Научная статья на тему 'Риск-ориентированный подход с использованием технологий искусственного интеллекта в сфере противодействия отмыванию денег и финансированию терроризма в контексте обеспечения экономической безопасности России'

Риск-ориентированный подход с использованием технологий искусственного интеллекта в сфере противодействия отмыванию денег и финансированию терроризма в контексте обеспечения экономической безопасности России Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
0
0
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
искусственный интеллект / отмывание денег / финансирование терроризма / риск-ориентированный подход / цифровые финансовые активы / экономическая безопасность / artificial intelligence / money laundering / terrorist financing / risk-based approach / digital financial assets / economic security

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Андрей Владимирович Минаков, Нодари Дарчоевич Эриашвили

Противодействие отмыванию денег и финансированию терроризма в Российской Федерации ведется на основе риск-ориентированного подхода. Однако усложнение схем легализации незаконных доходов, расширение применения цифровых технологий при совершении подозрительных операций и необходимость контроля за операциями с цифровыми финансовыми активами обуславливают необходимость более широкого применения решений на основе искусственного интеллекта. Целью статьи является оценка результативности применения рискориентированного подхода к ПОД/ФТ в России, а также поиск возможных направлений его совершенствования с использованием решений на основе искусственного интеллекта.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по экономике и бизнесу , автор научной работы — Андрей Владимирович Минаков, Нодари Дарчоевич Эриашвили

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Risk-based approach using artificial intelligence technologies in the field of combating money laundering and terrorist financing in the context of ensuring the economic security of Russia

Anti-money laundering and combating the financing of terrorism in Russia is built using the risk-based approach. However, the increasing complexity of money laundering schemes, wide use of digital technologies in suspicious transactions and the actual need of digital financial assets control shows that solutions based on artificial intelligence are necessary and important. The purpose of the article is: to assess the effectiveness of applying a riskbased approach to AML/CFT in Russia, to search for possible areas for its improvement using solutions based on artificial intelligence.

Текст научной работы на тему «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. Education. Science. Scientific personnel. 2024;(2):191 — 199.

РЕГИОНАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА

Научная статья УДК 332.1

https://doi.org/10.24412/2073-3305-2024-2-191-199 NIION: 2007-0062-2/24-093

EDN: https://elibrary.ru/LRIHON MOSURED: 77/27-004-2024-02-293

Риск-ориентированный подход с использованием технологий искусственного интеллекта

в сфере противодействия отмыванию денег и финансированию терроризма в контексте обеспечения экономической безопасности России

Андрей Владимирович Минаков1, Нодари Дарчоевич Эриашвили2, 3

1 2 Московский университет МВД России имени В.Я. Кикотя, Москва, Россия 3 Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова, Москва, Россия, office@unity-dana.ru 1 minakov-info@yandex.ru

Аннотация. Противодействие отмыванию денег и финансированию терроризма в Российской Федерации ведется на основе риск-ориентированного подхода. Однако усложнение схем легализации незаконных доходов, расширение применения цифровых технологий при совершении подозрительных операций и необходимость контроля за операциями с цифровыми финансовыми активами обуславливают необходимость более широкого применения решений на основе искусственного интеллекта. Целью статьи является оценка результативности применения риск-ориентированного подхода к ПОД/ФТ в России, а также поиск возможных направлений его совершенствования с использованием решений на основе искусственного интеллекта.

Ключевые слова: искусственный интеллект, отмывание денег, финансирование терроризма, риск-ориентированный подход, цифровые финансовые активы, экономическая безопасность

Для цитирования: 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. https://doi.org/10.24412/2073-3305-2024-2-191-199. EDN: https://elibrary.ru/LRIHON.

REGIONAL AND SECTOR ECONOMY

Original article

Risk-based approach using artificial intelligence technologies in the field of combating money laundering and terrorist financing in the context of ensuring the economic security of Russia

Andrey V. Minakov1, Nodari D. Eriashvili2, 3

1 2 Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia named after V.Ya. Kikot', Moscow, Russia

3 Plekhanov Russian University of Economics, Moscow, Russia, office@unity-dana.ru 1 minakov-info@yandex.ru

Abstract. Anti-money laundering and combating the financing of terrorism in Russia is built using the risk-based approach. However, the increasing complexity of money laundering schemes, wide use of digital technologies in suspicious transactions and the actual need of digital financial assets control shows that solutions based on artificial intelligence are necessary and important. The purpose of the article is: to assess the effectiveness of applying a risk-based approach to AML/CFT in Russia, to search for possible areas for its improvement using solutions based on artificial intelligence.

© MuiHaKOB А.В., Эр^lаwв^m^l H.fl., 2024

Keywords: artificial intelligence, money laundering, terrorist financing, risk-based approach, digital financial assets, economic security

For citation: Minakov A.V., Eriashvili N.D. Risk-based approach using artificial intelligence technologies in the field of combating money laundering and terrorist financing in the context of ensuring the economic security of Russia // Obrazovaniye. Nauka. Nauchnyye kadry = Education. Science. Scientific personnel. 2024;(2):191 — 199. (In Russ.). https://doi.org/10.24412/2073-3305-2024-2-191-199. EDN: https://elibrary.ru/LRIHON.

Обеспечение непрерывного повышения экономической безопасности Российской Федерации в условиях сохраняющегося сан-кционного давления находится в тесной взаимосвязи с решением проблем противодействия отмыванию денег и финансированию терроризма (ПОД/ФТ). Действующая Стратегия национальной безопасности Российской Федерации предусматривает, что обеспечение экономической безопасности страны требует решения задачи противодействия незаконным финансовым операциям1. Национальная же система противодействия легализации (отмыванию) денег и финансированию террористической деятельности, эффективность и результативность которой подтверждена Группой разработки финансовых мер борьбы с отмыванием денег (ФАТФ) в 2019 г., является одновременно как важным конкурентным преимуществом Российской Федерации, так и значимым достижением в укреплении национальной безопасности страны [2, с. 377].

Постоянное обновление подходов к противодействию отмыванию денег и финансированию терроризма в сотрудничестве с ФАТФ и зарубежными странами позволяет Российской Федерации повышать устойчивость кредитно-финансового сектора, наращивать эффективность функционирования легальных субъектов хозяйствования, укреплять доверие к органам публичной власти и проводимой политике, снижать масштабы коррупционных проявлений [11, с. 111]. Необходимо отметить, что финансово-кредитные организации играют важную роль в обеспечении соблюдения законодательства в сфере ПОД/ФТ совместно с Банком России, Федеральной службой по финансовому мониторингу (Росфинмони-торинг), правоохранительными и налоговыми органами [8, с. 2], однако без непрерывного и эффективного международного сотрудничества, внедрения инновационных разработок, доказавших свою эффективность в зарубежной практике, обеспечить решение задачи противодействия незаконным финансовым операциям не представляется возможным. Соответственно, стандарты

1 О Стратегии национальной безопасности Российской Федерации: Указ Президента Российской Федерации от

2 июля 2021 г. № 400 // URL: consultant.ru/document/ cons_doc_LAW_389271 (дата обращения 28.03.2024).

и документы, разработанные ФАТФ и признанные в мире, служат основой для выстраивания и совершенствования национальной системы ПОД/ФТ в России. При этом наиболее важной инициативой ФАТФ является формирование и постоянное обновление «Сорока рекомендаций», под которыми понимается система последовательных стандартов, позволяющая выстроить на национальном уровне эффективно действующую и надежную систему ПОД/ФТ [7, с. 48]. Внедрение и практическое применение «Сорока рекомендаций ФАТФ» обеспечено и в Российской Федерации, что позволило выстроить устойчивое взаимодействие контрольных и надзорных органов (табл. 1).

Участники системы контроля и надзора в соответствии с положениями Концепции развития национальной системы противодействия легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма, Федерального закона № 115-ФЗ «О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма», другими нормативными актами ведут активную борьбу с подозрительными операциями в финансовой системе России для достижения следующих стратегических целей2:

1) своевременное выявление и понимание рисков совершения операций, направленных на отмывание денег либо финансирование терроризма, что даст возможность не допускать нанесения ущерба национальным интересам России, снижать уровень террористической угрозы;

2) повышение прозрачности национальной экономики, что важно как для обеспечения ее устойчивого социально-экономического развития на долгосрочной основе, так и для укрепления доверия граждан и субъектов хозяйствования к органам публичной власти России;

3) рост эффективности использования бюджетных ресурсов за счет недопущения их нецелевого применения;

4) снижение масштабов коррупционных проявлений в обществе.

2 Концепция развития национальной системы противодействия легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма от 30 мая 2018 г. // URL: docs.cntd.ru/document/ 557661526 (дата обращения 27.03.2024).

Таблица 1. Участники системы контроля и надзора в сфере ПОД/ФТ в России

Контрольные и надзорные органы Контролируемые субъекты, осуществляющие финансовые операции

Росфинмониторинг Лизинговые компании, риэлтеры, факторинговые компании, операторы по приему платежей

Банк России Профессиональные участники фондового рынка, страховые организации и брокеры, кредитные организации, микрофинансовые организации, негосударственные пенсионные фонды

Федеральная налоговая служба Тотализаторы, букмекерские конторы, основанные на риске игры (в том числе созданные с применением цифровых технологий)

Пробирная палата России Субъекты хозяйствования, совершающие операции с драгоценными металлами и камнями

Роскомнадзор Организации почтовой связи и сотовой связи

Источник: собственная разработка на основе [6, с. 171].

Достижение указанных целей возможно только на основе риск-ориентированного подхода, «предполагающего проведение оценки рисков совершения операций (сделок) и последующее распределение ресурсов, сил и средств органов, организаций и специалистов, входящих в национальную систему, с учетом результатов такой оценки»3. Например, ст. 6 Федерального закона № 115-ФЗ предусматривает, что обязательному контролю подлежат только операции, сумма которых составляет не менее 1 млн руб., что позволяет избежать нерационального использования ресурсов системы контроля и надзора для проверки операций, не способных нанести существенный ущерб национальным интересам России. В то же время обязательной проверке подлежат не только операции с наличными денежными средствами (в том числе в иностранной валюте), но и операции по банковским счетам, банковские переводы и кредиты, полученные из юрисдикций с высоким уровнем риска, операции с драгоценными металлами и камнями, а также операции с цифровыми финансовыми активами (в том числе криптовалютой)4. Россий-

3 Там же.

4 О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма: Федеральный закон от 7 августа 2001 г. № 115-ФЗ: в ред. Федерального закона от 11 марта 2024 г. № 45-ФЗ) // URL: consultant.ru/document/ cons_doc_LAW_32834 (дата обращения 29.03.2024).

ские органы контроля и надзора обеспечивают достижение поставленных целей в области ПОД/ФТ с использованием процессного подхода (рис. 1).

Оценка рисков, связанных с отмыванием денег и финансированием террористической деятельности, в российской практике осуществляется в привязке как к зонам риска, так и к секторам экономики. Выявляются присущие риски (риски, характерные для сектора или отдельного хозяйствующего субъекта без принятия дополнительных мер, направленных на их снижение), оцениваются качество и адекватность мер по противодействию выявленным рискам, а также остаточные риски. Важной составляющей национальной оценки рисков является непрерывная актуализация их понимания применительно к российской практике, что включает сбор и анализ фактов, выявляемых по итогам различных надзорных мероприятий, новые тенденции в борьбе с отмыванием денег и финансированием терроризма в мировой практике, негативные новости, внешние шоки, а также пересмотр применяемой методологии риск-ориентированного подхода. Так, ключевые риски легализации (отмывания) доходов, полученных преступным путем, актуальные для Российской Федерации, представлены в табл. 2.

Рис. 1. Процесс применения риск-ориентированного подхода к противодействию отмыванию денег и финансированию терроризма

Источник: собственная разработка на основе Руководства ФАТФ по применению риск-ориентированного подхода в надзорной деятельности (URL: fatf-gafi.orf/content/dam/fatf-gafi/translations/guidan-ce/Russian-MUMCFM-FATF%20Guidance%20on%20Risk-based%20Supervision.pdf (дата обращения 28.03.2024)).

Таблица 2. Ключевые риски легализации (отмывания) доходов, полученных преступным путем,

актуальные для Российской Федерации

Сфера проявления Риски высокого уровня

Безналичные банковские переводы Переводы под видом оплаты товаров и услуг, займов. «Транзитные» операции. Переводы между счетами физических лиц

Наличные денежные переводы Получение наличных через механизмы «теневой инкассации», обналичивание со счетов физических лиц (в том числе подставных), обналичивание с использованием корпоративных карт субъектов хозяйствования

Нерегулируемые системы расчетов Виртуальные активы

Инструменты конечного размещения полученных доходов Приобретение (аренда) недвижимого имущества для личного пользования, приобретение движимого имущества и предметов роскоши

Источник: собственная разработка на основе публичного отчета «Национальная оценка рисков легализации (отмывания) доходов, полученных преступным путем» (URL: mumcfm.ru/d/nEbof 2kSQq ZCJd0ayyeWVw6lMadi7EMIVfmlYuQA (дата обращения 29.03.2024)).

Так, широкое распространение в незаконных фиктивные переводы под видом оплаты товаров схемах по отмыванию доходов и финансирова- и услуг. Переводы внутри России преимуще-нию террористической деятельности приобрели ственно совершаются для обналичивания денеж-

ных средств, зарубежные переводы часто ориентированы на отмывание доходов и их успешную легализацию в зарубежных юрисдикциях. Для борьбы с указанным риском в России запущена и действует система прослеживаемости импортных товаров, позволяющая минимизировать ущерб интересам государства при совершении внешнеэкономических операций. С июля 2022 г. функционирует цифровая платформа «Знай своего клиента», с помощью которой кредитные организации могут получить о своих клиентах сведения об уровне риска вовлеченности в совершение подозрительных операций. Платформа собирает сведения о субъектах хозяйствования, оценка банковских клиентов — физических лиц с ее помощью невозможна. Более чем 7 млн российских субъектов хозяйствования, данные о которых доступны на платформе «Знай своего клиента», распределены по трем группам — «красной», «желтой», «зеленой»5. Клиенты, относящиеся к «зеленой» группе, могут рассчитывать на большее доверие со стороны кредитной организации: так, в большинстве случаев банк не может отказать такому клиенту в совершении какой-либо операции, открытии счета. Клиенты «желтой» группы подлежат дополнительному контролю, операции же по счетам высокорисковых клиентов прекращаются. Однако необходимо учитывать, что информация, размещенная на платформе «Знай своего клиента», носит дополнительный характер, банк вправе руководствоваться собственными правилами внутреннего контроля и не согласиться с оценкой, предоставленной цифровой платформой.

Создание и успешное функционирование цифровой платформы «Знай своего клиента», системы прослеживаемости импортных товаров, улучшение результативности отбора налогоплательщиков для проведения выездных налоговых проверок, повышение эффективности контроля за сомнительными операциями с участием физических лиц и другие меры, направленные на ПОД/ФТ, стали возможными благодаря использованию в России цифровых инноваций. В отчете ФАТФ, опубликованном в 2021 г., отмечалось, что «широкое использование цифровых решений для ПОД/ФТ, основанных на искусственном интеллекте ..., потенциально может помочь лучше выявлять риски и реагировать, сообщать и отслеживать подозрительную деятельность» [5, с. 59]. Использование искусственного интеллек-

5 Платформа «Знай своего клиента // URL: cbr.ru/ counteraction_m_ter/platform_zsk (дата обращения 27.03.2024).

та в практике противодействия легализации доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма позволяет получить следующие преимущества:

1) существенный рост эффективности функционирования контрольных и надзорных органов, рациональное использование человеческих ресурсов за счет автоматизации контрольных мероприятий;

2) недопущение ошибок, обусловленных психологическими или эмоциональными факторами, недостаточной квалификацией конкретного работника;

3) существенное улучшение качества информационного обеспечения решений в области ПОД/ФТ;

4) задействование возможностей анализа больших массивов данных для более точного распределения субъектов хозяйствования по уровням риска, индивидуализации контрольных и предупредительных мер, повышения качества отбора проверяемых субъектов хозяйствования;

5) повышение эффективности раскрытия преступлений, связанных с финансированием террористической деятельности [12, с. 100];

6) обнаружение отклонений от привычного поведения клиентов банков, выявление новых схем отмывания денег и их участников [1, с. 115];

7) разработка моделей поведения злоумышленников, стремящихся легализовать незаконные доходы, на основе социальной инженерии. При этом будут учитываться как поведенческие отличия от законопослушных пользователей финансовых услуг, так и факторы, предусмотренные действующим законодательством России и служащие основой для повышения уровня риска [10, с. 59];

8) повышение прозрачности операций с цифровыми финансовыми активами. При этом, согласно рекомендациям ФАТФ, необходимо обеспечивать регистрацию или лицензирование деятельности провайдеров услуг в сфере цифровых финансовых активов, сделать возможным сбор и хранение идентификационных данных в течение пяти лет, а также установить пороговое значение суммы операции с цифровыми финансовыми активами, подлежащей обязательному контролю, в размере 1000 долл. США или евро, а также распространить на провайдеров услуг в сфере цифровых финансовых активов общее законодательство в области ПОД/ФТ [4, с. 5—6]. Необходимый же уровень технологического развития национальной системы противодействия отмыванию денег и финансированию терроризма связан с широкомасштабным внедрением решений на основе искусственного интеллекта и других передовых цифровых технологий.

Такие решения уже внедряются в деятельность контрольных и надзорных органов России. Так, в феврале 2019 г. Банк России создал цифровое решение, позволяющее осуществлять поиск финансовых пирамид, в октябре 2020 г. было заявлено о разработке Банком России «программного обеспечения, основанного на технологиях искусственного интеллекта, предназначением которого будет поиск и выявление различных манипуляций на финансовом рынке» [3, с. 556]. С 2021 г. действует система «Прозрачный блок-чейн», позволяющая как собирать информацию о сделках с криптовалютами, так и идентифицировать лиц, совершающих подозрительные операции, для их риск-мониторинга, а также проводить финансовые расследования операций, совершенных с использованием цифровых технологий6. Решения на основе искусственного интеллекта для обеспечения выполнения законодательных требований в области ПОД/ФТ внедряют также частные банки России: еще в декабре 2019 г. цифровой банк «Точка» заявил о применении алгоритма на основе искусственно-

го интеллекта для предсказания блокировки счета клиента. При повышении вероятности блокировки счета до 80% клиент получает соответствующее предупреждение, а также набор рекомендаций по недопущению перехода в «красную» группу риска и блокирования счета7. Возможности искусственного интеллекта и других передовых цифровых технологий активно использует, например, ПАО «Сбербанк», реализуя программу управления риском легализации и финансирования терроризма, отслеживая подозрительные операции в автоматическом режиме на первом уровне противодействия отмыванию денег и финансированию терроризма [9, с. 183]. Второй уровень в виде непосредственного мониторинга операций службой внутреннего контроля задей-ствуется при наличии обоснованных подозрений в нарушении действующего законодательства России и локальных актов банка.

В результате обеспечивается постепенное снижение масштабов совершения подозрительных операций, о чем свидетельствуют данные табл. 3.

Таблица 3. Динамика совершения подозрительных операций по выводу денежных средств за рубеж и обналичиванию денежных средств в банковском секторе России, млрд руб.

Год Объемы вывода денежных средств за рубеж Объемы обналичивания денежных средств в банковском секторе

2014 816 681

2015 501 600

2016 199 522

2017 96 326

2018 73 176

2019 66 111

2020 52 78

2021 43 62

2022 37 64

Источник: собственная разработка на основе документа «Противодействие отмыванию денег и валют ный контроль» (URL: cbr.ru/counteraction_m_ter (дата обращения 29.03.2024)).

6 Программа для ЭВМ «Прозрачный блокчейн. Государственный модуль» // URL: fedsfm.ru/activity/ informational-systems/pb-gos-modul (дата обращения 25.03.2024).

7 Использование искусственного интеллекта, предска-

зывающего блокировку счета налоговой / / URL: tadviser.ru/index.php/Компания: Точка_Банк (дата обращения 28.03.2024).

Как видно из табл. 3, объемы вывода денежных средств за рубеж за рассматриваемый период сократились более чем в 20 раз до 37 млрд руб., объемы обналичивания денежных средств в банковском секторе — более чем в 10 раз до 64 млрд руб. в 2022 г. В то же время остается актуальной проблема успешного противодействия незаконным финансовым операциям, совершаемым с использованием цифровых финансовых

активов, «транзитным» операциям, сложным международным схемам, сочетающим как механизмы обхода антироссийских санкций, так и инструменты вывода и последующей легализации доходов.

Выделим важнейшие проблемы применения искусственного интеллекта в практике ПОД/ФТ в Российской Федерации:

1) Концепция развития национальной системы противодействия легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма, принятая в 2018 г., не содержит конкретных положений и направлений применения цифровых технологий, в том числе искусственного интеллекта. В результате разработка и внедрение решений на основе искусственного интеллекта в контрольно-надзорных органах России в значительной степени затягиваются;

2) сложности идентификации пользователей цифровых финансовых активов и мониторинга проводимых операций, особенно на зарубежных криптобиржах. Ведение же международного сотрудничества в области противодействия незаконным операциям с криптовалютой в условиях санкционного давления на Российскую Федерацию затруднено (например, ФАТФ приостановила членство России);

3) разные темпы цифровизации процессов ПОД/ФТ в контрольно-надзорных органах России: только Центральный банк РФ активно внедряет решения на основе искусственного интеллекта для борьбы с отмыванием денег и оперативного выявления подозрительных транзакций;

4) невозможность использования цифровой платформы «Знай своего клиента» для получения данных о совершении подозрительных финансовых операций физическими лицами (в том числе самозанятыми), что ограничивает возможности ее применения;

5) в Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года, утвержденной в 2019 г., важность внедрения решений на основе ИИ в практику ПОД/ФТ не нашла достаточного освещения. Только в феврале 2024 г. были приняты поправки в данную Стратегию8, призванные обеспечить внедрение технологии искусственного интеллекта в цифровую трансформацию органов публичной власти в России.

На основе опыта Сингапура целесообразно рассмотреть возможность реализации в Россий-

8 Путин утвердил стратегию развития ИИ до 2030 года // URL: pravo.ru/news/251592 (дата обращения 30.03.2024).

ской Федерации крупного проекта на основе государственно-частного партнерства, чтобы создать алгоритм на основе искусственного интеллекта, способный задействовать данные информационных систем всех контрольно-надзорных органов, участвующих в ПОД/ФТ, а также в реальном времени отслеживать финансовые потоки в России для оперативного выявления подозрительных операций и принятия корректирующих мер. На 2024 г. Президентом РФ дано поручение предусмотреть в рамках разработки национального проекта «Экономика данных» дополнительные меры поддержки и развития технологических решений в области искусственного интеллекта9, которые будут направлены в том числе на сферу ПОД/ФТ.

Решения на основе искусственного интеллекта востребованы не только в контрольно-надзорных органах, но и в кредитных организациях, лизинговых компаниях, провайдерах услуг, связанных с цифровыми финансовыми активами, что позволит своевременно выявлять новые риски и принимать решения, направленные на недопущение санкций со стороны контролирующих органов. Расширение применения искусственного интеллекта даст возможность в полной мере реализовать потенциал риск-ориентированного подхода к ПОД/ФТ, повысить уровень экономической безопасности России.

Список источников

1. Аксенова МА. Правовое обеспечение режима противодействия отмыванию доходов, финансированию терроризма в условиях интеграции новых технологий // Вестник РУДН. Юридические науки. 2022. Т. 26. № 1. С. 112—128.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

2. Алифанова E.H. и др. О мерах по укреплению финансовой безопасности России и развитию национальной системы ПОД/ФТ // Вестник Академии знаний. 2021. № 47. С. 377—384.

3. Казанцева С.Ю., Казанцев ДА. Практика применения и перспективы развития технологий искусственного интеллекта и робототехники в сфере финансового контроля // Вопросы инновационной экономики. 2021. Т. 11. № 2. С. 553—564.

4. Кинсбурская В А. Требования ФАТФ по регулированию криптовалют: проблемы импле-ментации в национальное законодательство // Национальная безопасность / nota bene. 2020. № 4. С. 1 — 19.

9 Регуляторика // URL: ai.gov.ru/ai/regulatory (дата обращения 29.03.2024).

5. Кучу мое A.B., Печерица Е.В. Цифровые инновации, соответствующие требованиям ПОД/ ФТ, и риск-ориентированный подход // Экономический вектор. 2022. № 4. С. 56—63.

6. Меньшикоеа ЕА Совершенствование государственного финансового контроля как фактор обеспечения экономической безопасности России / / Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. 2022. № 6. С. 169—172.

7. Ноеикое B.C. Международно-правовая система противодействия легализации преступных доходов и недобросовестной налоговой конкуренции // Юридические исследования. 2023. № 9. С. 40—69.

8. Страхое ИА. Осуществление контроля за соблюдением правил внутреннего контроля противодействия легализации доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма // Вестник Евразийской науки. 2021. Т. 13. № 6. С. 1 — 7.

9. Сынкоеа Д.С., Макароеа Л.М. Направления совершенствования деятельности кредитной организации по противодействию отмыванию денег, полученных преступным путем, и финансирования терроризма // Экономика и бизнес: теория и практика. 2022. № 11-2. С. 182—185.

10. Федосенко М.Ю. Разработка модели поведения злоумышленника, осуществляющего действия по легализации доходов, применительно к автоматизированным банковским системам дистанционного обслуживания // Экономика и качество систем связи. 2022. № 4. С. 53—61.

11. Хаминский Я.М. Международный опыт противодействия финансированию терроризма и экстремизма, связанного с легализацией (отмыванием) доходов, полученных преступным путем // Вестник экономической безопасности. 2020. № 4. С. 107—112.

12. Ястребое O.A., Аксеноеа МА. Влияние искусственного интеллекта на административно-правовой режим противодействия легализации доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма: вопросы права // Правовая политика и правовая жизнь. 2022. № 3. С. 84—109.

Bibliography

1. Aksenova MA. Legal support of the regime of countering money laundering, financing of terrorism in the context of integration of new technologies // Bulletin of the RUDN. Legal sciences. 2022. Vol. 26. No. 1. pp. 112—128.

2. Alifanova E.N. et al. On measures to strengthen Russia's financial security and develop the national AML/CFT system // Bulletin of the Academy of Knowledge. 2021. No. 47. pp. 377—384.

3. Kazantseva S.Yu., Kazantsev DA. Practice of application and prospects of development of artificial intelligence and robotics technologies in the field of financial control / / Issues of innovative economics. 2021. Vol. 11. No. 2. pp. 553—564.

4. Kinsburskaya VA. FATF requirements for regulating cryptocurrencies: problems of implementation into national legislation // National security / nota bene. 2020. No. 4. pp. 1 —19.

5. Kuchumov A.V., Pecheritsa E.V. Digital innovations that meet AML/CFT requirements and a risk-oriented approach // Economic vector. 2022. No. 4. pp. 56—63.

6. Menshikova E.A. Improvement of state financial control as a factor in ensuring economic security of Russia / / Humanities, socio-economic and social sciences. 2022. No. 6. pp. 169—172.

7. Novikov V.S. The international legal system for countering the legalization of criminal proceeds and unfair tax competition / / Legal research. 2023. No. 9. pp. 40—69.

8. Strakhov I A. Monitoring compliance with the rules of internal control of countering the legalization of proceeds from crime and the financing of terrorism // Bulletin of Eurasian Science. 2021. Vol. 13. No. 6. pp. 1 — 7.

9. Synkova D.S., Makarova L.M. Directions for improving the activities of a credit institution to combat money laundering and terrorist financing // Economics and Business: theory and practice. 2022. No. 11-2. pp. 182—185.

10. Fedosenko M.Yu. Development of a behavior model of an attacker performing income legalization actions in relation to automated banking remote service systems // Economics and quality of communication systems. 2022. No. 4. pp. 53—61.

11. Khaminsky Ya.M. International experience in countering the financing of terrorism and extremism related to the legalization (laundering) of proceeds from crime // Bulletin of Economic Security. 2020. No. 4. pp. 107—112.

12. Yastrebov O.A., Aksenova M.A. The influence of artificial intelligence on the administrative and legal regime of countering the legalization of proceeds from crime and the financing of terrorism: legal issues // Legal policy and legal life. 2022. No. 3. pp. 84—109.

Информация об авторах

А.В. Минаков — профессор кафедры экономики и бухгалтерского учета Московского университета МВД России имени В.Я. Кикотя, доктор экономических наук, профессор;

Н.Д. Эриашвили — профессор кафедры гражданского и трудового права, гражданского процесса Московского университета МВД России имени В.Я. Кикотя, профессор кафедры государственных и муниципальных финансов Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова, кандидат юридических наук, доктор экономических наук, профессор, лауреат премии Правительства РФ в области науки и техники.

Information about the authors

A.V. Minakov — Professor of the Department of Economics and Accounting at the Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia named after V.Ya. Kikot, Doctor of Economics, Professor;

N.D. Eriashvili — Professor at the Department of Civil and Labor Law, Civil Procedure at the Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia named after V.Ya. Kikot, Professor at the Department of State and Municipal Finance of the Plekhanov Russian University of Economics, Candidate of Law, Doctor of Economics, Professor, laureate of the Russian Government Prize in Science and Technology.

Сведения о вкладе каждого автора Вклад авторов: все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Contribution of the authors: the authors contributed equally to this article. The authors declare no conflicts of interests.

Статья поступила в редакцию 01.04.2024; одобрена после рецензирования 03.05.2024; принята к публикации 03.06.2024.

The article was submitted 01.04.2024; approved after reviewing 03.05.2024; accepted for publication 03.06.2024.

ИЗДАТЕЛЬСТВО «ЮНИТИ-ДАНА» ПРЕДСТАВЛЯЕТ

Управление человеческими ресурсами. Стратегическая функция менеджмента: учеб. пособие для студентов вузов, обучающихся по направлениям подготовки «Экономика» и «Менеджмент» / под науч. ред. Ю.А. Цыпкина, В.С. Осипова; под общ. ред. Н.Д. Эриашвили, И.В. Грошева. 2-е изд., пере-раб. и доп. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2024. - 423 с.

ISBN 978-5-238-03841-4

Человеческие ресурсы — основа успешной деятельности любого предприятия, организации. В современных условиях управление человеческими ресурсами позволяет обобщить и реализовать целый спектр вопросов адаптации индивида к внешним условиям, учета личностного фактора и т.д. Рассматриваются проблемы управления человеческими ресурсами, систематизируются аспекты набора, отбора и ориентации работников предприятий и организаций. Особое место занимают вопросы обучения кадров, их профессионального и карьерного продвижения.

Комплексно отражены такие важные темы, как организация труда и контроль за деятельностью кадров и управленцев.

Для студентов, аспирантов и преподавателей экономических специальностей вузов, работников отделов кадров крупных предприятий, рекрутинговых компаний, а также может быть полезно органам государственной службы в их деятельности по подбору специалистов.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.