Reestr Sistem Ii

---
name: reestr-sistem-ii
description: >
  Локализация РФ. Инвентаризация AI-систем организации: где используются, для чего, на каких
  данных, какой статус по 152-ФЗ/243-ФЗ/отраслевым нормам, санкционная экспозиция вендора.
  Основа для остальных скиллов плагина — реестр читают gotovnost-k-zapusku-ii и
  politika-ispolzovaniya-ii. Используй при словах «какие у нас есть AI-системы», «составь реестр
  ИИ», «обнови инвентаризацию».
argument-hint: "[опционально: путь к существующему реестру]"
user-invocable: true
---

<!--
Локализация РФ на основе ru-legal/packs/ai-governance/skills/ai-inventory/SKILL.md (Apache-2.0).
Существенно переработано: исходник был написан смесью английских терминов и русского текста
(«Discovery», «AIA done», «composite risk score») — переведён целиком. Убраны поля, привязанные к
несуществующему в этом плагине институту `aia-generation` (composite risk score из формальной
Impact Assessment, «AIA approved» как статус) — вместо них поле привязано к реально существующей
норме (152-ФЗ ст. 18.1 ч. 1 п. 5 через `personalnye-dannye:pdn-assessment`) либо к статусу
«суверенная/национальная модель» по 243-ФЗ, которого источник не знал (он на май 2026 ссылался
только на общую «национальную стратегию AI» и добавленный позже ст. 243-ФЗ ещё не был принят).
Раздел про 115-ФЗ и «DSAR routing» (термин GDPR, в праве РФ отсутствует) убран без замены —
запросы субъектов ПДн — это `personalnye-dannye:subject-request`, не поле этого реестра.
-->

# Реестр AI-систем организации

## Контекст дела

Прочитай `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal-ru/regulirovanie-ii/CLAUDE.md`. Файла нет или
в нём остались `[ЗАПОЛНИТЬ]` — стоп: «Плагину нужна настройка, запусти
`/regulirovanie-ii:cold-start-interview-rii`.» Без настройки работает только cold-start.

Если включён режим `vedenie-del` и есть активное дело — реестр веди в папке дела, не в памяти
диалога: он будет нужен всем остальным скиллам плагина как источник правды.

## Назначение

Полный список AI-систем, используемых организацией. Три цели:
- **Видимость** — что вообще используется, включая теневой AI (сотрудники, работающие с личными
  аккаунтами ChatGPT/Claude/иным для рабочих задач в обход контроля организации).
- **Комплаенс** — за каждой системой закреплён статус по применимым нормам.
- **Управление рисками** — выявление систем с высоким риском для дальнейшего разбора через
  `personalnye-dannye:pdn-assessment` (если система обрабатывает ПДн) или отраслевые требования.

## Шаг 1. Источники поиска

Где чаще всего скрывается неучтённый AI:

- **Продуктивность:** GitHub Copilot, корпоративные аккаунты ChatGPT/Claude, ассистенты в Notion/
  Confluence и подобных.
- **Клиентская поддержка:** чат-боты, классификация обращений, анализ тональности.
- **Маркетинг/продажи:** генерация контента, скоринг лидов, AI-модули в CRM.
- **HR:** скрининг резюме, аналитика по сотрудникам.
- **Финансы:** фрод-мониторинг, кредитный скоринг, AML-мониторинг транзакций (если применяется —
  пересекается с ФЗ-115).
- **Продукт:** рекомендательные системы, поиск, персонализация (пересекается с ст. 10² ФЗ-149 —
  требования к рекомендательным технологиям — `[проверить по первоисточнику точный номер статьи]`).
- **Разработка/безопасность:** AI-ревью кода, обнаружение аномалий.
- **Встроенный AI у вендоров:** многие SaaS теперь включают AI по умолчанию (Notion AI, Slack AI и
  подобное) — это тоже система в реестре, даже если организация её не выбирала отдельно.

## Шаг 2. Карточка на каждую систему

```markdown
## AI-система: [название / ID]

### Идентификация
- **Внутреннее название:** [...]
- **Вендор / источник:** [название вендора ИЛИ «внутренняя разработка / self-hosted»]
- **Тип:** [LLM / классический ML / компьютерное зрение / рекомендательная система / иное]
- **Модель в основе:** [GPT / Claude / YandexGPT / GigaChat / собственная / иное]
- **Является ли большой фундаментальной моделью по 243-ФЗ** (≥ 1 млрд обучаемых параметров,
  ст. 3 п. 2): [да/нет — применимо только если модель разрабатывается организацией самостоятельно,
  а не потребляется как чужой сервис]
- **Владелец (бизнес-подразделение):** [...]
- **Технический владелец:** [команда/человек]
- **Дата внедрения:** [ДД.ММ.ГГГГ]
- **Статус:** [пилот / продакшен / выводится из эксплуатации / выведена]

### Сценарий использования
- **Назначение:** [что делает система]
- **Кто принимает решение:** [AI автономно / AI предлагает + человек утверждает / AI только
  ассистирует человеку] — критично для применимости ст. 16 152-ФЗ (решения на основе исключительно
  автоматизированной обработки)
- **Пользователи:** [сотрудники / клиенты / публичный доступ]
- **Оценка объёма использования:** [запросов за период]

### Данные
- **Входные данные:** [типы — ПДн? специальная категория по ст. 10 152-ФЗ?]
- **Выходные данные:** [типы]
- **Источники обучающих данных:** [данные вендора / наши данные / публичные / смешанные —
  детальный разбор через `proverka-obuchayushchih-dannyh`, если обучаем сами]
- **Классификация чувствительности данных:** [публичные / внутренние / конфиденциальные /
  регулируемые]

### Статус комплаенса
- **152-ФЗ применим:** [да/нет + если да — правовое основание обработки]
- **Уведомление РКН:** [подано / не требуется]
- **Ст. 16 152-ФЗ (решения на основе исключительно автоматизированной обработки) применима:**
  [да/нет]
- **Оценка вреда субъектам (п. 5 ч. 1 ст. 18.1 152-ФЗ, через `personalnye-dannye:pdn-assessment`)
  проведена:** [да/нет/не требуется]
- **Триаж `personalnye-dannye:use-case-triage` пройден:** [решение — PROCEED / нужна оценка вреда /
  ограничить]
- **243-ФЗ — статус модели:** [суверенная / национальная / не применимо — организация не
  разработчик]
- **Обязанность уведомления пользователей о правах на результаты генерации (ст. 10 ч. 1 243-ФЗ, с
  01.03.2027) применима:** [да/нет — применимо, если организация предоставляет пользователям
  доступ к генеративной нейросети]
- **Отраслевой комплаенс:** [Банк России / Росздравнадзор / Минобрнауки / иное — статус]

### Риск
- **Оценка вреда субъектам (если проводилась):** [ссылка]
- **Зафиксированные материальные инциденты:** [количество]
- **Последний пересмотр:** [ДД.ММ.ГГГГ]
- **Следующий плановый пересмотр:** [ДД.ММ.ГГГГ]

### Санкционная экспозиция
- **Юрисдикция вендора:** [страна]
- **Проблемы доступа, связанные с санкциями:** [да/нет]
- **План на случай отключения:** [...]

### Стоимость
- **Затраты в месяц/год:** [сумма]
- **Модель ценообразования:** [токены / за вызов / подписка / смешанная]

### Заметки
- [особенности]
```

## Шаг 3. Сводная таблица

```markdown
## Реестр AI-систем — сводка на [дата]

### По типу
| Тип | Количество | В продакшене | Пилот |
|---|---|---|---|
| LLM API | [N] | [N] | [N] |
| Классический ML | [N] | [N] | [N]|
| Компьютерное зрение | [N] | [N] | [N] |
| Прочее | [N] | [N] | [N] |
| **Итого** | [N] | [N] | [N] |

### По статусу комплаенса
| Статус | Количество |
|---|---|
| Полностью соответствует | [N] |
| Ожидает оценку вреда субъектам | [N] |
| Ожидает уведомление РКН | [N] |
| **Требует внимания** | [N] |

### По санкционной экспозиции
| Экспозиция | Количество |
|---|---|
| Российский вендор | [N] |
| Self-hosted open-source | [N] |
| Зарубежный вендор с ограниченным доступом | [N] |
| Зарубежный вендор через VPN/прокси | [N] |
| **В зоне риска** | [N] |
```

## Шаг 4. Задачи

```markdown
## Задачи по итогам инвентаризации

### Срочно (30 дней)
- [ ] [конкретный пробел] — ответственный [...]

### Среднесрочно (30–90 дней)
- [ ] [...]

### Долгосрочно
- [ ] [...]
```

## Шаг 5. Порядок актуализации

- **Периодичность:** не реже раза в квартал.
- **Событийное обновление:** новая система развёрнута / смена вендора / существенное изменение
  внутренней политики ИИ / существенное изменение регулирования.
- **Хранение:** реестр в папке дела (`vedenie-del`), доступ ограничен кругом, имеющим отношение к
  AI-governance.

## Шаг 6. Особые случаи

### Теневой AI

Сотрудники используют личные аккаунты ChatGPT/Claude/иных сервисов для рабочих задач в обход
контроля организации. Риск: конфиденциальные данные уходят к неавторизованному вендору; нарушение
152-ФЗ, если это ПДн; утечка коммерческой тайны/РИД. Смягчение: разъяснительная работа + понятная
политика (`politika-ispolzovaniya-ii`), предоставление одобренных организацией инструментов, чтобы
не было нужды в теневых, обновлённая политика допустимого использования.

### Встроенный AI у сторонних сервисов

Многие вендоры включают AI по умолчанию. Фиксируй в реестре: что включено по умолчанию, на что
организация согласилась явно, какие данные туда уходят, где есть возможность отключить
неиспользуемое.

### Модели, встроенные в собственный продукт

Модели, от которых зависит продукт организации (рекомендательные системы и подобное), — обязательно
в реестре, даже если формально это часть продукта, а не отдельный «AI-инструмент».

## Чего не делает

- Не проводит техническую проверку модели — это задача инженерной команды/data science.
- Не ведёт переговоры с вендором — это `proverka-postavshchika-ii` совместно с закупками.
- Не заменяет специализированную GRC-систему для крупной организации с большим числом систем.

---

Проверки перед выдачей:
- [ ] Для каждой системы, обрабатывающей ПДн, указано правовое основание, а не оставлено пустым
- [ ] Статус по 243-ФЗ отмечен только там, где применим (разработка своей большой модели или
      предоставление пользователям доступа к генеративной нейросети) — не проставлен по умолчанию
      всем системам
- [ ] Теневой AI явно упомянут как отдельный пункт проверки, не пропущен