iezīmes, kas kalpo par pamatu ar MI aktu uzlabotajām pārvaldības un riska mazināšanas prasībām, kuras galvenokārt izstrādātas, lai risinātu problēmas, ko rada sarežģītas, nelineāras vai pašmācīšanās sistēmas (23), kurām pašreizējais tiesiskais regulējums varētu nebūt piemērots (24). Turklāt no proporcionalitātes un juridiskās noteiktības viedokļa, vispārēju lineāro modeļu, ja tos izmanto kā atsevišķas statistikas metodes, iekļaušana MI akta augsta riska MI sistēmu definīcijas piemērošanas jomā būtiski neveicinātu ar šiem modeļiem saistīto risku samazināšanu. Tas drīzāk radītu nevajadzīgu atbilstības nodrošināšanas slogu, jo īpaši regulētos finanšu sektoros, piemēram, banku sektorā, kur šādi modeļi ir labi zināmi, plaši izmantoti un jau pakļauti padziļinātai prudenciālai pārvaldībai un uzraudzības kontrolei. Šo algoritmu pielīdzināšana kredītspējas novērtēšanā izmantotām sarežģītākām un inovatīvām modelēšanas metodēm būtu pretrunā ierosinātās regulas izvirzītajam vienkāršošanas mērķim. ECB uzskata, ka būtu vajadzīgs papildu precizējums, lai no MI aktā noteiktās augsta riska MI sistēmu definīcijas skaidri izslēgtu vispārējus lineārus modeļus, neskarot gadījumus, kuros šādi modeļi ir daļa no sarežģītākām MI sistēmām, kurām vajadzīgs holistisks riska novērtējums.

4.4.

MI aktā precizēts, ka MI sistēmas, kas Savienības tiesību aktos noteiktas prudenciālām vajadzībām, lai aprēķinātu kredītiestāžu kapitāla prasības (pazīstamas kā “iekšējie modeļi”), nebūtu jāuzskata par augsta riska sistēmām (25). Tajā pašā laikā MI sistēmas, kas paredzētas fizisku personu kredītspējas izvērtēšanai vai to kredītspējas novērtējuma noteikšanai, saskaņā ar MI aktu uzskatāmas par augsta riska sistēmām (26). Tomēr saskaņā ar Eiropas Parlamenta un Padomes Regulu (ES) Nr. 575/2013 (27) (turpmāk – “KPR”) iekšējiem modeļiem vajadzētu būt būtiskai nozīmei kredītu apstiprināšanas procesā, un tāpēc tie ir cieši saistīti ar kredītspējas novērtēšanas modeļiem (28). Tas var radīt situāciju, kurā prudenciālās uzraudzības iestādes, kas izvērtē iekšējo modeli, un tirgus uzraudzības iestāde, kas izvērtē kredītspējas novērtēšanas modeli, sniedz atšķirīgus un, iespējams, pretrunīgus norādījumus savā uzraudzībā. Šajā kontekstā ECB atkārtoti uzsver, ka vajadzīga efektīva koordinācija un informācijas apmaiņa starp tirgus uzraudzības iestādēm un prudenciālajām uzraudzības iestādēm, lai veicinātu MI akta un KPR dublējošo prasību konsekventu piemērošanu un nodrošinātu pamattiesību efektīvu aizsardzību. Jebkurā gadījumā ECB atzīst, ka pat pienācīga informācijas apmaiņa pilnībā neatrisinās potenciāli pretrunīgu prasību problēmas pamatcēloni. Šajā sakarā kredītiestādes un to uzraudzības iestādes saskaras ar sarežģītu procesu, kurā jānodrošina, ka kredītiestādes iekšējais modelis atbilst KPR un vienlaikus MI aktam, ņemot vērā arī to, ka prudenciālās uzraudzības iestāde un kompetentā tirgus uzraudzības iestāde, visticamāk, katru modeli novērtēs atšķirīgā laika posmā.

4.5.

Visbeidzot, Komisijas pamatnostādņu un norādījumu par MI akta īstenošanu un Eiropas finanšu uzraudzības sistēmas uzlabota koordinācija palīdzētu izvairīties no nevajadzīga administratīvā sloga un veicinātu saskaņotu uzraudzības regulējumu.

Gadījumos, kuros ECB iesaka grozīt ierosināto regulu, konkrētais redakcionālais priekšlikums ir izklāstīts atsevišķā tehniskā darba dokumentā, kuram pievienots attiecīgs paskaidrojuma teksts. Tehniskais darba dokuments angļu valodā ir pieejams EUR-Lex.

---

(1)  COM(2025) 836 final.

(2)  Eiropas Centrālās bankas Atzinums CON/2021/40 (2021. gada 29. decembris) par priekšlikumu regulai, kas nosaka saskaņotas normas mākslīgā intelekta jomā (OV C 115, 11.3.2022., 5. lpp.).

(3)  Eiropas Parlamenta un Padomes Regula (ES) 2024/1689 (2024. gada 13. jūnijs), ar ko nosaka saskaņotas normas mākslīgā intelekta jomā un groza Regulas (EK) Nr. 300/2008, (ES) Nr. 167/2013, (ES) Nr. 168/2013, (ES) 2018/858, (ES) 2018/1139 un (ES) 2019/2144 un Direktīvas 2014/90/ES, (ES) 2016/797 un (ES) 2020/1828 (OV L, 2024/1689, 12.7.2024., ELI: http://data.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj).

(4)  Sk. MI akta 1. apsvērumu un ierosinātās regulas 1. apsvērumu.

(5)  Eiropas Parlamenta un Padomes Direktīva 2013/36/ES (2013. gada 26. jūnijs) par piekļuvi kredītiestāžu darbībai un kredītiestāžu prudenciālo uzraudzību, ar ko groza Direktīvu 2002/87/EK un atceļ Direktīvas 2006/48/EK un 2006/49/EK (OV L 176, 27.6.2013., 338. lpp., ELI: http://data.europa.eu/eli/dir/2013/36/oj).

(6)  Padomes Regula (ES) Nr. 1024/2013 (2013. gada 15. oktobris), ar ko Eiropas Centrālajai bankai uztic īpašus uzdevumus saistībā ar politikas nostādnēm, kas attiecas uz kredītiestāžu prudenciālo uzraudzību (OV L 287, 29.10.2013., 63. lpp., ELI: http://data.europa.eu/eli/reg/2013/1024/oj).

(7)  Sk. VUM regulas 1. panta pirmo daļu.

(8)  MI akta 5. panta 6. punkts un 46. un 60. pants.

(9)  MI akta 73., 74., 75., 76. un 80. pants un 83. panta 1. punkts.

(10)  MI akta 79. panta 5.–9. punkts, 81. un 82. pants, 83. panta 2. punkts un 85. un 99. pants.

(11)  Sk. 2.1.4. un 2.1.5. punktu Eiropas Centrālās bankas Atzinumā CON/2021/40.

(12)  MI akta 74. panta 7. punkts.

(13)  MI akta 26. panta 5. un 6. punkts.

(14)  Sk. MI akta 74. panta 7. punktu.

(15)  Sk. MI akta 158. apsvērumu.

(16)  Sk. MI akta 74. panta 7. punkta otro daļu.

(17)  MI akta 3. panta 1) punkts.

(18)  Sk. MI akta III pielikumu.

(19)  Attiecībā uz šo jautājumu sk. arī Eiropas Parlamenta 2025. gada 25. novembra rezolūciju par mākslīgā intelekta ietekmi uz finanšu nozari (2025/2056(INI)), kas pieejama Eiropas Parlamenta tīmekļa vietnē www.europarl.europa.eu.

(20)  Piem., MI akta III pielikumā.

(21)  Sk., piem., 42. punktu Komisijas paziņojumā “Komisijas Pamatnostādnes par tādas mākslīgā intelekta sistēmas definīciju, kas izveidota ar Regulu (ES) 2024/1689”, (MI akta) C(2025) 5053 final.

(22)  National Bank of Belgium, Financial Market Infrastructures and Payment Services Report, 2019, 64–65. lpp, pieejams NBB tīmekļa vietnē www.nbb.be; F. Pérez-Cruz et al., “Managing explanations: how regulators can address AI explainability”, no Financial Stability Institute Occasional Paper No 24, 2025, 15. lpp., pieejams Starptautisko norēķinu bankas tīmekļa vietnē www.bis.org.

(23)  J. Tejero, “Unwrapping black-box models: a case study in credit risk”, no Revista de Estabilidad Financiera, 43, 2022, 96. lpp un turpmākās lappuses. Pieejams Banco de España tīmekļa vietnē www.bde.es.

(24)  ECB arī izslēdz vispārējus lineārās regresijas modeļus no stingrākām prasībām, kas attiecas uz sarežģītākiem modeļiem, kurus izmanto pašu kapitāla prasību aprēķināšanai. Sk. ECB Iekšējo modeļu rokasgrāmata, 31. punkts, 35. zemsvītras piezīme, pieejama ECB banku uzraudzības tīmekļa vietnē www.bankingsupervision.europa.eu.

(25)  MI akta 58. apsvērums.

(26)  Sk. MI akta III pielikumu.

(27)  Eiropas Parlamenta un Padomes Regula (ES) Nr. 575/2013 (2013. gada 26. jūnijs) par prudenciālajām prasībām attiecībā uz kredītiestādēm, un ar ko groza Regulu (ES) Nr. 648/2012 (OV L 176, 27.6.2013., 1. lpp., ELI: http://data.europa.eu/eli/reg/2013/575/oj).

(28)  Sk. KPR 144. panta 1. punkta b) apakšpunktu.