Библиографическое описание:ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ В ФИНАНСОВЫХ РАССЛЕДОВАНИЯХ: ПРИМЕНЕНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И ВЫЯВЛЕНИЕ МОШЕННИЧЕСТВА : доклад, тезисы доклада / С. В. Чубарев, Г. Ф. Каячев. - [Б. м. : б. и.], 2025. - Текст : непосредственный // Интеллектуальная инженерная экономика и Индустрия 6.0 (ИНПРОМ-2025) : сборник трудов Международной научно-практической конференции. В 2 т. / Интеллектуальная инженерная экономика и Индустрия 6.0 (ИНПРОМ-2025) (2025 ; 27.04 - 30.04 ; Санкт-Петербург). - Санкт-Петербург, 2025. - С. 73-76. - ISBN 9785742289791, DOI 10.18720/IEP/2025.2/15.
Аннотация:В статье рассматривается текущее состояние интеллектуальных систем в борьбе с финансовыми преступлениями, выявляются основные проблемы традиционных методов анализа данных и описываются преимущества иерархического подхода. Особое внимание уделено внедрению искусственного интеллекта и машинного обучения в процессы автоматизированного финансового расследования. Приведены статистические данные, отражающие масштабы финансового мошенничества и влияние интеллектуальных систем на его выявление. Предлагается модель интеллектуальной системы, обеспечивающая многослойный анализ финансовых транзакций и повышение эффективности выявления мошеннических схем.
The article examines the current state of intelligent systems in the fight against financial crimes, identifies the main problems of traditional data analysis methods and describes the advantages of a hierarchical approach. Special attention is paid to the implementation of artificial intelligence and machine learning in the processes of automated financial investigation. Statistical data reflecting the scale of financial fraud and the impact of intelligent systems on its detection are presented. An intelligent system model is proposed that provides a multilayered analysis of financial transactions and increases the effectiveness of detecting fraudulent schemes.
