| Русский Русский | English English |
   
Главная Current Issue
17 | 04 | 2024
10.14489/vkit.2022.04.pp.042-051

DOI: 10.14489/vkit.2022.04.pp.042-051

Коновалов В. А.
ОБОБЩЕННАЯ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ТИПОЛОГИИ РИСКОВ ОТМЫВАНИЯ ДОХОДОВ И ФИНАНСИРОВАНИЯ ТЕРРОРИЗМА В БОЛЬШИХ ДАННЫХ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ
(с. 42-51)

Аннотация. Представлены подходы к синтезу обобщенной математической модели типологии рисков отмывания доходов и финансирования терроризма в больших данных социально-экономических систем, которая способна обеспечить синтез локальных (частных) моделей отдельных рисков. Синтезирована модель ввода и вывода с классификацией объектов и элементарных множеств этих объектов – категорий множеств – общая структура топоса больших данных. Введены понятия «риск отмывания доходов и финансирования терроризма» (синтезирована теоретико-категорная формула), «ретроспективное событие риска». Предложен и подвергнут анализу способ фрагментации цепочек вхождений Маркова, которые представлены теоретико-категорно. В схеме, предложенной вместо известной схемы нормального алгоритма Маркова, обнаружены и теоретически обоснованы локально заключительные вхождения, которые не рассматривались в рассуждениях Маркова. Определено, что типологии рисков отмывания доходов можно представить в виде категорий множеств и n-категорий. Разработана формула неполной типологии риска отмывания доходов и финансирования терроризма в больших данных социально-экономических систем. Такая модель типологии обеспечивает синтез локальных (частных) моделей отдельных рисков.

Ключевые слова:  классификатор; большие данные; отмывание доходов; теория категорий; социально-экономическая система; искусственный интеллект.

 

Konovalov V. A.
GENERALIZED MATHEMATICAL MODEL OF MONEY LAUNDERING AND TERRORISM FINANCING RISK TYPOLOGY IN BIG DATA OF SOCIO-ECONOMIC SYSTEMS
(pp. 42-51)

Abstract. The big data of socio-economic systems is investigated in order to synthesize a generalized model of the typology of the risk of money laundering. The analysis of actual requirements to the typology model was carried out. A model for input, output and classification of objects, sets, categories in big data represented by topos has been developed. It is shown that classified objects can be entered into an artificial intelligence database and used to search and analyze typologies of money laundering risks. The concept is introduced and the category-theoretic formula of the event of the risk of money laundering is synthesized. In addition, a retrospective event was singled out and its theoretical justification was carried out. A method for fragmentation of chains of Markov occurrences is proposed and analyzed. Within the framework of the category-theoretic approach, chains are represented by category compositions. A new scheme developed instead of the well-known scheme of the normal Markov algorithm is analyzed. In the scheme, locally final occurrences were discovered and theoretically substantiated, which were not taken into account and were not used by Markov. Locally final occurrences in the scheme of the Markov algorithm are found in parallel chains of occurrences and voids. It has been established that locally final substitutions play an important role in the search and analysis of typologies of money laundering risks in big data of socio-economic systems. It has been determined that typologies of money laundering risks can be represented as categories of sets and n-categories. A formula for an incomplete risk typology has been developed. It is concluded that the synthesized model of the typology of money laundering risks provides for the detection and analysis of local typologies of individual risks.

Keywords: Classifier; Big data; Money laundering; Category theory; Socio-economic system; 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. Философский энциклопедический словарь / гл. ред. Л. Ф. Ильичев и др. М.: Сов. энциклопедия, 1983. 839 c.
2. Синюк А. И., Яковлева Е.В. Краткий словарь основных логических понятий: учебно-методическое пособие для преподавателей и студентов вузов. Нижнекамск: Изд-во Нижнекамского муниципального института, 2008. 39 с.
3. ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546–2021. Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь. М.: Стандартинформ, 2021. 21 с.
4. ГОСТ Р 54521‒2011. Статистические методы. Математические символы и знаки для применения в стандартах. М.: Стандартинформ, 2020. 32 с.
5. Гротендик А. О некоторых вопросах гомологической алгебры: пер. с фр. / под ред. А. Л. Онищика. М.: Изд-во иностранной литературы, 1961. 175 с.
6. Марков А. А., Нагорный Н. М. Теория алгорифмов. 2-е изд., испр. и доп. М.: ФАЗИС, 1996. 448 с.
7. Братко И. Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG. 3-е изд. / пер. с англ. К. А. Птицина. М.: Вильямс, 2004. 640 с.

Eng

1. Il'ichev L. F. (Ed.) et al. (1983). Philosophical encyclopedic dictionary. Moscow: Sovetskaya entsiklopediya. [in Russian language]
2. Sinyuk A. I., Yakovleva E. V. (2008). Brief dictionary of basic logical concepts: teaching aid for teachers and university students. Nizhnekamsk: Izdatel'stvo Nizhnekamskogo munitsipal'nogo instituta. [in Russian language]
3. Information Technology. Big data. Review and dictionary. (2021). National standard No. GOST R ISO/MEK 20546–2021. Moscow: Standartinform. [in Russian language]
4. Statistical methods. Mathematical symbols and signs for use in standards. (2020). Ru Standard No. GOST R 54521‒2011. Moscow: Standartinform. [in Russian language]
5. Grotendik A. (1961). On some questions of homological algebra. Moscow: Izdatel'stvo inostrannoy literatury. [in Russian language]
6. Markov A. A., Nagorniy N. M. (1996). Theory of algorithms. 2nd ed. Moscow: FAZIS. [in Russian language]
7. Bratko I. (2004). Artificial intelligence algorithms in the PROLOG language. 3rd ed. Moscow: Vil'yams. [in Russian language]

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 500 руб. (в том числе НДС 18%). 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.2022.04.pp.042-051

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 18%). 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.2022.04.pp.042-051

and fill out the  form  

 

.

 

 

 
Search
Баннер
Баннер
Rambler's Top100 Яндекс цитирования