CC BY
5СОЦИАЛЬНЫЕ И ГУМАНИТАРНЫЕ НАУКИ
ЭКОНОМИКА ^
Научная статья УДК 338.984
https://doi.org/10.24412/2687-0185-2021-3-98-101 NIION: 2007-0083-3/21-048 MOSURED: 77/27-005-2021-03-247
Роль бухгалтерского информационного потенциала в борьбе с экономическими преступлениями
Ангелина Федоровна Дятлова1, Марина Владимировна Свирина2
2 Московский университет МВД России имени В. Я. Кикотя, Москва, Россия
1 angelina09_63@mail.ru
2 svirimarina@yandex.ru
Аннотация. Рассматривается развитие современных методов борьбы с экономическими преступлениями, а также особенности бухгалтерского информационного потенциала и его роль в борьбе с экономическими преступлениями.
Ключевые слова: искусственный интеллект, экономические преступления, информационный потенциал, облачные технологии, ERP системы управления, цифровая экономика
Для цитирования: Дятлова А. Ф., Свирина М. В. Роль бухгалтерского информационного потенциала в борьбе с экономическими преступлениями. Криминологический журнал. 2021;(3):98-101. https://doi.org/10.24412/2687-0185-2021-3-98-101.
Original article
The role of accounting information capacity in the fight against economic crimes
Аngelina F. Dyatlova1, Marina V. Svirina2
1 2 Moscow University of the Ministry of Internal affairs of Russia named after V. Ya. Kikot', Moscow, Russia
1 angelina09_63@mail.ru
2 svirimarina@yandex.ru
Abstract. The development of modern methods of combating economic crimes is considered, as well as the features of the accounting information potential and its role in the fight against economic crimes.
Keywords: artificial intelligence, economic crimes, information potential, cloud technologies, ERP management systems, digital economy For citation: Dyatlova А. F., Svirina M. V. The role of accounting information capacity in the fight against economic crimes. Criminological Journal. 2021;(3):98-101. (In Russ.). https://doi.org/10.24412/2687-0185-2021-3-98-101.
© Дятлова А. Ф., Свирина М. В., 2021
Преступность в современном мире приобретает специфические черты, свойственные этапу развития цифровой экономики, соответственно, преступления развиваются вместе с технологиями и временем. Так преступления, связанные с физическими налетами и ограблениями банков, превратились в «виртуальный взлом банка», связанный с применением вредоносных программ и мошенничествами, например, взлом онлайн-банка, фи-шинг, клавиатурные шпионы, атака «человек посередине», подмена SIM-карты и др. Таким образом, можно сказать, что по мере развития преступлений постоянно меняются их виды и методы. Они становятся весьма разнообразными, латентными и сложно выявляемыми. Борьба с экономической преступностью похожа на борьбу с многоголовым монстром, потому что, когда отрубаем одну голову, обязательно вырастут еще две, которые умнее и жестче, чем раньше.
Следовательно, при выборе способов борьбы с преступностью в сфере экономики в условиях, когда сце-
нарии атак постоянно совершенствуются, должна проявляться гибкость и изобретательность, способность прогнозирования и предотвращения мошеннических атак. В нашем все более автоматизированном будущем сочетание искусственного интеллекта с наукой откроет больше возможностей и придаст гибкость действиям против мошенников в борьбе с экономическими преступлениями как на стадии их предотвращения, так и на стадиях их выявления и расследования.
Современный период характеризуется масштабными процессами автоматизации учета, что приводит к перераспределению акцентов в области раскрытия экономических преступлений. В связи с чем, меняются требования не только к методике представления информации, но и к качеству ее содержания, способам ее представления и, соответственно, изменяются требования к подготовке работников в области бухгалтерского учета и отчетности. На первый план выдвигаются сотрудники, умеющие анализировать учетно-аналитическую и фи-
-^pr-
SOCIAL AND HUMAN SCIENCES
ECONOMIC SCIENCES
нансовую информацию из разных источников и ее носителей с целью принятия эффективных решений в области выявления, раскрытия и предупреждения экономических преступлений.
В условиях цифровизации способы сбора и представления информации в бухгалтерском учете можно представить, как иерархические ступени. Низшая ступень данной лестницы отведена ручной обработке бухгалтерской информации. Следующую ступень можно представить, как электронные таблицы Microsoft Excel, Aœess. На третье ступени разместились специализированные программные средства (Парус, 1С: Бухгалтерия, Бухсофт и др.). Четвертую ступень развития информационных технологий занимают интегрированные ERP системы управления экономическим субъектом. Пятую ступень заняли облачные технологии. И завершает процесс восхождения автоматизации бухгалтерского учета искусственный интеллект.
Сегодня первые три этапа автоматизации бухгалтерского учета освоены и плодотворно функционируют, но не без недостатков, например, специализированное программное обеспечение предназначено для автоматизации конкретных процессов или направлений деятельности.
Одним из перспективных направлений является использование возможностей программы Эксель для анализа финансовой информации в структурированном и
неструктурированном виде с целью выявления скрытых закономерностей.
Многие крупные компании перешли на четвертую ступень автоматизации — внедряют комплексную информационную систему управления внутри организации, решающую весь комплекс задач финансового, управленческого, налогового и других видов учета (ERP-системы управления экономическим субъектом) [1].
И завершает восхождение искусственный интеллект. Цель данного этапа автоматизации бухгалтерского учета является разработка информационных программ (продуктов), которые самостоятельно аккумулируют, обобщают информационные данные, что позволяет путем анализа данных вырабатывать своевременные управленческие решения, создавать стратегические модели будущего развития без дополнительных затрат по программированию. Применяя статистические методы и эконо-метрические модели, искусственный интеллект может построить прогнозы и сценарии развития событий, переработать массив неструктурированных данных в полезную информацию, скорректировать свои действия с учетом меняющихся условий хозяйствования [2].
Темы искусственного интеллекта и развития интеллектуальных технологий очень актуальны и важны в современном цифровом мире. За свою пятидесятилетнюю историю искусственный интеллект превратился из теоретической концепции в интеллектуальную си-
Рис. 1. Этапы автоматизации бухгалтерского учета
СОЦИАЛЬНЫЕ И ГУМАНИТАРНЫЕ НАУКИ ЭКОНОМИКА
стему, способную принимать независимые решения. Ключевые преимущества использования искусственного интеллекта включают, прежде всего, возможность для человечества избавиться от рутинной работы и заняться творческой деятельностью, на которую машины не способны.
Люди изобретательны, но в сравнении с искусственным интеллектом проигрывают в скорости и качестве при многократном анализе больших объемов информации. К тому же люди подвержены эмоциям, что иногда влияет на принятие объективных решений. Эмоции могут менять наши решения в зависимости от сценария.
Многие считают искусственный интеллект двигателем производительности и экономического роста и способом повышения эффективности использования ресурсов и капитала, способом значительного улучшения процесс принятия решений за счет анализа больших объемов данных.
По данным международных консалтинговых агентств, глобальные инвестиции бизнеса в цифровую трансформацию к 2021 г. достигнут 58 трлн долл. США, а мировой ВВП вырастет на 14 %, или 15,7 трлн долл. США, в связи с активным использованием искусственного интеллекта [3].
Возможности искусственного интеллекта безграничны. В области журналистики теперь есть машины, которые могут писать для вас статьи на любую тему, которую вы пожелаете. Такие компании, как Yahoo! теперь используют искусственный интеллект для подготовки простых документов о спортивных мероприятиях и выборах. Искусственный интеллект получит доступ к Интернету, найдет необходимую и актуальную информацию и создаст из нее отчет. В области электронной коммерции искусственный интеллект используется для пер-сонализации веб-сайтов для клиентов, показывая им то, что они хотят приобрести, подбирая им продукты, отвечающие запрашиваемым характеристикам. В ближайшее время появятся беспилотные автомобили. Илон Маск написал в Твиттере, что люди скоро будут вызывать свои машины, а не идти к ним. По мере увеличения объема данных в настоящее время для анализа фондового рынка и составления прогнозов используется искусственный интеллект, а не его человеческие аналоги. Таким образом, видим, что искусственный интеллект будет везде, нравится нам это или нет.
Искусственный интеллект в области преступности станет огромным бонусом. Правительство США потратило более 80 млрд долл. на внедрение искусственного
интеллекта в департаменты штата, на местном и федеральном уровнях. Преступления совершаются людьми, и, как логические существа, люди следуют шаблонам, какими бы случайными они не были. Преимущество искусственного интеллекта в том, что он может обнаруживать закономерности в нашем поведении и сможет предсказать, как будет действовать человек. В этом и заключается сила искусственного интеллекта.
Сегодня организации имеют доступ к огромному количеству данных, инструментов и методов моделирования, которые они могут использовать для борьбы даже с самыми изощренными преступлениями.
Ярким примером является PredPol. Это компания, которая утверждает, что, используя прошлые преступления, они могут предсказать возможность будущего преступления, а также где и когда оно может произойти. Этого можно достичь, проанализировав прошлые преступления, найдя сходства, а затем проведя прогнозный анализ. Их алгоритм помогает полиции и сотрудникам по экономическим преступлениям сохранять бдительность в предполагаемых сферах деятельности.
Возвращаясь к методам борьбы с экономическим преступлениями следует сделать акцент на методе структурированного моделирования для выявления преступного поведения, т. е. человек сообщает модели, как выглядит хорошее поведение по сравнению с плохим. Однако следует учитывать, что в основе метода лежит человеческое суждение, базирующееся на научных знаниях. С применением искусственного интеллекта процесс принятия решения актуализируется. Машина дает прогнозы, делая более ясной роль суждения в принятии решений. По мере того, как ценность человеческих предсказаний падает, ценность человеческих суждений возрастает, а искусственный интеллект не выносит суждений — он может только делать предсказания, а затем передавать их человеку, чтобы тот использовал свое суждение, чтобы определить, как с ними поступать дальше.
Таким образом, на первый план выходит умение будущими сотрудниками по борьбе с экономическими преступлениями анализировать структурированные и неструктурированные данные с целью выявления скрытых закономерностей в большом количестве имеющихся сведений и документации о деятельности компании. Данные скрытые закономерности помогут выявлять следы экономических преступлений.
Подводя итог делаем вывод, что искусственный интеллект может помочь бороться с преступностью со-
SOCIAL AND HUMAN SCIENCES
ECONOMIC SCIENCES
вершенно по-новому. По мере расширения использования искусственного интеллекта количество преступлений в сфере экономики будет уменьшаться, поскольку прогнозный анализ предотвратит преступность и, когда он начнет доказывать свою ценность, начнет сдерживать потенциальных преступников, и это поможет бороться с экономической преступностью и получать преимущество.
Библиографический список
1. Егорова С. Е., Богданович И. С. Перспективы применения информационных технологий в бухгалтерском учете в условиях глобализации бизнеса // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2019. Т. 12. № 6. С. 38-47.
2. Аксенов Д. А., Куприков А. П., Саакян П. А. Направления и особенности применения блокчейн-техно-логии в экономике // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2018. № 11-1. С. 30-38.
3. Ломакин Н. И., Самородова И. А. Цифровая экономика с искусственным интеллектом // Advances In Science And Technology: Сб. статей по результатам IX Междунар. науч.-практ. конф. М., 2017. С. 254-257.
Bibliographic list
1. Egorova S. E., Bogdanovich I. S. Prospects for the use of information technologies in accounting in the context of business globalization // Scientific and Technical Bulletin of SPbPU. Economic sciences. 2019. Vol. 12. No. 6. Pp. 38-47.
2. Aksenov D. A., Kuprikov A. P., Sahakyan P. A. Directions and features of the use of blockchain technology in the economy // Scientific and Technical Bulletin of SPbPU. Economic sciences. 2018. No. 11-1. Pp. 30-38.
3. Lomakin N. I., Samorodova I. A. Digital economy with artificial intelligence // Advances In Science And Technology: Collection of articles based on the results of the IX International Scientific and Practical Conference, Moscow, 2017. Pp. 254-257.
Информация об авторах
А. Ф. Дятлова — профессор кафедры экономики и бухгалтеского учета Московского университета МВД России имени В. Я. Кикотя, доктор экономических наук, профессор.
М. В. Свирина — старший преподаватель кафедры экономики и бухгалтеского учета Московского университета МВД России имени В. Я. Кикотя, кандидат экономических наук.
Information about the authors
A. F. Dyatlova — Professor of the Department of Economics and Accounting of the Moscow University of the Ministry of Internal affairs of Russia named after V. Ya. Kikot', Doctor of Economic Sciences, Professor.
M. V. Svirina — Senior lecturer of the Department of Economics and Accounting of the Moscow University of the Ministry of Internal affairs of Russia named after V. Ya. Kikot', Candidate of Economic Sciences.
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 3.08.2021; одобрена после рецензирования 3.09.2021; принята к публикации 10.09.2021.
The article was submitted 3.08.2021; approved after reviewing 3.09.2021; accepted for publication 10.09.2021.
