DOI: 10.14489/vkit.2023.06.pp.041-053

Коновалов В. А.
МОДЕЛЬ НЕЗАКОННОЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРИ ПРОТИВОДЕЙСТВИИ ОТМЫВАНИЮ ДОХОДОВ, ПОЛУЧЕННЫХ ПРЕСТУПНЫМ ПУТЕМ
(с. 41-53)

Аннотация. Развиваются теоретические положения методики классификации типологий рисков отмывания доходов, полученных преступным путем, и финансирования терроризма в больших данных множества источников данных организационных систем. Теоретически обосновывается и синтезируется эталонная модель незаконной экономической деятельности организационных систем. Проведен анализ этапа учреждения, для которого определены источники данных и признаки незаконной экономической деятельности. Установлено, что для этапа организации незаконной деятельности необходимо использовать дополнительный источник данных, выделив в нем данные семантического характера. Наиболее скрытным является этап организации незаконной деятельности. На этом этапе целесообразно применять дополнительные источники данных. Формализованы типологии отдельных рисков в виде алфавита, синтезированного в лингвистической, категорной форме представления. Синтезированы и научно обоснованы события в фрагментах диаграммы вхождений. Рассмотрен категорный алфавит , содержащий буквы, похожие на буквы алфавита , проведена его формализация. Проведено научное обоснование и синтез моделей типологий, образующих обобщенную математическую модель типологии риска отмывания доходов, полученных преступным путем, и финансирования терроризма. Среди этих моделей выделены две, обеспечивающие автоматическую классификацию типологий отдельных рисков и отбор слов в алфавите Маркова A^±2, обозначающих объекты.

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

Konovalov V. A.
MODEL OF ILLEGAL ECONOMIC ACTIVITY IN ANTI-MONEY LAUNDERING PROCEEDS FROM CRIME
(рр. 41-53)

Abstract. In the interests of developing the theoretical provisions of the methodology for classifying the typologies of the risks of laundering proceeds from crime and financing of terrorism in big data from a variety of data sources of organizational systems, a study is being made of the signs of illegal economic activity. Theoretically substantiates and synthesizes a reference model of illegal economic activity of organizational systems. This model considers four stages of possible illegal economic activity of organizational systems. The stages have symbols: “institutions, organizations, structuring and actions”. The structure and composition of the elements of these stages has been analyzed. For the stage of establishment, an analysis of the sources of data necessary for counteraction was carried out, signs of illegal economic activity characteristic of this stage were identified. For the organization stage, it has been established that it is necessary to use an additional data source containing data on the competence of the head of the organizational system. For the organization stage, it was found that it is the most secretive, so it is necessary to further analyze the activity in managing systems in their telecommunications environment. The alphabet of signs of income laundering risks , presented in a linguistic, categorical form is considered. Synthesized and scientifically substantiated events in fragments of interactions of organizational systems. The categorical alphabet   containing letters similar to the letters of the alphabet  is considered, its formalization is carried out. A scientific substantiation and synthesis of models of individual typologies that form a generalized mathematical model of the typology of the risk of laundering proceeds from crime and the financing of terrorism has been carried out. Among these models, two have been identified that provide automatic classification of typologies of individual risks and selection of words in the Markov alphabet A^±2, denoting objects. It is concluded that the categorical alphabets  or   provide a classification of typologies of individual risks of laundering proceeds from crime and financing of terrorism in big data of organizational systems, in an automatic mode. The classification of typologies is possible at all stages of illegal activity; for this, it is necessary to use several sources of big data.

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