TY - GEN

T1 - ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ВОПРОСАХ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФИНАНСОВЫХ РАССЛЕДОВАНИЙ

AU - Печерица, Елена Васильевна

N1 - Печерица, Е. В. Тенденции развития искусственного интеллекта в вопросах повышения эффективности финансовых расследований / Е. В. Печерица, О. Д. Сапронова // Цифровые технологии: модели управления и экономическая эффективность : Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, Санкт-Петербург, 27 февраля 2025 года. – Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный экономический университет, 2025. – С. 209-218. – EDN SWAWJA.

PY - 2025/12

Y1 - 2025/12

N2 - Статья посвящена анализу актуальных направлений развития искусственного интеллекта в области финансовых расследований. Рассматриваются основные способы внедрения искусственного интеллекта: использование технологий обработки больших данных, применение блокчейн-анализа и адаптивных алгоритмов для распознавания сложных схем мошенничества. Особое внимание акцентируется на возможностях автоматизации, прогнозировании угроз и снижении вероятности ошибок, связанных с человеческим фактором. Рассматривается воздействие ИИ на повышение прозрачности операций и оптимизацию деятельности как правоохранительных структур, так и финансовых учреждений. В статье представлены преимущества и недостатки применения ИИ в борьбе с экономическими преступлениями. Делается вывод о том, что успешное внедрение ИИ требует подготовки специалистов, обладающих необходимыми знаниями для работы с передовыми технологиями, так как использование сложных алгоритмов и аналитических платформ требует понимания принципов работы искусственного интеллекта и глубоких знаний в области финансов и законодательства. Авторы подчеркивают, что особое внимание следует уделить развитию междисциплинарных компетенций, таких как способность к управлению проектами по внедрению ИИ, умение обеспечивать кибербезопасность и использовать обработку больших данных.

AB - Статья посвящена анализу актуальных направлений развития искусственного интеллекта в области финансовых расследований. Рассматриваются основные способы внедрения искусственного интеллекта: использование технологий обработки больших данных, применение блокчейн-анализа и адаптивных алгоритмов для распознавания сложных схем мошенничества. Особое внимание акцентируется на возможностях автоматизации, прогнозировании угроз и снижении вероятности ошибок, связанных с человеческим фактором. Рассматривается воздействие ИИ на повышение прозрачности операций и оптимизацию деятельности как правоохранительных структур, так и финансовых учреждений. В статье представлены преимущества и недостатки применения ИИ в борьбе с экономическими преступлениями. Делается вывод о том, что успешное внедрение ИИ требует подготовки специалистов, обладающих необходимыми знаниями для работы с передовыми технологиями, так как использование сложных алгоритмов и аналитических платформ требует понимания принципов работы искусственного интеллекта и глубоких знаний в области финансов и законодательства. Авторы подчеркивают, что особое внимание следует уделить развитию междисциплинарных компетенций, таких как способность к управлению проектами по внедрению ИИ, умение обеспечивать кибербезопасность и использовать обработку больших данных.

KW - ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ФИНАНСОВЫЕ РАССЛЕДОВАНИЯ, BIGDATA, БЛОКЧЕЙН-АНАЛИТИКА, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, АВТОМАТИЗАЦИЯ, МОШЕННИЧЕСКИЕ СХЕМЫ, ПРОЗРАЧНОСТЬ ОПЕРАЦИЙ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РИСКОВ

M3 - статья в сборнике материалов конференции

SP - 209

EP - 218

BT - ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ: МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ И ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ

PB - Издательство Санкт-Петебургского государственного экономического университета

CY - Санкт-Петербург

T2 - Всероссийская научно-практическаяй конференция с международным участием <br/>ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ: МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ И ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ

Y2 - 27 February 2025 through 27 February 2025

ER -