Изучение опыта применения цифровых технологий в финансовой сфере в целях обеспечения экономической безопасности в России и за рубежом

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предметом исследования является анализ основных направлений применения технологий искусственного интеллекта в финансовой сфере на основании отечественной и зарубежной практики, объектом - технологии искусственного интеллекта в целях обеспечения экономической безопасности. Авторы отмечают, что возможности использования искусственного интеллекта в финансовой сфере быстро развиваются в последние годы, принося значительные преимущества с точки зрения эффективности, повышения точности и рентабельности. Развитие цифровых технологий ведёт к созданию новых услуг, которые помогают повысить уровень экономической безопасности. Решения на базе искусственного интеллекта используются в различных областях финансов, включая управление рисками, выявление мошенничества, обслуживание клиентов, торговлю и инвестиционный анализ. В этом исследовании рассмотрено текущее состояние и будущий потенциал искусственного интеллекта в финансовой сфере, преимущества и недостатки использования подобных технологий, а также последние тенденции и разработки в этой области. Информационную базу исследования составили аналитические материалы Центрального Банка РФ, научные отчёты международных консалтинговых компаний, исследования зарубежных IT-корпораций, научные публикации и статистические данные Федеральной службы государственной статистики. Отмечается, что искусственный интеллект обладает потенциалом для преобразования финансового рынка, является важным инструментом для обеспечения экономической безопасности. Он позволяют создавать более безопасные и надёжные системы управления финансами, а также повышать прозрачность и эффективность финансовых операций. Аналогичным образом, искусственный интеллект также может произвести революцию в налоговом администрировании, облегчая соблюдение требований законодательства и управление рисками, уменьшая количество ошибок и мошенничества и повышая прозрачность и справедливость в налоговой системе. Ожидается, что в ближайшие годы использование искусственного интеллекта в финансах и налогообложении значительно возрастёт, при том, что постоянно появляются новые решения, способные упростить и автоматизировать финансовые процессы.

Об авторах

Любовь Викторовна Афанасьева

Юго-Западный государственный университет

Email: lv_af@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2880-8872
доцент; кафедра экономической безопасности и налогообложения;

Алина Борисовна Евлоева

Уральский Государственный юридический Университет им. В.Ф. Яковлева; Статья выполнена в рамках государственного задания Юго-Западного государственного университета, код проекта 0851-2020-0034

Email: alinkursk@gmail.com
студент; кафедра экономической безопасности и налогообложения; Статья выполнена в рамках государственного задания;

Список литературы

  1. Global Banking Annual Review 2019 [Электронный ресурс] // McKinsey & Company report. URL: https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/global-banking-annual-review-2019-the-last-pit-stop-time-for-bold-actions (дата обращения: 12.03.2023).
  2. Global FinTech Report 2019 [Электронный ресурс] // PwC report. URL: https://www.pwc.com/gx/en/industries/financial-services/fintech/assets/pwc-2019-global-fintech-report.pdf (дата обращения: 05.03.2023).
  3. Жиянова Н.Э., Мавлонов С.Х. Роль и применение искусственного интеллекта в финансах // «Science and Education» Scientific Journal. 2022. С. 1729-1734
  4. Никонов А.А., Стельмашонок Е.В. Анализ внедрения современных цифровых технологий в финансовой сфере // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2018. № 4. С. 111-119.
  5. State of AI in financial services. 2022 Trends [Электронный ресурс] // Nvidia. URL: https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/industries/finance/ai-financial-services-report-2022/fsi-survey-report-2022-web-1.pdf (дата обращения: 11.03.2023).
  6. Основные показатели в сфере телекоммуникаций [Электронный ресурс] // Росстат. URL: https://rosstat.gov.ru/statistics/science (дата обращения: 24.02.2023).
  7. Быканова Н.И., Гордя Д.В. Финтех-инновации в сфере P2P-кредитования // Доклады ТСХА: Сборник статей. Выпуск 292. Часть III. Российский государственный аграрный университет. М.: Издательство РГАУ – МСХА. 2020. С. 587-590
  8. Смирнов В.В., Мулендеева А.В. Использование информационных и коммуникационных технологий в российских организациях // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2019. № 3. С. 458-475.
  9. Цели проекта RegTech [Электронный ресурс] // ЦБ РФ. URL: https://www.cbr.ru/eng/Regulation/regtech/ (дата обращения: 12.03.2023).
  10. Программа "Цифровая экономика России" [Электронный ресурс] // Министерство цифрового развития РФ. URL: https://digital.gov.ru/uploaded/files/digital_economy_program_rus.pdf (дата обращения: 27.02.2023).
  11. Ткачева Т.Ю. Управление инновационными ресурсами: региональный аспект // Тренды и перспективы цифровой экономики: финансовые технологии и безопасность. 2022. С. 113-118.
  12. Artificial Intelligence in Tax Administration: Potential and Challenges [Электронный ресурс] // World Bank Group. URL: https://openknowledge.worldbank.org/bitstream/handle/10986/35317/Artificial-Intelligence-in-the-Public-Sector-Maximizing-Opportunities-Managing-Risks.pdf?sequence=1 (дата обращения: 04.03.2023).
  13. Сборов И. Чему банки могут поучиться у финтеха [Электронный ресурс]. URL: https://webbankir.com/news/chemu-banki-mogut-pouchitsia-u-fintekha (дата обращения: 07.02.2023).
  14. О цифровизации налоговой системы в России [Электронный ресурс] // Цифровая Россия. URL: https://digital.gov.ru/ru/activity/6265/ (дата обращения: 14.02.2023).
  15. AI and Taxation: The Future of Tax Compliance [Электронный ресурс] // Deloitte. URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/global/Documents/Tax/dttl-tax-artificial-intelligence-in-tax.pdf (дата обращения: 01.03.2023).
  16. Овчинникова Е.М., Белоусова С.Н. Роль цифровой экономики в обеспечении экономической безопасности // III Всероссийской научно-практической конференция. 2019. С. 136-140.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».