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.