CC BY
0УДК 338.1
Иламанов Б.Б.
Преподаватель,
Туркменский государственный университет имени Махтумкули
Туркменистан, г. Ашхабад
Ильясов И.
Преподаватель,
Туркменский государственный институт экономики и управления
Туркменистан, г. Ашхабад
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ В СФЕРЕ ЛЕГАЛИЗАЦИИ
ПРЕСТУПНЫХ ДОХОДОВ
Аннотация: в статье рассматривается использование математических методов и моделей для анализа и оценки рисков легализации преступных доходов. Основное внимание уделяется методам машинного обучения и статистическим подходам для выявления подозрительных транзакций и определения связей между участниками преступных схем.
Ключевые слова: легализация преступных доходов, математические методы, машинное обучение, статистический анализ, финансовые преступления, риск-менеджмент.
Отмывание денег, процесс сокрытия незаконного происхождения денег, процветает в сложном финансовом лабиринте. Жадность и преступная деятельность подпитывают эти схемы, но их успех часто зависит от неожиданного элемента: математики. От расчета размеров транзакций до
анализа финансовых следов преступники используют различные математические инструменты, чтобы ориентироваться в мутных водах финансовых преступлений.
Одним из краеугольных камней применения математики в борьбе с отмыванием денег является "смурфинг". Этот метод разбивает крупные суммы незаконных средств на более мелкие, кажущиеся законными транзакции, что делает их менее подозрительными. Мошенники, часто невольные соучастники, могут вносить суммы чуть ниже пороговых значений, установленных финансовыми учреждениями для отчетности. Расчет этих пороговых значений и стратегическое распределение незаконных средств становится решающим шагом для лиц, занимающихся отмыванием денег. Здесь важную роль играют базовые арифметические навыки, а также понимание финансового законодательства и требований к отчетности в различных юрисдикциях.
Другая тактика, "размещение", предполагает физическое перемещение грязных денег. Лица, занимающиеся отмыванием денег, могут нанимать курьеров или заниматься контрабандой наличных. Здесь в дело вступает оптимизация маршрута - расчет наиболее эффективного маршрута для минимизации риска обнаружения. Это может включать в себя учет расстояний, пересечения границ, курсов обмена валют и потенциального присутствия правоохранительных органов. Сложные алгоритмы, хотя и не такие распространенные, как более простые расчеты, могут быть использованы для определения наименее рискованных маршрутов на основе исторических данных об активности пограничного патрулирования, количестве изъятий и географического профиля.
После того, как средства переведены, проводится этап "наложения", направленный на то, чтобы еще больше запутать происхождение. Это часто включает в себя ряд сложных финансовых операций, направленных на создание запутанного бумажного следа. Наложение может включать в себя
подставные компании, фиктивные счета-фактуры, обмен валюты и международные банковские переводы. В этом случае лица, занимающиеся отмыванием денег, могут использовать расчеты для обеспечения определенного уровня правдоподобия. Например, они могут рассчитать фиктивные суммы транзакций, которые находятся в пределах обычных бизнес-диапазонов для конкретной отрасли, принимая во внимание такие факторы, как средний размер заказа и сезонные колебания. Кроме того, они могут использовать расчеты по пересчету валют для использования различий в обменных курсах на разных рынках, что еще больше усложняет отслеживание истинного происхождения средств. Математическое моделирование также играет решающую роль в выявлении и анализе подозрительной деятельности. Правоохранительные органы и финансовые учреждения используют сложные алгоритмы для выявления закономерностей в финансовых транзакциях. Эти алгоритмы могут анализировать частоту транзакций, данные о местоположении, взаимоотношения получателей и схемы обмена валюты. Выявляя статистические отклонения от ожидаемого финансового поведения, они могут выявлять потенциально подозрительные действия для дальнейшего расследования. Машинное обучение, мощный раздел математики, все чаще используется для разработки более тонких и адаптируемых алгоритмов, которые могут изучать и идентифицировать новые типы отмывания денег по мере того, как преступники разрабатывают все более изощренные методы.
Криптовалюты стали новым полем битвы в борьбе с отмыванием денег. Хотя присущая некоторым криптовалютам анонимность может быть привлекательной для тех, кто занимается отмыванием денег, лежащая в их основе технология блокчейн также предоставляет уникальную возможность для отслеживания транзакций. Передовые инструменты блокчейн-аналитики используют сложные криптографические хэш-функции и математические алгоритмы для анализа потоков транзакций в блокчейне и выявления
потенциальных действий по отмыванию денег. Эти инструменты могут отслеживать перемещение средств по различным криптовалютным кошелькам и биржам, даже если личности участников транзакции скрыты.
Борьба с отмыванием денег - это непрерывная гонка вооружений. По мере того, как преступники разрабатывают новые методы, правоохранительные органы и финансовые учреждения адаптируют свои собственные математические стратегии. Статистический анализ постоянно совершенствуется для выявления новых тревожных сигналов и типологий отмывания денег. Эта продолжающаяся борьба подчеркивает решающую роль, которую математика играет как в раскрытии финансовых преступлений, так и в их раскрытии. Важно помнить, что обсуждение специфики этих вычислений может быть опасным, поскольку это может дать преступникам ценную информацию. Однако, понимая лежащие в основе этого математические принципы, мы можем оценить сложную и постоянно развивающуюся природу схем отмывания денег.
Кроме того, финансовая криминалистика, в которой наряду с математикой используются принципы бухгалтерского учета и методы расследования, играет важную роль в раскрытии схем отмывания денег. Судебные бухгалтеры могут анализировать финансовую отчетность, выявлять несоответствия и реконструировать финансовые операции, чтобы выявить лежащую в их основе незаконную деятельность. Они могут использовать анализ коэффициентов - метод, который сравнивает различные финансовые показатели в финансовой отчетности компании, чтобы выявить необычные закономерности, которые могут указывать на потенциальную деятельность по отмыванию денег.
Мир отмывания денег - это сложная сеть, сотканная из математических нитей. От расчета размеров транзакций до анализа финансовых следов и оптимизации маршрутов контрабанды преступники используют математические возможности для достижения своих незаконных целей.
Однако правоохранительные органы и финансовые учреждения не отстают, используя свои собственные математические инструменты для выявления и пресечения подобных схем. Эта непрекращающаяся борьба между преступниками и властями подчеркивает важную роль, которую математика играет в постоянно меняющемся ландшафте финансовых преступлений.
Использование математики для выявления случаев отмывания денег создает серьезную этическую дилемму: необходимо сбалансировать безопасность и конфиденциальность. Хотя мощные алгоритмы могут выявлять подозрительные действия, они также могут приводить к ложным срабатываниям, несправедливо помечая законные транзакции. Это может быть особенно проблематично для частных лиц или предприятий, работающих в секторах с высоким уровнем риска или занимающихся нетрадиционной финансовой деятельностью.
Здесь акцент смещается на этическую разработку и реализацию этих алгоритмов. Баланс между такими факторами, как точность, эффективность и справедливость, становится первостепенным. Для снижения риска раскрытия конфиденциальной информации могут быть использованы такие методы, как дифференциальная конфиденциальность, математическая структура, которая добавляет к данным контролируемый шум для защиты личной информации, сохраняя при этом общую полезность данных для анализа. Кроме того, обеспечение прозрачности при разработке и внедрении этих алгоритмов имеет решающее значение. Физические и юридические лица должны иметь право понимать, почему их транзакции помечаются как незаконные, и иметь возможность обжаловать такие решения.
Кроме того, человеческий фактор остается незаменимым. Следователям правоохранительных органов необходима подготовка и опыт для интерпретации данных, генерируемых этими алгоритмами, и проведения тщательных расследований. Математические инструменты могут дать
ценную информацию, но, в конечном счете, человеческое суждение важно для того, чтобы отличить законную деятельность от схем отмывания денег.
По мере развития технологий будут совершенствоваться и методы, используемые как лицами, осуществляющими отмывание денег, так и теми, кто стремится их предотвратить. Квантовые вычисления, быстро развивающаяся область, могут революционизировать криптографию, потенциально делая уязвимыми существующие методы шифрования, используемые в криптовалютах. Это может стать серьезной проблемой для правоохранительных органов при отслеживании незаконных транзакций на блокчейне. Однако квантовые вычисления также открывают возможности для разработки еще более надежных криптографических алгоритмов, которые могут повысить финансовую безопасность и затруднить отмывание денег преступниками.
Развитие искусственного интеллекта (ИИ) создает как проблемы, так и возможности. Хотя алгоритмы на базе ИИ могут использоваться для разработки более сложных методов отмывания денег, их также можно использовать для улучшения методов обнаружения. ИИ может использоваться для анализа огромных объемов финансовых данных в режиме реального времени, выявления новых тенденций и прогнозирования будущих операций по отмыванию денег. Однако необходимо тщательно учитывать потенциальную возможность искажения алгоритмов ИИ. Наборы обучающих данных, используемые для разработки этих алгоритмов, должны быть разнообразными и репрезентативными, чтобы избежать увековечения существующего неравенства или создания новых предубеждений в финансовой системе.
Математические достижения по-прежнему будут оказывать сильное влияние на борьбу с отмыванием денег и меры противодействия ей. По мере развития технологий меняются и стратегии, используемые обеими сторонами. Необходимо тщательно учитывать этические соображения,
связанные с конфиденциальностью данных, справедливостью алгоритмов и прозрачностью, чтобы гарантировать, что борьба с финансовыми преступлениями не будет вестись в ущерб индивидуальным свободам. Используя возможности математики ответственно и с соблюдением этических норм, мы можем стремиться к созданию более безопасной и прозрачной финансовой системы.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Иванова Е. В. Система противодействия отмыванию доходов, полученных преступным путём, и финансированию терроризма в Российской Федерации // Центр научного сотрудничества «Интерактив плюс». — 2017.
2. Бекряшев А. К., Белозеров И. П. Теневая экономика и экономическая преступность. — Омск: Омский государственный университет, 2015.
3. Крестовский И. А. Внутренняя безопасность банка при противодействии отмыванию доходов // Управление в кредитной организации. — 2017. — № 4.
4. Ревенков П. В., Дудка А. Б., Воронин А. Н., Каратаев М. В. Финансовый мониторинг: управление рисками отмывания денег в банках. — М.: Кнорус, ЦИПСиР, 2017.
Ilamanov B.
Lecturer,
Magtymguly Turkmen State University Turkmenistan, Ashgabat
Ilyasov I.
Lecturer,
Turkmen State Institute of Economics and Management Turkmenistan, Ashgabat
MATHEMATICAL CALCULATIONS IN THE FIELD OF MONEY
LAUNDERING
Abstract: the article discusses the use of mathematical methods and models for the analysis and assessment of the risks of money laundering. The main focus is on machine learning methods and statistical approaches to identify suspicious transactions and identify links between participants in criminal schemes.
Keywords: money laundering, mathematical methods, machine learning, statistical analysis, financial crimes, risk management.
