В сборнике представлены научные публикации, посвященные вопросам развития экономической науки и права. В материалах сборника приведены результаты теоретических и прикладных изысканий представителей научного и образовательного сообщества в данной области. Предназначен для широкого круга читателей. Издание может быть полезно научным сотрудникам, преподавателям, студентам, аспирантам и всем, кто интересуется проблемами и перспективами социально-экономического развития и права России и зарубежья. Ответственность за приведенные в исследовании экономические данные несут авторы. Статьи представлены в авторской редакции.
В статье рассматривается использование методов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) для выявления финансовых рисков и мошенничества на предприятиях. Объектом исследования являются финансовые операции компаний, а предметом – технологии анализа данных для обнаружения аномалий. Цель работы – проанализировать возможности ИИ/МО в обнаружении подозрительных платежей, нетипичных операций, искажения отчётности, фиктивных контрагентов и признаков внутреннего мошенничества. Выполнен обзор научных публикаций по тематике, выделены основные методы (классификация, кластеризация, поиск аномалий, анализ временных рядов, NLP) и их ограничения. В результате приведены выводы об эффективности применения ИИ/МО: например, ML-модели способны повышать точность обнаружения мошенничества до 85 % при снижении ложных срабатываний до 92 %. Выявлено, что ИИ помогает быстро находить сложные паттерны в больших объёмах транзакционных данных. Вместе с тем отмечены ограничения: зависимость от качества и разметки данных, необходимость защиты личной информации, «чёрный ящик» моделей и потребность участия специалистов.