ГИБРИДНАЯ AI-ПЛАТФОРМА ФИНМОНИТОРИНГА: ОБНАРУЖЕНИЕ НЕЛЕГАЛЬНЫХ СХЕМ ПО ПОВЕДЕНЧЕСКИМ ПАТТЕРНАМ
DOI:
https://doi.org/10.56584/1560-8816-2025-4-161-166Ключевые слова:
комплаенс, ПОД/ФТ/ЭД/ФРОМУ, искусственный интеллект, машинное обучение, большие данные, гибридная система, аномалии, паттерны транзакционного поведения, большие языковые модели (LLM), финмониторингАннотация
В статье рассматриваются современные вызовы в области противодействия отмыванию доходов, полученных преступным путем, финансированию терроризма, экстремистской деятельности, а также финансированию распространения оружия массового уничтожения (ПОД/ФТ/ЭД/ФРОМУ), связанные с усложнением и цифровизацией нелегальных схем. Обосновывается необходимость перехода от классических экспертных систем к гибридным платформам, сочетающим детерминированные правила и адаптивные инструменты искусственного интеллекта. Приводятся практические результаты внедрения такой платформы в крупной кредитной организации, демонстрирующие значительное повышение точности детекции аномальных паттернов транзакционного поведения клиентов и снижение операционных издержек за счет минимизации ложных срабатываний. Особое внимание уделяется методологии анализа транзакционных данных и применению больших языковых моделей для семантического анализа назначений платежей.
Библиографические ссылки
1. Буданицкий А.В. Современные механизмы обеспечения противодействия легализации доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма: риск-ориентированный подход // Вестник евразийской науки. — 2023. — Т. 15, № S2. – C. 8.
2. Городецкая О.Ю., Гобарева Я.Л. Проблемы внедрения технологий искусственного интеллекта в банках и пути их преодоления // Инновации и инвестиции. – 2023. - № 3. - С. 211-217.
3. Городецкая О.Ю., Гобарева Я.Л. Ключевые тренды применения искусственного интеллекта в банковской сфере // Финансовые рынки и банки. – 2022. - № 12. - С. 34-42.
4. Ильин А.В. Прикладной искусственный интеллект как фактор развития системы финансового мониторинга // Учет и статистика. – 2023. – Т. 20, № 3. - С. 58-66.
5. Кабанова Н. А., Порываев Г. В., Комплаенс-контроль как инструмент минимизации риска вовлечения в процесс легализации ПОД/ФТ в системе кредитных организаций // Транспортное дело России. – 2018. – № 3. – С. 66-68.
6. Махмудова И.Н. Инструменты комплаенс системы: процессная аналитика // Экономика и предпринимательство. – 2023. – № 10(159). – С. 1219-1223.
7. Минаков А.В., Эриашвили Н.Д. Риск-ориентированный подход с использованием технологий искусственного интеллекта в сфере противодействия отмыванию денег и финансированию терроризма в контексте обеспечения экономической безопасности России // Образование. Наука. Научные кадры. - 2024. - № 2. - С. 191—199.
8. Михайлов Д.И. Применение методов искусственного интеллекта в системе риск-менеджмента банка // Научные записки молодых исследователей – 2025. - № 13(3). - С. 55–61.
9. Печерица Е.В., Кучумов А.В. Цифровые инновации, соответствующие требованиям ПОД/ФТ и риск-ориентированный подход // Экономический вектор. – 2022. - № 4(31) - С. 56-63.
10. Сидоренко Г.Г., Бабаёров Р.А. Комплаенс-функция как элемент системы ПОД/ФТ/ФРОМУ в кредитной организации // Вестник Евразийской науки. – 2024. - Т. 16. - № S1. – С. 23.
11. Сюпова М.С. Использование цифровых технологий в сфере ПОД/ФТ // Ученые заметки ТОГУ. – 2025. – Т. 16, № 1. - С. 90 – 94.
12. Эриашвили Н.Д., Минаков А.В. Риск-ориентированный подход с использованием технологий искусственного интеллекта в сфере противодействия отмыванию денег и финансированию терроризма в контексте обеспечения экономической безопасности России // Образование. Наука. Научные кадры. - 2024. - № 2. - С. 191—199.
