ВЛИЯНИЕ НОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА ФУНКЦИИ ФИНАНСОВОГО МОНИТОРИНГА Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 338

Ишадова Дж.М.

Преподаватель,

Туркменский государственный университет имени Махтумкули

Туркменистан, г. Ашхабад

Ильясов И.

Преподаватель,

Туркменский государственный институт экономики и управления

Туркменистан, г. Ашхабад

ВЛИЯНИЕ НОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА ФУНКЦИИ ФИНАНСОВОГО МОНИТОРИНГА

Аннотация: В современном мире финансовый мониторинг играет все более важную роль в борьбе с отмыванием денег, финансированием терроризма и другими финансовыми преступлениями. Появление новых технологий, таких как искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные, открывает новые возможности для совершенствования функций финансового мониторинга. В этой статье будут рассмотрены основные направления влияния новых технологий на функции финансового мониторинга, а также проанализированы преимущества и вызовы, с которыми связаны эти изменения.

Ключевые слова: финансовый мониторинг, новые технологии, искусственный интеллект, машинное обучение, большие данные, отмывание денег, финансирование терроризма, финансовые преступления, эффективность, точность, прозрачность, конфиденциальность, международное сотрудничество.

Борьба с финансовой преступностью — это непрерывная битва, в которой преступники постоянно разрабатывают новые методы использования уязвимостей финансовой системы. Финансовый мониторинг, процесс выявления и сообщения о подозрительной финансовой деятельности, играет решающую роль в этой борьбе. Однако ситуация с финансовыми преступлениями быстро меняется благодаря развитию технологий. Чтобы идти в ногу с этой эволюцией, финансовые учреждения и регулирующие органы все чаще обращаются к новому арсеналу инструментов - искусственному интеллекту (ИИ), машинному обучению (МО) и анализу больших данных. Эти технологии могут совершить революцию в финансовом мониторинге, сделав его более эффективным, точным и проактивным.

Традиционно финансовый мониторинг основывался на ручном просмотре журналов транзакций и активности. Этот подход является трудоемким, отнимает много времени и подвержен человеческим ошибкам. С распространением финансовых транзакций, особенно в эпоху цифровых технологий, проверка вручную становится все более непрактичной. Новые технологии предлагают убедительную альтернативу. Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения могут анализировать огромные объемы данных из различных источников, включая банковские счета, платежные сети и социальные сети, выявляя закономерности и аномалии, которые могут ускользнуть от внимания человека. Эти алгоритмы можно обучить распознавать тревожные сигналы, указывающие на отмывание денег, финансирование терроризма и другие финансовые преступления. Например, ИИ может обнаруживать необычные схемы расходов, крупные снятия наличных или частые переводы в юрисдикции с высоким уровнем риска - все это потенциальные индикаторы незаконной деятельности.

Аналитика больших данных дополняет искусственный интеллект и машинное обучение, предоставляя исходный материал для этих алгоритмов для изучения и совершенствования их возможностей обнаружения. Анализируя массивные наборы данных, финансовые учреждения могут получить более полное представление о финансовом поведении своих клиентов, устанавливая основы для нормальной деятельности. Отклонения от этих базовых показателей затем можно пометить для дальнейшего расследования. Такой подход, основанный на данных, позволяет более детально понять риск, позволяя учреждениям сосредоточить свои ресурсы на транзакциях и отдельных лицах с высоким уровнем риска.

Влияние этих новых технологий на финансовый мониторинг многогранно. Во-первых, они позволяют существенно повысить эффективность процесса. Автоматизируя многие ручные задачи, искусственный интеллект и большие данные освобождают людей-аналитиков, чтобы они могли сосредоточиться на сложных расследованиях и принятии решений на более высоком уровне. Это позволяет более эффективно распределять ресурсы и сокращать время реагирования на подозрительную активность.

Во-вторых, эти технологии открывают потенциал для повышения точности. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать данные с таким уровнем точности и детализации, который просто невозможен для людей-аналитиков. Это может привести к сокращению количества ложных срабатываний и пометке законных транзакций как подозрительных, что может нарушить бизнес-операции и расстроить клиентов. Кроме того, ИИ может постоянно учиться и со временем совершенствовать свои возможности обнаружения, адаптируясь к новым криминальным тактикам и возникающим тенденциям в сфере финансовых преступлений.

Преимущества выходят за рамки эффективности и точности. Новые технологии также могут способствовать большей прозрачности и международному сотрудничеству в области финансового мониторинга. Технология блокчейн с ее неизменяемыми возможностями ведения учета может обеспечить безопасную и прозрачную платформу для обмена финансовой информацией между учреждениями и регулирующими органами. Это может помочь выявить трансграничные сети финансовой преступности и повысить эффективность международных усилий по борьбе с отмыванием денег и финансированием терроризма.

Однако интеграция новых технологий в финансовый мониторинг также создает проблемы, которые необходимо решить. Одной из ключевых проблем является возможность предвзятости в алгоритмах ИИ. Эти алгоритмы хороши настолько, насколько хороши данные, на которых они обучаются. Если данные предвзяты, алгоритмы могут увековечить эту предвзятость при принятии решений. Это может привести к несправедливому нападению на определенные группы лиц или предприятий. Чтобы снизить этот риск, крайне важно обеспечить, чтобы данные, используемые для обучения алгоритмов ИИ, были разнообразными и репрезентативными для всей популяции.

Еще одной проблемой является необходимость надежной защиты данных и защиты конфиденциальности. Поскольку финансовые учреждения собирают и анализируют постоянно растущие объемы данных о своих клиентах, обеспечение безопасности и конфиденциальности этих данных становится еще более важным. Строгие правила защиты данных и этические принципы использования данных необходимы для поддержания доверия общества к финансовой системе.

Наконец, успешное внедрение этих новых технологий требует значительных инвестиций в инфраструктуру и человеческий капитал. Финансовым учреждениям необходимо инвестировать в необходимое

оборудование, программное обеспечение и опыт для разработки и обслуживания сложных платформ искусственного интеллекта и анализа больших данных. Кроме того, им необходимо обучить свой персонал эффективно работать с этими новыми технологиями и интерпретировать получаемую ими информацию.

Появление искусственного интеллекта, больших данных и других новых технологий меняет ландшафт финансового мониторинга. Эти технологии потенциально могут сделать финансовый мониторинг более эффективным, точным и упреждающим. Однако для полной реализации этого потенциала крайне важно решить проблемы, связанные с предвзятостью, конфиденциальностью данных и технологическим внедрением. Активно решая эти проблемы, финансовые учреждения и регулирующие органы могут использовать возможности новых технологий для создания более надежной и эффективной системы финансового мониторинга, что в конечном итоге будет способствовать созданию более безопасной и надежной финансовой среды для всех.

Будущее финансового мониторинга с использованием этих новых технологий изобилует возможностями. Вот несколько интересных областей исследования:

Предиктивная аналитика: ИИ можно использовать не только для обнаружения подозрительной активности, но и для ее прогнозирования. Анализируя исторические данные и выявляя закономерности, связанные с финансовыми преступлениями, алгоритмы могут предвидеть потенциальные угрозы еще до их возникновения. Это позволяет применять более активный подход к финансовому мониторингу, позволяя учреждениям вмешиваться и предотвращать преступления в первую очередь.

Интеграция RegTech: регуляторные технологии (RegTech) — это быстро развивающаяся область, ориентированная на использование технологий для оптимизации процессов обеспечения соответствия.

Интеграция искусственного интеллекта и аналитики больших данных в решения RegTech может значительно повысить эффективность финансового мониторинга. Например, платформы RegTech могут автоматизировать сбор и анализ данных, необходимых для нормативной отчетности, высвобождая ресурсы для решения более стратегических задач.

Открытое банковское дело и сотрудничество. Инициативы открытого банковского дела способствуют обмену данными между финансовыми учреждениями. Используя открытые банковские платформы, алгоритмы ИИ могут анализировать данные из более широкого круга источников, создавая более целостное представление о деятельности клиентов и финансовых рисках. Такой уровень сотрудничества может привести к созданию более полных возможностей по обнаружению финансовых преступлений.

Объяснимый ИИ. Поскольку алгоритмы ИИ становятся все более сложными, крайне важно разработать методы объяснимого ИИ (XAI). XAI помогает понять, как эти алгоритмы приходят к своим выводам, обеспечивая прозрачность и укрепляя доверие к процессам принятия решений. Это особенно важно для финансового мониторинга, где прозрачность необходима для поддержания уверенности общества в справедливости и эффективности системы.

Непрерывное обучение. Ключ к тому, чтобы оставаться впереди финансовых преступников, заключается в непрерывном обучении и адаптации. Алгоритмы искусственного интеллекта должны постоянно обновляться новыми данными и меняющимися типологиями преступников. Это требует от финансовых учреждений обязательств инвестировать в текущие исследования и разработки, гарантируя, что их системы финансового мониторинга на базе искусственного интеллекта останутся на переднем крае борьбы с финансовой преступностью.

Путь к созданию перспективной системы финансового мониторинга не лишен препятствий. Этические соображения и нормативно-правовая база

должны развиваться вместе с технологическими достижениями. Правительствам и регулирующим органам необходимо будет сыграть решающую роль в разработке четких руководящих принципов ответственного использования ИИ в финансовом мониторинге. Кроме того, кампании по просвещению и повышению осведомленности общественности необходимы для обеспечения общественного доверия и понимания того, как эти технологии используются для защиты финансовой системы.

В заключение отметим, что влияние новых технологий на функции финансового мониторинга является глубоким и далеко идущим. Используя искусственный интеллект, большие данные и другие новые технологии, финансовые учреждения и регулирующие органы могут значительно улучшить свои возможности по обнаружению и сдерживанию финансовых преступлений. Однако реализация всего потенциала этих технологий требует многостороннего подхода, который позволит устранить проблемы, связанные с предвзятостью, конфиденциальностью данных и ответственным внедрением. Содействуя сотрудничеству, инновациям и приверженности этическим нормам, мы можем создать будущее, в котором технологии позволят создать более эффективную, точную и активную систему финансового мониторинга, создавая более безопасную и стабильную финансовую среду для всех.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Баранов Д. Н. Сущность и содержание категории «цифровая экономика» // Вестник Московского университета им. С. Ю. Витте. Сер. 1: Экономика и управление. 2018. № 2 (25). С. 15-23.

2. Степанова М. Н. Трансформация публичных финансов в эпоху цифровизации (на примере публичного финансового контроля) // Весенние дни науки: сборник докладов Международной конференции студентов и

молодых учёных (Екатеринбург, 21-23 апреля 2022 г.). Екатеринбург: УрФУ, 2022. C. 1247-1250.

3. Грачёва Е. Ю., Артёмов Н. М., Арзуманова Л. Л. Актуальные проблемы финансового права в условиях цифровизации экономики. М.: Проспект, 2020. 256 c.

4. Прокудина А. П. Государственный финансовый контроль в условиях изменяющейся экономической ситуации: переход Российской Федерации к цифровой экономике // Скиф. 2020. № 10 (50). URL: https://sciff.ru/wp-content/uploads/2020/12/Sciff_10_50-3.pdf (дата обращения: 10.05.2023).

5. Болотнова Е. А., Храмченко А. А., Анопкин А. В., Никитина К. Р. Цифровизация государственного финансового контроля в РФ // Вестник Академии знаний. 2021. № 4 (45). URL: https://academiyadt.ru/online-versiya-zhumal-vestnik-akademii-znanij -vaz-45-4-avgust-sentyabr-2021/ (дата обращения: 10.05.2023).

Ishadova J.M.

Lecturer,

Magtymguly Turkmen State University Turkmenistan, Ashgabat

Ilyasov I.

Lecturer,

Turkmen State Institute of Economics and Management Turkmenistan, Ashgabat

IMPACT OF NEW TECHNOLOGIES ON FINANCIAL MONITORING

FUNCTIONS

Abstract: In the modern world, financial monitoring plays an increasingly important role in the fight against money laundering, terrorist financing and other financial crimes. The emergence of new technologies such as artificial intelligence, machine learning and big data opens up new opportunities to improve financial monitoring functions. This article will examine the main ways in which new technologies will impact financial monitoring functions, as well as analyze the benefits and challenges associated with these changes.

Keywords: financial monitoring, new technologies, artificial intelligence, machine learning, big data, money laundering, terrorist financing, financial crimes, efficiency, accuracy, transparency, confidentiality, international cooperation.