АНАЛИЗ И ОЦЕНКА РИСКОВ ПОДФТ В СИСТЕМЕ ФИНАНСОВОГО МОНИТОРИНГА В ФИНАНСОВОЙ ОРГАНИЗАЦИИ

ANALYSIS AND ASSESSMENT OF AML/CFT RISKS IN THE FINANCIAL MONITORING SYSTEM OF A FINANCIAL ORGANIZATION

Gerhard Hoffmann

student, Department of Integrated Safety of the Fuel and Energy Complex, Gubkin Russian State University of Oil and Gas (National Research University), Russia, Moscow

Andrey Rybkin

scientific supervisor, senior lecturer, Gubkin Russian State University of Oil and Gas (National Research University), Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются вопросы анализа и оценки рисков ПОД/ФТ в системе финансового мониторинга в условиях цифровизации экономики. Особое внимание уделено методам оценки рисков, таким как анализ клиентских профилей, мониторинг транзакций и применение алгоритмов машинного обучения для улучшения риск-ориентированного подхода. Обсуждаются проблемы информационного обеспечения, а также роль автоматизации процессов с использованием искусственного интеллекта и блокчейн-технологий. В статье предложены меры для развития системы ПОД/ФТ, включая совершенствование нормативной базы, внедрение предсказательной аналитики и нейросетевых моделей, усиление международного сотрудничества и общественного контроля для повышения эффективности финансового мониторинга и снижения рисков финансовых преступлений.

ABSTRACT

The article addresses the issues of risk analysis and assessment in the context of AML/CFT in financial monitoring systems amid the digitalization of the economy. It focuses on risk assessment methods such as client profile analysis, transaction monitoring, and the application of machine learning algorithms to improve the risk-based approach. The article discusses challenges in information provision and the role of process automation using artificial intelligence and blockchain technologies. It also suggests measures for the development of the AML/CFT system, including the enhancement of the regulatory framework, the implementation of predictive analytics and neural network models, as well as strengthening international cooperation and public oversight to improve the effectiveness of financial monitoring and reduce financial crime risks. 

Ключевые слова: методы анализа рисков, риск-ориентированный подход, машинное обучение, автоматизация транзакций, информационное обеспечение, качество данных, блокчейн, предсказательная аналитика, нейросетевые модели, нормативная база, международное сотрудничество, обучение кадров, общественный контроль, финансовая безопасность, ПОД/ФТ.

Keywords: risk analysis methods, risk-based approach, machine learning, transaction automation, information provision, data quality, blockchain, predictive analytics, neural network models, regulatory framework, international cooperation, staff training, public oversight, financial security, AML/CFT.

В современных условиях глобализации и цифровизации экономики проблема противодействия отмыванию денежных средств и финансированию терроризма (ПОД/ФТ) становится особенно актуальной. Финансовый мониторинг в коммерческих организациях направлен на выявление и предотвращение рисков, связанных с этими угрозами. Однако развитие технологий требует постоянного совершенствования методов анализа и управления этими рисками. В данной статье рассматриваются основные аспекты анализа системы финансового мониторинга и перспективные направления её развития. Система финансового мониторинга представляет собой многоуровневый процесс, включающий правовые, организационные и технологические компоненты. Основным нормативным документом в России является Федеральный закон №115-ФЗ, регламентирующий обязательный контроль операций и взаимодействие участников финансовой системы с надзорными органами [1, с. 10]. Применение риск-ориентированного подхода (РОП) позволяет сосредоточить усилия на операциях и клиентах с наибольшими рисками. Такой подход учитывает факторы риска, включая географическое положение, отраслевую принадлежность клиента и его транзакционную активность. Ключевые методы оценки рисков включают анализ клиентских профилей, мониторинг транзакций, а также применение автоматизированных систем выявления подозрительных операций [2, с. 25]. Современные тенденции показывают, что для повышения эффективности РОП необходимо внедрение комплексных систем оценки рисков, использующих алгоритмы машинного обучения. Эти технологии позволяют обрабатывать большие объемы данных и выявлять аномалии в финансовых операциях, которые могли бы остаться незамеченными при традиционных методах анализа. Одним из важнейших аспектов анализа является качество информационного обеспечения. Внутренние базы данных банков, внешние источники информации (ФАТФ, Росфинмониторинг) и автоматизированные системы анализа данных позволяют оперативно выявлять потенциальные угрозы. Проблемы информационного обеспечения могут приводить к снижению эффективности контроля, увеличению ложных срабатываний и росту репутационных рисков для банковских организаций [3, с. 43].

Наряду с этим, анализ данных, поступающих из различных источников, требует создания унифицированных баз, позволяющих сопоставлять сведения о клиентских операциях с информацией, полученной из международных реестров и санкционных списков. Автоматизация этого процесса значительно сокращает временные затраты на проверку транзакций и повышает точность выявления подозрительных операций. Автоматизация и использование искусственного интеллекта (ИИ) в финансовом мониторинге открывают новые возможности для повышения точности выявления подозрительных операций. Машинное обучение позволяет анализировать поведение клиентов, предсказывать риски и адаптироваться к новым схемам финансового мошенничества. Однако ключевой проблемой остаётся необходимость балансирования между эффективностью мониторинга и защитой персональных данных клиентов [4, с. 57]. Применение блокчейна может существенно повысить прозрачность и достоверность финансовых операций. Использование децентрализованных реестров снижает риски манипуляций с данными, что особенно важно для международных переводов и мониторинга крупных транзакций [5, с. 60]. Разработка новых технологических решений в этой области способствует созданию безопасной финансовой среды и уменьшению угроз, связанных с незаконными денежными потоками. Кроме того, перспективными направлениями в развитии автоматизированных систем мониторинга являются внедрение инструментов предсказательной аналитики, использование нейросетевых моделей для выявления сложных схем отмывания денег, а также интеграция с биометрическими системами идентификации клиентов. Для повышения эффективности системы финансового мониторинга необходимы следующие меры: Развитие нормативно-правовой базы: адаптация законодательства к новым вызовам цифровой экономики и финтех, Интеграция автоматизированных систем: расширение использования ИИ и Big Data для анализа клиентских транзакций, Международное сотрудничество: укрепление взаимодействия между государственными и частными структурами, участие в международных системах обмена информацией, Обучение и сертификация кадров: повышение квалификации специалистов в области ПОД/ФТ, внедрение программ сертификации для банковского сектора. Развитие автоматизированных систем, внедрение методов машинного обучения, совершенствование законодательных норм и усиление международного взаимодействия обеспечат дальнейшее повышение эффективности системы ПОД/ФТ, что позволит банковскому сектору оперативно реагировать на новые вызовы и угрозы.

Список литературы:

1. Федеральный закон "О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма" от 07.08.2001 N 115-ФЗ.
2. Глотов В.И., Аржанов И.А. Международный опыт оценки рисков в сфере ПОД/ФТ // Финансовые исследования. № 4 (61). 2018. С. 23–34.
3. Прошунин М.М. Финансовый мониторинг: субъекты, объекты и значение // Вестник РУДН. Сер. Юридические науки. № 2. 2008. С. 43–51.
4. Кучумов А.В., Печерица Е.В. Цифровые инновации, соответствующие требованиям ПОД/ФТ и риск-ориентированный подход // Экономический вектор. № 4 (31). 2022. С. 57–63.
5. Яшина Н.И., Аникин А.В., Кравченко В.С. Перспективы развития инфраструктуры информационно-технологического обеспечения финансового мониторинга в условиях экономики знаний // Финансовые исследования. № 3 (60). 2018. С. 55–63.