» ГЛАВНАЯ > К содержанию номера
» Все публикации автора
Журнал научных публикаций
«Наука через призму времени»
Май, 2025 / Международный научный журнал
«Наука через призму времени» №5 (98) 2025
Автор: Плотникова Алина Александровна, Ольховая Александра Валерьевна, Студент
Рубрика: Экономические науки
Название статьи: Эффективность контрольно-надзорной деятельности в цифровую эпоху: как технологии помогают выявлять теневые доходы и коррупцию
Дата публикации: 08.05.2025
ЭФФЕКТИВНОСТЬ КОНТРОЛЬНО-НАДЗОРНОЙ
ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В ЦИФРОВУЮ ЭПОХУ: КАК ТЕХНОЛОГИИ ПОМОГАЮТ ВЫЯВЛЯТЬ ТЕНЕВЫЕ ДОХОДЫ
И КОРРУПЦИЮ
Ольховая Александра Валерьевна
Плотникова
Алина Александровна
студент
научный руководитель: Выжитович А.М.
к.э.н.,
доцент
Сибирский институт управления — филиал Российской академии
народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской
Федерации, г. Новосибирск
Аннотация. В
настоящей статье рассматривается роль новейших технологий в борьбе с теневыми
доходами и коррупцией
Ключевые слова:
Экономическая безопасность, теневые доходы, неформальный сектор экономики,
коррупция, новейшие технологии
Современное общество
стремительно делает шаги вперед в сфере цифровизации, вступает в новую эпоху
новейших технологий. Различные институты общества и государства сталкиваются с
такими серьезными экономическими проблемами, как уход значительной части
населения в теневую экономику и рост коррупции. В условиях цифровизации
очевидным становится важность эффективных и практически рабочих механизмов контроля и именно новейшие технологии способны в этом помочь
в выявлении, пресечении и предупреждении подобных преступлений.
Теневая экономика,
коррупция, отмывание денег – эти явления приобрели новые масштабы и формы,
активно используя возможности цифрового пространства для маскировки своих
операций. Эффективная контрольно-надзорная деятельность в таких условиях
требует кардинального переосмысления и активного внедрения инновационных
технологий.
Число занятых в теневом
секторе экономики в России на 3 квартал 2024 года составило 15,8 млн. человек,
что составило 21,3 % от общей занятости населения, т.е. можно сделать вывод о
том, что более ⅕ части страны находятся в неформальном секторе экономики.
Теневые доходы также тесно связаны с сомнительными операциями, так как
сомнительные операции часто используют для легализации доходов, полученных
преступным путем.
Рассмотрим структуру
подозрительных операций и отрасли экономики, формирующие спрос на теневые
финансовые услуги за 2022-2024 гг.
Рисунок 1 − Структура
подозрительных операций и отрасти экономики, формирующие спрос на теневые
финансовые услуги за 2022-2024 гг.
В 2022 году вывод
денежных средств за рубеж составил 12 млрд. руб., а обналичивание
денежных средств 34 млрд.
В первом полугодии 2023
года объемы подозрительных операций сократились на 9% вывод
денежных средств составил 13 млрд. руб., а обналичивание
денежных средств 33 млрд. руб.
В первом полугодии 2024
года сохранился тренд на снижение подозрительных операций — по сравнению с
первым полугодием 2023 года их объемы сократились на 27%. Такой динамике
способствовали принимаемые кредитными организациями и Банком России меры, а
также функционирование информационно-аналитической системы — Платформы «Знай
своего клиента». Согласно данным ЦБР вывод денежных средств составил 8,4 млрд.
руб., обналичивание денежных средств - 19,5 млдр. руб.
Коррупция - не менее
важная проблема, существующая в России. По данным Transparency
International ( международная
неправительственная организация по борьбе с коррупцией и анализу уровня
коррупции по всему миру) Россия в 2024 году заняла 154 место, что является
худшим результатом в сравнении со статистикой с 1995 года. В Индексе восприятия
коррупции (ИВК) за 2024 год Россия набрала 22 балла из 100, что соответствует
154-му месту из 180.
«Множество
коррупционных рисков порождаются полномасштабной войной. Закрытые контракты в
сфере обороны, закупки у единственного поставщика, режим секретности, который
распространяется и на бюджет, на военные цели, — это далеко не полный список.
Война ослабляет антикоррупционный ландшафт и сводит к
минимуму результаты антикоррупционных реформ в
публичном секторе», — отмечает Алёна Вандышева, генеральный директор «Трансперенси Интернешнл —
Россия».
Рассмотрим рейтинг 180
стран по индексу восприятия коррупции.
Рисунок 2 −
Индекс восприятия коррупции Transparency International за 2024 г.
В борьбе с
вышеперечисленными экономическими проблемами контрольно-надзорные органы
используют комплексные подходы, в том числе цифровые технологии.
Внедрение цифровых
технологий позволяет контрольно-надзорным органам:
1) Автоматизировать
сбор и обработку данных: Системы электронного документооборота, электронные
реестры, онлайн-кассы и другие цифровые инструменты
позволяют автоматически собирать и обрабатывать огромные объемы данных о
финансовых операциях, доходах и расходах.
2) Анализировать
большие данные (Big Data):
Алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ) позволяют
выявлять аномалии, закономерности и скрытые связи, указывающие на признаки
теневых доходов и коррупции. Например, выявление подозрительных транзакций,
нетипичных для данного сектора экономики или для конкретного налогоплательщика.
3) Осуществлять
дистанционный мониторинг: Цифровые платформы позволяют осуществлять
дистанционный мониторинг деятельности предприятий и организаций, выявлять
нарушения и принимать оперативные меры.
4) Улучшить
межведомственное взаимодействие: Цифровые платформы для обмена информацией
между различными контрольно-надзорными органами позволяют координировать усилия
и повышать эффективность борьбы с теневой экономикой и коррупцией.
5) Использовать блокчейн-технологии: Блокчейн
обеспечивает прозрачность и неизменность информации о транзакциях, что может
быть использовано для борьбы с коррупцией в сфере государственных закупок,
управления земельными ресурсами и других областях.
Искусственный интеллект
уже активно помогает в оценке и мониторинге эффективности государственного
управления, способствуя улучшению прозрачности и ответственности. В качестве
примера можно привести систему VigIA, разработанную
исследовательским центром Tic Tank
при Университете Росарио (Аргентина) в сотрудничестве
с Банком развития Латинской Америки и Карибского бассейна (CAF). VigIA анализирует данные из системы государственных
закупок, чтобы выявлять контракты с высоким риском коррупции. Система
обрабатывает большие объемы информации, что позволяет определять проблемные
области, оптимизировать управление бюджетными средствами и улучшать контроль со
стороны государственных органов.
Внедрение любой
концептуальной технологии неизбежно сталкивается с определёнными сложностями, и
искусственный интеллект не является исключением. Использование нейросетей в борьбе с коррупцией связано с двумя основными
проблемами: недостаточной объяснимостью и нехваткой качественных данных.
Необъяснимость решений,
принимаемых ИИ, создаёт преграды для пользователей и специалистов, работающих с
такими системами. Когда решения не имеют чёткого обоснования, возникают
сомнения в их объективности, что затрудняет принятие практических решений. Одна
из возможных стратегий для решения этой проблемы заключается в интеграции ИИ с блокчейном, что обеспечивает как прозрачность, так и
безопасность данных.
Ситуация с нехваткой
данных также требует внимания. Для того чтобы обучение систем проходило
эффективно, исследователям необходимо обеспечить доступ к максимально полному
набору информации о случаях коррупции, включая как недавние, так и исторические
эпизоды. Такой подход создаст надёжную основу для анализа и прогнозирования,
поскольку комплексный и систематический сбор и обработка данных значительно
увеличивают эффективность этих технологий.
Комментарии:
