Алгоритмический должный уровень осмотрительности: правовые пределы автоматизированного санкционного комплаенса в линейных морских перевозках

• КОРОСТЕЛЕВ Данил Дмитриевичстудент 4 курса Юридической школы Дальневосточного федерального университета, Владивосток, Россияkorostelev.dd@dvfu.ru
• ИВАНОВ Тимофей Максимовичстудент 4 курса Юридической школы Дальневосточного федерального университета, Владивосток, Россияtima1706ivanov@gmail.com
• ПОЛОШЕВЕЦ Елизавета Александровнастудент 4 курса Юридической школы Дальневосточного федерального университета, Владивосток, Россияpoloshevetc.ea@dvfu.ru

Статья посвящена правовым пределам автоматизированного санкционного скрининга в линейных морских перевозках. На стыке цифровизации и ужесточения санкционных режимов возникает новая договорная практика: решение о букинге, погрузке и передаче коносамента всё чаще принимается алгоритмом без участия человека. Авторы, используя сравнительно-правовой и доктринальный методы, вводят в научный оборот концепцию «алгоритмического должного уровня осмотрительности» (Algorithmic Due Diligence) как предлагаемый правовой стандарт, синтезирующий нормы договорного права, санкционного комплаенса и принципы добросовестности. В отличие от классической обязанности приведения судна в мореходное состояние (ст. 3(1) Гаагско-Висбийских правил), данный стандарт локализуется в плоскости коммерческих решений перевозчика. На основе анализа санкционной оговорки BIMCO 2020, прецедентов The «Kanchenjunga» и Lamesa Investments Ltd v Cynergy Bank Ltd, правила OFAC/EU «50 процентов», а также положений Типового закона ЮНСИТРАЛ об электронных передаваемых записях (MLETR) в статье выявляются риски избыточного комплаенса и обосновываются три параметра разумной автоматизации: валидированность системы, обязательная человеческая верификация критических решений и возложение на перевозчика бремени доказывания реальности санкционного риска. Показано, что хотя в позитивном праве такой стандарт прямо не закреплён, он вытекает из подразумеваемых условий добросовестности, распределения бремени доказывания и формирующихся индустриальных ожиданий. В заключении намечены пути имплементации предложенной концепции через судебное толкование и рекомендательные акты.

Ключевые слова: морское право, линейные перевозки, санкционный комплаенс, алгоритмическая должная осмотрительность, смарт-контракты, электронный коносамент, бремя доказывания

Введение

Торговое мореплавание переживает двойную трансформацию: сплошную цифровизацию договорных практик и беспрецедентное расширение многосторонних и односторонних санкционных программ. Линейные перевозчики внедряют блокчейн-платформы токенизации коносаментов (CargoX, GSBN [17]), смарт-контракты и алгоритмические системы комплаенс, которые в режиме реального времени сверяют каждую транзакцию с санкционными перечнями и способны автоматически блокировать букинг или остановить передачу электронного транспортного документа. Возникает фундаментальная коллизия: там, где право традиционно требовало от перевозчика разумной оценки всех обстоятельств, сегодня всё чаще действует бинарный машинный ответ, лишённый контекста. Решение о принятии груза к перевозке, по существу, делегируется алгоритму.

Цель настоящей статьи: установить, при каких условиях автоматизированный санкционный отказ может признаваться юридически действительным, и сформулировать правовые параметры, ограничивающие безграничную автоматизацию.

Исследование проводится на методологической основе, сочетающей доктринальный анализ действующих источников (международные конвенции, судебные прецеденты, типовые проформы) с концептуальным моделированием стандарта должного поведения перевозчика de lege ferenda. Такой подход позволяет, во-первых, строго отграничить существующие обязанности перевозчика от проектируемых, а во-вторых, избежать эклектичного смешения разнородных правовых регуляторов: конвенционных норм морского права, императивных требований санкционных режимов, типовых законов о цифровых записях и общих принципов договорной добросовестности.

Вводимая в научный оборот дефиниция «алгоритмический должный уровень осмотрительности» (Algorithmic Due Diligence) не является простым расширением мореходного due diligence, закреплённого в ст. 3(1) Гаагско-Висбийских правил 1924/1968 гг. [1]. Последний ограничен рейсовым периодом, направлен на обеспечение безопасности судна и груза и не охватывает коммерческие решения о заключении договора [10, §14-012–014]. Предлагаемый стандарт, напротив, локализуется в плоскости договорного права и санкционного комплаенса и призван установить, в какой мере автоматизация может заменить профессиональное суждение перевозчика. С методологической точки зрения конструкция строится как синтез трёх нормативных начал: (а) обязанности перевозчика действовать разумно и добросовестно при осуществлении договорных прав, (б) признанного в судебной практике требования реальной, а не гипотетической оценки риска при ссылке на санкционные оговорки и (в) формирующихся индустриальных стандартов валидации, аудируемости и человеческого контроля за автоматизированными системами.

Основная часть

Обязанность перевозчика принять груз к перевозке в линейном сервисе не является безусловной. Хотя в современном английском праве линейный перевозчик, как правило, не признаётся общественным возчиком (common carrier) со строгой обязанностью принимать любой груз [11, §8- 002], его отказ должен опираться на легитимные коммерческие или правовые основания. Именно в этой плоскости возникает главный правовой вопрос: способен ли алгоритмический «красный флаг» сам по себе служить таким основанием?

Классическая модель ответственности перевозчика, базирующаяся на Гаагско-Висбийских правилах, не содержит универсального стандарта осмотрительности для всех аспектов организации рейса. Пункт 1 ст. 3 конвенции обязывает перевозчика проявить должную осмотрительность, чтобы привести судно в мореходное состояние, но, как подчёркивается в доктрине, эта обязанность строго темпорально и функционально ограничена [10, §14-014; 12, p. 285]. Коммерческое решение о том, с каким контрагентом заключать договор и какие риски принимать, лежит вне периметра 1 BIMCO разработала специальную санкционную оговорку для тайм-чартеров контейнерных судов, учитывающую практические Данный принцип является общей процессуальной нормой, требующей от стороны, ссылающейся на исключающую ответственность оговорку, доказать обстоятельства, влекущие её применение. Обсуждение распределения бремени доказывания в санкционных делах см.: Lamesa Investments Ltd v Cynergy Bank Ltd [2020] EWCA Civ 821, где суд оценивал разумность решения стороны, основанного на санкционном риске.

данной статьи. Следовательно, возводить автоматизированный санкционный комплаенс напрямую к Гаагско-Висбийской модели due diligence методологически некорректно. Его юридическая оценка должна осуществляться в системе координат договорного права и специальных санкционных норм. Стандартная санкционная оговорка BIMCO 2020 1 для тайм-чартера (и аналогичные положения, инкорпорируемые в линейные коносаменты 2) предоставляет стороне право отказаться от исполнения, если таковое «нарушает или может нарушить применимые санкционные законы» [5]. Формулировка «может нарушить» наделяет перевозчика определённой дискрецией: отказ допустим не только при состоявшемся правонарушении, но и при реальном риске его наступления.

Ключевым, однако, остаётся требование разумности такой оценки. В деле The «Kanchenjunga» [1990] 1 Lloyd’s Rep. 391 Палата лордов указала, что сторона, отказывающаяся от исполнения на основании опасности, должна установить наличие реальной, а не гипотетической угрозы [13].

Ещё более показательным является решение Апелляционного суда Англии и Уэльса по делу Lamesa Investments Ltd v Cynergy Bank Ltd [2020] EWCA Civ 821. Суд признал, что банк был вправе отказаться от исполнения обязательств, ссылаясь на риск вторичных санкций США, однако подчеркнул, что такое решение должно базироваться на разумной и добросовестной оценке обстоятельств. Иными словами, дискреция стороны не безгранична, а подчинена подразумеваемому условию добросовестности, которое всё более активно применяется в коммерческих контрактах [14, § 48–54]. Экстраполяция этого подхода на автоматизированный скрининг приводит к важному выводу: «красный флаг», поднятый машиной, представляет собой лишь сигнал о необходимости углублённой проверки, но не готовый юридический факт. Если перевозчик, получив такой сигнал, отказывается от перевозки без дополнительного анализа, т.е. без попытки уточнить совпадение, оценить структуру бенефициарной собственности или запросить информацию у грузовладельца, то он не совершает того «разумного исследования фактов», которого требует судебная практика. Следует особо оговорить, что возложение на перевозчика бремени доказывания реальности санкционного риска не является новеллой, а вытекает из общих принципов процессуального права.

Сторона, ссылающаяся на договорную оговорку, освобождающую от ответственности (каковой является санкционная клаузула), обязана доказать наличие обстоятельств, подпадающих под её действие. Следовательно, именно перевозчик должен представить доказательства того, что отказ был продиктован конкретным, а не мнимым риском.

Автоматизированное решение, лишённое человеческой верификации, объективно затрудняет выполнение этого бремени: перевозчик не сможет объяснить, почему совпадение имён в двух различных юрисдикциях, не подкреплённое анализом контроля, было расценено как нарушение.

Ложные срабатывания, правило

«50 процентов» и феномен

избыточного комплаенса

Главным источником необоснованных блокировок выступают ложные срабатывания алгоритмов, особенно в контексте так называемого правила «50 процентов». Согласно руководствам OFAC (2014 г., с уточнениями в 2022 г., например FAQ 401), «любое юридическое лицо, в котором одно или несколько подсанкционных лиц владеют в совокупности 50 процентами и более, считается заблокированным автоматически, даже если оно не включено в перечень SDN» [7; 8]. Аналогичный подход воспринят правом ЕС. Техническая имплементация этого правила чрезвычайно сложна:

алгоритмы вынуждены анализировать многоуровневые корпоративные цепочки, косвенные доли участия и совпадения наименований, что порождает огромный массив ложных совпадений. По оценкам Международной ассоциации комплаенса, до 95% первичных санкционных алертов 3 являются ложноположительными 4, в частности в морской сфере этот показатель может быть столь же высок из-за большого числа компаний с похожими названиями, зарегистрированных в разных юрисдикциях.

Когда такое ложное срабатывание приводит к отказу от перевозки и убыткам грузовладельца, правовая квалификация действий перевозчика не 3 «Санкционные алерты» (уведомления) — это сигналы, генерируемые автоматизированными системами скрининга при обнаружении потенциального совпадения с санкционным списком. Такие сигналы, как правило, требуют дальнейшей проверки для определения того, является ли совпадение истинным или ложноположительным. 4 О высоком уровне ложноположительных срабатываний в автоматизированном санкционном скрининге как общепризнанной проблеме отрасли см., например: OFAC Frequently Asked Questions: FAQ 401 – 50 Percent Rule // U.S. Department of the Treasury. – URL: https:// ofac.treasury.gov/faqs/401 (дата обращения: 24.06.2026) (о сложности расчётов структуры собственности по правилу «50 процентов»). 5 Термин «избыточный комплаенс» (over-compliance) обозначает практику выхода за рамки строгих правовых требований с целью минимизации санкционных рисков, что часто приводит к чрезмерной осторожности и необоснованным отказам. 6 Генеральное соглашение по тарифам и торговле (ГАТТ) и Конвенция ООН по морскому праву (UNCLOS) являются международными договорами между государствами и не налагают прямых обязательств на частных перевозчиков. может ограничиться ссылкой на «ограничение властей» в смысле ст. 4(2)(g) Гаагско-Висбийских правил. Данная норма освобождает перевозчика от ответственности, если утрата или ущерб возникли вследствие «задержания или ограничения властей, правителей или народа» [18]. Однако она предполагает реальное действие публичного акта, такого как арест, эмбарго, запрет, изданный уполномоченным органом. Ложное срабатывание алгоритма не создаёт такого акта. Перевозчик действует не во исполнение императивного предписания государства, а на основании собственной корпоративной политики, усиленной некорректной работой IT-системы. Следовательно, исключение по ст. 4(2)(g) в данной ситуации неприменимо, и риск ошибки системы лежит на том, кто её внедрил и извлекает из неё коммерческую выгоду.

Практика последних лет демонстрирует обострение феномена избыточного комплаенса (over-compliance 5). Опасаясь вторичных санкций OFAC, линейные операторы нередко отказывают в перевозке даже в случаях, очевидно не подпадающих под санкционный режим, либо бланкетно исключают все суда, когда-либо заходившие в порты подсанкционной страны, без анализа конкретного рейса. Когда такая политика реализуется через автоматизированную платформу, она de facto превращается в частное нормотворчество: машиночитаемые санкционные списки в соединении с жёсткими предиктивными алгоритмами создают барьеры, не предусмотренные ни международным, ни национальным правом. Это не только подрывает предсказуемость торгового оборота, но и может рассматриваться как злоупотребление договорной свободой, противоречащее подразумеваемой обязанности добросовестности.

В данной связи уместно говорить не о нарушении перевозчиком норм ГАТТ или Конвенции ООН по морскому праву (эти акты адресованы государствам 6), а о коллизии частной политики с принципом разумности, который пронизывает договорное право. Если алгоритм настроен на бланкетное исключение, а ложные срабатывания задокументированы, но не исправляются, перевозчик рискует столкнуться с иском о нарушении договора, при котором его поведение будет оцениваться через призму разумности, соразмерности и добросовестности.

Особенности электронных коносаментов:

функциональная эквивалентность и блокировка контроля Цифровизация транспортных документов добавляет новый уровень сложности. Типовой закон ЮНСИТРАЛ об электронных передаваемых записях (MLETR) 2017 г. [4] устанавливает принцип функциональной эквивалентности: электронная запись признаётся эквивалентной бумажному оборотному документу при условии, что она обеспечивает исключительный контроль управомоченного лица [19]. MLETR сам по себе является типовым законом, требующим имплементации в национальное законодательство. На сегодняшний день его инкорпорировали лишь отдельные юрисдикции (Сингапур, Бахрейн, отдельные штаты) 7, однако его влияние как международного стандарта неуклонно растёт.

Если перевозчик использует платформу, автоматически блокирующую передачу токенизированного коносамента при срабатывании санкционного фильтра, такое действие представляет собой вмешательство в исключительный контроль держателя записи. По аналогии с вещным правом это сходно с удержанием бумажного коносамента без законных оснований. Для того чтобы такая блокировка не нарушала режим функциональной эквивалентности, она должна быть не только юридически обоснованной, но и процессуально прозрачной. Отсюда и вывод, что держатель записи вправе знать причину блокировки и иметь возможность оперативно представить доказательства, опровергающие санкционную связь.

Действующий MLETR не содержит прямых норм о санкционном скрининге. Однако принцип исключительного контроля и общий вектор на недопустимость неправомерного вмешательства в оборот электронных записей позволяют утверждать, что автоматическая блокировка без последующей человеческой верификации и без механизма оспаривания не соответствует духу модельного закона. В перспективе, по мере расширения круга государств, имплементировавших MLETR, данное несоответствие может трансформироваться в конкретные исковые требования.

Уже сегодня перевозчикам, стремящимся к best 7 Сингапур имплементировал MLETR через Закон об электронных сделках (поправка) 2021 г. Япония и Великобритания также предприняли шаги по признанию электронных торговых документов. Обсуждение национальных имплементаций см.: Pejović, Č., & Lee, U. (2024). 8 Например, в случае судебного иска о неправомерном отказе перевозчик может использовать документированные доказательства валидации системы, статистики ложных срабатываний и принятых корректирующих мер для демонстрации того, что его действия были разумными и основанными на надлежаще калиброванной системе. 9 Концепция «human-in-the-loop» (участие человека в процессе принятия решения) предполагает, что человек участвует в принятии критически важных решений, обеспечивая контроль, учёт контекста и профессиональное суждение, которых может не хватать автоматизированным системам. О важности прозрачности и человеческого контроля над ИИ см. проект Регламента ЕС об искусственном интеллекте (AI Act).

practice, рекомендуется обеспечивать «человека в контуре» при любой блокировке передаваемых электронных записей.

Контуры стандарта алгоритмической должной осмотрительности Совокупность изложенных соображений позволяет предложить трёхэлементную конструкцию алгоритмического должного уровня осмотрительности не как норму позитивного права, а как доктринально обоснованный стандарт, который может быть воспринят судебной практикой или рекомендательными актами. Его целью является не запретить автоматизацию, а напротив, установить правовые параметры, при которых автоматизированное решение сохраняет юридическую силу. Валидированность и аудируемость системы являются первым элементов. Санкционный скрининг должен базироваться на актуальных, верифицированных данных. Алгоритмы, особенно в части реализации правила «50 процентов», обязаны проходить регулярный аудит на предмет ложных срабатываний. Руководство ИМО по управлению киберрисками (MSC-FAL.1/Circ.3) [6] и проект Регламента ЕС об искусственном интеллекте [9], хотя и не являются обязательными для всех перевозчиков, задают вектор, признаваемый индустрией: прозрачность, объяснимость и контроль предвзятости обучающей выборки становятся элементами добросовестного комплаенса. Документирование статистики ложных срабатываний и принятых корректирующих мер приобретает значение доказательственного факта в потенциальном споре 8.

Вторым элементом служит принцип human-inthe-loop 9. Решения об отказе в букинге, остановке погрузки или блокировке коносамента, затрагивающие права контрагента, не могут приниматься исключительно машиной. Система обязана обеспечивать эскалацию каждого «красного флага» уполномоченному комплаенс-офицеру перевозчика с представлением структурированной информации о характере совпадения, цепочке владения и применимых генеральных лицензиях. Только после такой проверки отказ получает качество разумного коммерческого решения. Отсутствие человеческой верификации, напротив, создаёт презумпцию недобросовестного поведения, которую перевозчику будет сложно преодолеть в суде. Третий элемент заключается в распределении бремени доказывания. В полном соответствии с общими началами договорного права именно перевозчик, инициировавший отказ и извлекающий выгоду из автоматизации, обязан в случае спора доказать, что решение было продиктовано реальным санкционным риском, а не погрешностью системы или политикой избыточного комплаенса. В это бремя входит демонстрация того, что алгоритм был надлежаще откалиброван, ложные срабатывания находились в допустимых пределах, а человеческая проверка действительно проводилась. Критически важно, что данное распределение бремени не означает презумпцию вины перевозчика во всех случаях автоматического отказа, напротив оно лишь отражает естественное правило: «сторона, ссылающаяся на освобождающую оговорку, должна доказать её условия».

Следует признать, что в ситуациях, когда перевозчик объективно лишён доступа к полной информации о структуре бенефициарной собственности контрагента, он может быть ограничен в возможностях доказывания. Однако именно это обстоятельство подчёркивает важность человеческой верификации и коммуникации с грузовладельцем: разумный перевозчик, столкнувшись с алертом, должен запросить разъяснения, а не немедленно блокировать операцию. Такой подход соответствует стандарту добросовестности и балансирует асимметрию информации.

Заключение

Проведённое исследование показывает, что автоматизированный санкционный комплаенс не является самодостаточным основанием для одностороннего отказа от договора морской перевозки.

Алгоритм выступает полезным, но лишь вспомогательным инструментом; юридическую силу решение приобретает только тогда, когда оно пропущено через фильтр человеческой разумной оценки.

Предложенная концепция алгоритмического должного уровня осмотрительности, объединяющая требования валидированности, обязательной верификации человеком и несения перевозчиком бремени доказывания реальности риска, фиксирует правовые пределы автоматизации. Она не подменяет свободу договора и не вводит новых обязанностей, не имеющих опоры в действующем праве, а систематизирует подразумеваемые стандарты разумности, уже признаваемые судебной практикой и индустриальными регуляторами.

Дальнейшее развитие данного стандарта может идти двумя путями: во-первых, через формирование судебных прецедентов, оценивающих обоснованность автоматизированных отказов с позиций добросовестности и разумности (прежде всего в английских и сингапурских судах), а во-вторых, путём включения соответствующих рекомендаций в документы Балтийского и международного морского комитета, BIMCO или Международной палаты судоходства. Идея дополнения Роттердамских правил 2008 г. специальными нормами об автоматизированных транспортных записях, хотя и отдалена во времени, не лишена концептуальной ценности как долгосрочная цель унификации.

Пока же основная задача правопорядка состоит в том, чтобы не допустить превращения машинного кода в неподконтрольный источник lex mercatoria, а частных платформ в неподотчётных регуляторах международной торговли.

Список литературы

1. Международная конвенция об унификации некоторых правил о коносаменте 1924 г. (в ред. Протокола 1968 г.) // Собрание законодательства РФ. – 2000. – № 32. – Ст. 3400.
2. Конвенция ООН по морскому праву 1982 г. (UNCLOS) // СЗ РФ. – 1997. – № 48. – Ст. 5493.
3. Конвенция ООН о договорах полностью или частично морской международной перевозки грузов 2008 г. (Роттердамские правила) – Документ ООН A/RES/63/122. // ООН. – URL: https://www. un.org/ru/documents/decl_conv/conventions/carriage_of_goods.shtml (дата обращения: 15.06.2026).
4. Типовой закон ЮНСИТРАЛ об электронных передаваемых записях (MLETR) 2017 г. – Официальные отчеты Генеральной Ассамблеи, семьдесят вторая сессия, Дополнение № 17 (A/72/17), приложение. // ООН. – URL: https://uncitral.un.org/ru/texts/ecommerce/modellaw/electronic_transferable_ records (дата обращения: 15.06.2026).
5. BIMCO Sanctions Clause for Time Charter Parties 2020 // BIMCO. – 2020. – URL: https://www. bimco.org/contracts-and-clauses/bimco-clauses/current/sanctions-clause-for-time-charter-parties-2020 (дата обращения: 15.06.2026).
6. IMO. Guidelines on Maritime Cyber Risk Management (MSC-FAL.1/Circ.3) // IMO. – 2017, 5 July. – URL: https://www.imo.org/en/OurWork/Security/Pages/Cyber-security.aspx (дата обращения: 15.06.2026).
7. OFAC. Revised Guidance on Entities Owned by Persons Whose Property and Interests in Property Are Blocked (50 Percent Rule) // U.S. Department of the Treasury. – 2014, 13 August (с последующими уточнениями, FAQ 401, июль 2022). – URL: https://ofac.treasury.gov/faqs/topic/1501 (дата обращения: 15.06.2026).
8. OFAC. Sanctions Compliance Guidance for the Maritime Industry, Shipping Advisory // U.S. Department of the Treasury. – 2020, May. – URL: https://home.treasury.gov/system/files/126/05142020_ global_advisory_v1.pdf (дата обращения: 15.06.2026).
9. European Commission. Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council Laying Down Harmonised Rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act), COM(2021) 206 final. – Brussels, 21.4.2021. // European Union. – URL: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/ TXT/?uri=celex:52021PC0206 (дата обращения: 15.06.2026).
10. Scrutton on Charterparties and Bills of Lading / by S. Boyd, A. Burrows, D. Foxton. – 24th ed. – London: Sweet & Maxwell, 2020. – 686 p.
11. Carver on Bills of Lading / by G. Treitel, F.M.B. Reynolds. – 4th ed. – London: Sweet & Maxwell, 2017. – 968 p.
12. Wilson J.F. Carriage of Goods by Sea. – 8th ed. – Harlow: Pearson, 2020. – 560 p.
13. The «Kanchenjunga» – House of Lords
14. 1 Lloyd’s Rep. 391.
15. Lamesa Investments Ltd v Cynergy Bank Ltd
16. EWCA Civ 821.
17. UNCTAD. Review of Maritime Transport 2023. – Geneva: United Nations, 2023. – 182 p.
18. Accuity. Sanctions Compliance: Achieving Efficiency Through Automation. Industry Survey Report, 2021. // Lexis Nexis. – URL: https://risk.lexisnexis.com/global/en/about-us/press-room/pressrelease /20210826-accuity-trade-compliance-survey (дата обращения: 15.06.2026).
19. GSBN: Building a New Operating System for Global Trade // Global Shipping Business Network. – URL: https://www.gsbn.trade/ (дата обращения: 24.06.2026).
20. Международная конвенция об унификации некоторых правил о коносаменте 1924 г. (в ред. Протокола 1968 г.) // Собрание законодательства РФ. – 2000. – № 32. – Ст. 3400. – Ст. 4(2)(g)
21. UNCITRAL Model Law on Electronic Transferable Records (2017): официальный сайт ЮНСИТРАЛ. – URL: https://uncitral.un.org/en/texts/ecommerce/modellaw/electronic_transferable_records (дата обращения: 24.06.2026).

Скачать