Москва, г. Москва и Московская область, Россия
ВАК 5.2.3 Региональная и отраслевая экономика
ВАК 5.2.4 Финансы
ВАК 5.2.5 Мировая экономика
ВАК 5.2.6 Менеджмент
ВАК 5.2.7 Государственное и муниципальное управление
УДК 332 Региональная (территориальная) экономика. Земельный (аграрный) вопрос. Жилищное хозяйство
В данной статье рассматривается эволюция мошеннических схем в условиях цифровой трансформации экономики, сопровождающаяся переходом от локальных манипуляций к сложным экосистемным атакам, использующим алгоритмы машинного обучения и уязвимости искусственного интеллекта, что обуславливает необходимость разработки проактивных систем противодействия, интегрирующих предиктивную аналитику, сетевой анализ транзакционных цепочек и поведенческое профилирование в реальном времени для минимизации потенциального ущерба. Также анализируются современные аналитические инструменты, включая методы машинного обучения, обработки естественного языка и статистические подходы, в контексте создания интеллектуальных платформ, способных осуществлять мультимерный анализ гетерогенных данных и обеспечивать превентивное выявление сложных мошеннических конструкций.
мошенничество, цифровая экономика, машинное обучение, сетевой анализ, аналитические инструменты, риск-менеджмент, искусственный интеллект
1. Василькова В.В., Легостаева Н.И. Цифровые технологии как инструменты кибермошенничества: типологический подход // Теория и практика общественного развития. 2023. №9. С. 16-23.
2. United Nations Convention Against Corruption / Paper of United Nations Office On Drugs And Crime. UN, Vienna - New York, 2004. URL: https://www.unodc.org/documents/brussels/UN_Convention_Against_Corruption.pdf.
3. Pavlidis Georgios. Financial action task force and the fight against money laundering and the financing of terrorism: Quo vadimus? // Journal of Financial Crime. — 2020. — Vol. 28, no. 3. — Pp. 765–773. — DOI:https://doi.org/10.1108/JFC‑09‑2019‑0124.
4. Уголовный кодекс Российской Федерации от 13.06.1996 N 63-ФЗ (ред. от 31.07.2025) (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.09.2025) [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_10699/8012ecdf64b7c9cfd62e90d7f55f9b5b7b72b755/.
5. Федеральный закон "О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма" от 07.08.2001 N 115-ФЗ [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_32834/.
6. Федеральный закон "О персональных данных" от 27.07.2006 N 152-ФЗ (последняя редакция) [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_61801/.
7. Костюньков Д. С. Системная аналитика big data для обеспечения безопасности финансовых операций и предотвращения мошенничества // Вестник науки. 2025. №3 (84). С. 420-427.
8. Impact of tax approaches, standards, and rules on the parameters of tax policy in EU member states / S. Aleksina, I. Otcheskiy, O. Petrova [et al.] // Relações Internacionais do Mundo Atual. – 2024. – Vol. 3, No. 45. – P. 687-698. – DOIhttps://doi.org/10.21902/Revrima.v3i45.7075. – EDN IBGTYN.
9. Recycling of Municipal Solid Waste in Construction / S. V. Muzalev, E. V. Nikiforova, O. A. Petrova [et al.] // Construction Materials and Products. – 2023. – Vol. 6, No. 5. – DOIhttps://doi.org/10.58224/2618-7183-2023-6-5-7. – EDN IQJNPZ.
10. Analyzing the Development of Russia's Agricultural Sector to Identify Import Needs and Product Range / M. Tolmachev, A. Tsypin, E. Gerasimova [et al.] // Journal of Global Innovations in Agricultural Science. – 2025. – Vol. 13, No. 3. – P. 955-963. – DOIhttps://doi.org/10.22194/JGIAS/25.1618. – EDN UWLWKH.
11. Толмачев, М. Н. Занятость и безработица в сельском хозяйстве Северо-Кавказского федерального округа / М. Н. Толмачев, Г. И. Гаджимирзоев, М. М. Шайлиева // Вестник Казанского государственного аграрного университета. – 2023. – Т. 18, № 4(72). – С. 163-169. – DOIhttps://doi.org/10.12737/2073-0462-2023-163-169. – EDN DPDLOL.
12. Цыпин, А. П. Ретроспективный анализ производства сливочного масла в странах постсоветского пространства / А. П. Цыпин // Молочная промышленность. – 2025. – № 4. – С. 74-83. – DOIhttps://doi.org/10.21603/1019-8946-2025-4-48. – EDN SQOHED.
13. Курилова, А. А. Оценка финансовой доступности северных регионов России / А. А. Курилова // Финансы: теория и практика. – 2025. – Т. 29, № 4. – С. 252-261. – DOIhttps://doi.org/10.26794/2587-5671-2025-29-4-252-261. – EDN UFOCLO.
14. Тургаева, А. А. Современные подходы к оценке рисков отмывания денег и финансирования терроризма в условиях развития цифровых финансовых активов / А. А. Тургаева // Финансы: теория и практика. – 2025. – Т. 29, № 4. – С. 100-111. – DOIhttps://doi.org/10.26794/2587-5671-2025-29-4-100-111. – EDN LUMGBL.
