Огляд сучасних методів виявлення фінансових злочинів за допомогою агентів штучного інтелекту

DOI: 10.31673/2412-9070.2025.050674

Анотація

У статті представлено комплексний аналіз сучасних методів виявлення фінансових злочинів із використанням агентів штучного інтелекту. Розглянуто класифікацію AI-агентів (реактивні, когнітивні, автономні, мультиагентні), особливості їхньої роботи та роль у системах фінансового моніторингу. Здійснено порівняльний аналіз rule-based підходів, методів машинного навчання, гібридних моделей, блокчейн-архітектур і графових алгоритмів. В ході дослідження виявлено, що гібридні рішення та графові нейронні мережі демонструють найвищі показники точності та повноти виявлення підозрілих транзакцій, що підтверджено узагальненими метриками з рецензованих джерел. Особливу увагу приділено застосуванню глибоких нейронних мереж, методів обробки часових рядів, Natural Language Processing (NLP) та Explainable AI (XAI), які дозволяють підвищити рівень прозорості та інтерпретованості рішень, що особливо важливо в умовах жорсткого регуляторного середовища банківської сфери. Визначено, що мультиагентний підхід, завдяки своїй здатності до паралельного аналізу, динамічної адаптації та масштабованості, є перспективним напрямом для побудови розподілених систем аналізу фінансових потоків. Поряд із перевагами, проаналізовано й основні виклики, які обмежують ефективність практичного впровадження таких систем: низька інтерпретованість моделей глибокого навчання, потреба у великому обсязі високоякісних і збалансованих даних, обчислювальні витрати, а також юридичні та етичні обмеження, пов’язані з автоматизованою обробкою персональної фінансової інформації, що підпадає під регулювання GDPR і AMLD.
У контексті подальшого розвитку запропоновано інтеграцію AI-агентів із блокчейн-мережами для забезпечення прозорості та незмінності транзакцій, застосування квантових алгоритмів для обробки складних фінансових графів та імплементацію edge computing – обробки даних на периферійних пристроях – з метою виявлення аномалій у реальному часі. Також відзначено важливість міждисциплінарного підходу, що передбачає поєднання знань із галузей штучного інтелекту, кібербезпеки, економіки та права, для розбудови ефективних систем фінансової безпеки. Таким чином, результати дослідження засвідчують, що ефективне виявлення фінансових злочинів на сучасному етапі вимагає впровадження комплексних технологічних рішень на базі агентів штучного інтелекту з акцентом на прозорість, масштабованість і відповідність нормативним вимогам. Представлені у статті висновки мають як теоретичне, так і практичне значення для подальшого розвитку систем моніторингу банківських транзакцій, а також формування політик у сфері цифрової фінансової безпеки.

Ключові слова: фінансові злочини; штучний інтелект; агенти штучного інтелекту; машинне навчання; блокчейн; графовий аналіз.