2025. — Т 17. — № 4 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://esj.today/63favn425.html

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 697.5 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Капустина, Н. В. Применение технологий искусственного интеллекта и блокчейн-аналитики в системах ПОД/ФТ для мониторинга криптовалютных транзакций / Н. В. Капустина // Вестник Евразийской науки. — 2025. — Т 17. — № 4. — URL: https://esj.today/PDF/63FAVN425.pdf (дата обращения: 19.01.2026).

Применение технологий искусственного интеллекта и блокчейн-аналитики в системах ПОД/ФТ для мониторинга криптовалютных транзакций

Капустина Надежда Валерьевна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Профессор кафедры «Экономической безопасности и управления рисками»
Доктор экономических наук, доцент
E-mail: NVKapustina@fa.ru

Аннотация. Современная глобальная финансовая система переживает фундаментальную трансформацию, обусловленную экспоненциальным ростом криптовалютного рынка и усложнением схем отмывания денег через децентрализованные платформы, при чем согласно отчету Chainalysis за 2025 год, объем незаконных криптовалютных транзакций достиг 40,9 миллиардов долларов, что требует радикального переосмысления подходов к противодействию отмыванию доходов и финансированию терроризма. Предметом исследования выступают теоретико-методологические основы и практические механизмы интеграции технологий искусственного интеллекта, машинного обучения и блокчейн-аналитики в национальные и международные системы финансового мониторинга для выявления подозрительных криптовалютных операций. Рассматриваются передовые методы анализа транзакционных графов с использованием графовых нейронных сетей, алгоритмы детекции аномалий на основе глубокого обучения, технологии кластеризации криптовалютных адресов и системы атрибуции для идентификации участников транзакций в псевдоанонимной среде блокчейна. Анализируется эволюция регулятивных подходов от полного запрета криптовалют к их интеграции в легальное финансовое пространство через механизмы усиленного комплаенса, включая внедрение правила Travel Rule FATF, требований по идентификации бенефициарных владельцев и мониторингу транзакций в режиме реального времени. Выявлены ключевые технологические решения, применяемые ведущими блокчейн-аналитическими платформами Chainalysis, Elliptic, Crystal Intelligence и TRM Labs, которые обрабатывают более 90 % глобального объема криптовалютных транзакций для целей ПОД/ФТ, используя алгоритмы машинного обучения для выявления паттернов отмывания денег, таких как миксеры, тумблеры и сложные схемы наслоения. Разработанная концептуальная модель интеграции ИИ-технологий в системы финансового мониторинга демонстрирует многоуровневую архитектуру, включающую слой сбора и агрегации блокчейн-данных, слой предобработки и обогащения транзакционной информации, слой интеллектуального анализа на основе ансамблевых методов машинного обучения и слой принятия решений с генерацией отчетов о подозрительных операциях. Научная новизна исследования заключается в систематизации методологических подходов к применению графовых нейронных сетей для анализа криптовалютных транзакций, выявлении специфики трансформации систем ПОД/ФТ в условиях цифровизации финансового сектора и разработке комплексной модели защиты экономического суверенитета государства через механизмы интеллектуального финансового мониторинга. Практическая значимость работы определяется возможностью применения разработанных положений для модернизации национальных систем финансового мониторинга, повышения эффективности выявления схем отмывания денег через криптовалюты на 40–60 % согласно эмпирическим данным, а также формирования стратегий цифрового суверенитета в условиях глобализации финансовых потоков.

Ключевые слова: искусственный интеллект; блокчейн-аналитика; ПОД/ФТ; криптовалюты; финансовый мониторинг; машинное обучение; графовые нейронные сети; цифровой суверенитет; Travel Rule; экономическая безопасность; RegTech; транзакционный анализ

Скачать