| Русский Русский | English English |
   
Главная Текущий номер
21 | 05 | 2024
10.14489/vkit.2024.03.pp.044-051

DOI: 10.14489/vkit.2024.03.pp.044-051

Коновалов В. А.
ПРОТИВОРЕЧИЯ В ПРИЗНАКАХ КЛАССИФИКАЦИИ ТИПОЛОГИЙ РИСКОВ ОТМЫВАНИЯ ДОХОДОВ, ПОЛУЧЕННЫХ ПРЕСТУПНЫМ ПУТЕМ
(с. 44-51)

Аннотация. Продолжено исследование методики классификации типологий рисков отмывания доходов, полученных преступным путем, и финансирования терроризма в больших данных множества источников данных организационных систем. Рассмотрена идея создания классификатора рисков, пригодного для применения в Национальной системе противодействия отмыванию доходов, полученных преступным путем, и финансирования терроризма. Дан анализ противоречий, выявленных в понимании некоторых признаков рисков, способных создать уязвимость Национальной системе противодействия. Предложены пути преодоления некоторых противоречий в понимании признаков, в частности, между оценкой признаков как «отрицательных» и «положительных» на различных этапах эталонной модели незаконной экономической деятельности. Рассмотрены противоречия в классификации признаков, содержащиеся в действующем классификаторе Центрального банка Российской Федерации, представленном в положении Банка России от 02.03.2012 № 375-П (ред. 20.10.2020) и широко применяемом в практической работе. Предложены решения задачи поиска риска и контрпротиводействия, способ добавления наблюдателя в классификатор. Научная подзадача синтеза перспективного классификатора может быть решена с учетом результатов исследований, полученных при разработке функциональной и концептуальной моделей процесса противодействия отмыванию доходов, полученных преступным путем, и финансирования терроризма.

Ключевые слова:  методика классификации типологий; отмывание доходов; большие данные; теория категорий; теория алгоритмов Маркова; искусственный интеллект.

 

Konovalov V. A.
CONTRADICTIONS IN THE CLASSIFICATION FEATURES OF MONEY LAUNDERING RISKS TYPOLOGIES
(pp. 44-51)

Abstract. The methodology for classifying money laundering and terrorist financing risk typologies in big data from multiple organizational systems data sources is explored further. A general classifier of risks and methods for its implementation are considered, suitable for use in the National System for Combating Money Laundering and Financing of Terrorism. Contradictions in understanding the signs of risks are analyzed. For some contradictions in understanding the signs of risks, ways to overcome them are proposed. At various stages of the reference model of illegal economic activity, the assessment of risk signs can be negative and positive, which must be taken into account when implementing the countermeasure procedure. Discussed are the contradictions in the classification of signs contained in the current classifier of the Central Bank of the Russian Federation, presented in the regulation of the Bank of Russia of March 2, 2012 N 375-P (as amended on October 20, 2020) and widely applicable in practical work, which do not allow to fully solve problems search for new, previously not noted, risks. Solutions are proposed for search problems: risk and counter-counteraction. For Observers, from the composition of the national system of combating money laundering, and the financing of terrorism, a way has been synthesized to add them to the classifier, in order to divide tasks between them to search for risks. It is concluded that the scientific subtask of synthesizing a promising classiier can be solved taking into account the research results obtained in the development of a functional and conceptual model of the process of combating money laundering and terrorist financing. It is advisable to separate into separate tasks from the classifier of risk signs, the search for new, previously not noted risks and the search for counter-counteraction.

Keywords: Methods of classification of typologies; Money laundering; Big data; Category theory; Theory of Markov algorithms; Artificial intelligence.

Рус

В. А. Коновалов (ОАО «Курскрезинотехника», Курск, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Eng

V. A. Konovalov (Open Joint-Stock Company “Kurskrezinotekhnika”, Kursk, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Рус

1. ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546–2021. Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь. М.: Стандартинформ, 2021. 21 с.
2. Коновалов В. А. Концептуальная и функциональная модели противодействия отмыванию доходов, полученных преступным путем // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2023. Т. 20, № 12. C. 29 – 42. DOI: 10.14489/vkit.2023.12.pp.029-042
3. Марков А. А., Нагорный Н. М. Теория алгорифмов. М.: Наука, 1984. 432 с. (Мат. логика и основания математики). 2-е изд., испр. и доп. М.: Фазис, 1996. 493 с.
4. Коновалов В. А. Методика классификации типологий рисков отмывания доходов // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2023. Т. 20, № 4. C. 27–38. DOI: 10.14489/vkit.2023.04.pp.027-038
5. Коновалов В. А. Модель незаконной экономической деятельности при противодействии отмыванию доходов, полученных преступным путем // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2023. Т. 20, № 6. C. 41–53. DOI: 10.14489/vkit.2023.06.pp.041-053
6. Коновалов В. А. Обобщенная математическая модель типологии рисков отмывания доходов и финансирования терроризма в больших данных социально-экономических систем // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2022. Т. 19, № 4. C. 42–51. DOI 10.14489/vkit.2022.04.pp.042-051

Eng

1. Information Technology. Big data. Review and dictionary. (2021). Standard No. GOST R ISO/MEK 20546–2021. Moscow: Standartinform. [in Russian language]
2. Konovalov V. A. (2023). Conceptual and functional models of combating money laundering, 20(12), 29 – 42. [in Russian language] DOI: 10.14489/vkit.2023.12.pp.029-042
3. Markov A. A., Nagorniy N. M. (1984). Theory of algorithms. Moscow: Nauka. (Mathematical logic and foundations of mathematics). 2nd ed. Moscow: Fazis. [in Russian language]
4. Konovalov V. A. (2023). Methodology for classifying typologies of money laundering risks, 20(4), 27 – 38. [in Russian language] DOI: 10.14489/vkit.2023.04.pp.027-038
5. Konovalov V. A. (2023). Model of illegal economic activity in antimoney laundering proceeds from crime. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh technologiy, 20(6), 41 – 53. [in Russian language] DOI: 10.14489/vkit.2023.06.pp.041-053
6. Konovalov V. A. (2022). Generalized mathematical model of money laundering and terrorism financing risk typology in big data of socioeconomic systems. Vestnik komp'yuternyh i informatsionnyh tekhnologiy, 19(4), 42 – 51. [in Russian language] DOI 10.14489/vkit.2022.04.pp.042-051

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 500 руб. (в том числе НДС 20%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа скопируйте doi статьи:

10.14489/vkit.2024.03.pp.044-051

и заполните  форму 

Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.

.

 

Eng

This article  is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 500 rubles. (including VAT 20%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please copy the article doi:

10.14489/vkit.2024.03.pp.044-051

and fill out the  form  

 

.

 

 

 
Поиск
Баннер
Баннер
Rambler's Top100 Яндекс цитирования