2026. — Т 18. — № 1 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://esj.today/83ecvn126.html

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 560.7 Кбайт)

Ссылка для цитирования этой статьи:

Кабанова, Н. А. Технологии искусственного интеллекта: от теории к решению конкретных задач ПОД/ФТ / Н. А. Кабанова, А. А. Макурина // Вестник Евразийской науки. — 2026. — Т 18. — № 1. — URL: https://esj.today/PDF/83ECVN126.pdf (дата обращения: 16.07.2026).

Технологии искусственного интеллекта: от теории к решению конкретных задач ПОД/ФТ

Кабанова Наталья Алексеевна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Доцент кафедры «Экономической безопасности и управления рисками»
Кандидат экономических наук, доцент
E-mail: Nkabanova@fa.ru

Макурина Анастасия Александровна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: 228250@edu.fa.ru

Аннотация. Статья посвящена анализу технологий искусственного интеллекта применительно к задачам противодействия отмыванию денег и финансированию терроризма (ПОД/ФТ) — актуальной проблематике, приобретающей всё более острое значение в условиях стремительной цифровизации финансового сектора и параллельного совершенствования мошеннических схем. Актуальность исследования определяется двойственностью технологического прогресса в сфере искусственного интеллекта: наряду с широкими возможностями для повышения эффективности финансового мониторинга, ИИ-технологии активно осваиваются злоумышленниками в целях легализации преступных доходов и финансирования террористической деятельности. Данная тенденция получила официальное признание на государственном уровне: Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года, утверждённая Указом Президента Российской Федерации от 10.10.2019 № 490, закрепила курс на массовое внедрение ИИ во все отрасли экономики и социальной сферы. Выступая на X Международной конференции по искусственному интеллекту и машинному обучению в ноябре 2025 года, Президент Российской Федерации подчеркнул необходимость охвата ИИ-технологиями всех сфер государственного управления. В работе последовательно рассматриваются пять ключевых технологий ИИ, составляющих инструментарий современных систем ПОД/ФТ. Машинное обучение выступает основой для выявления сетевых паттернов высокотехнологичного дропперства — правонарушения, уголовная ответственность за которое введена в статью 187 УК РФ в июне 2025 года, — а также автоматизации кредитного скоринга и анализа финансовых потоков клиентов. Практическая значимость исследования состоит в систематизации прикладных механизмов внедрения ИИ-технологий в деятельность финансовых организаций по направлению ПОД/ФТ. Результаты работы могут быть использованы при разработке методик обучения сотрудников финансового сектора, совершенствовании антифрод-систем и формировании регуляторных стандартов в области применения искусственного интеллекта на финансовом рынке.

Ключевые слова: искусственный интеллект; технологии искусственного интеллекта; машинное обучение; глубокое обучение; технология обучения с подкреплением; обработка естественного языка; сетевой анализ

Скачать