Материал

В данной статье рассматривается потенциал использования искусственного интеллекта в правоприменительной практике Республики Казахстан для борьбы с финансовыми преступлениями и преступлениями, совершаемыми с использованием криптовалют. Авторами заложено, что с точки зрения автоматизации искусственный интеллект не является заменой процессуальных решений следователя, дознавателя, оперативника и аналитика, а ИИ скорее выступает вспомогательным инструментом для выявления рисков, обработки больших объемов данных, анализа цифровых следов, финансовых транзакций и блокчейн-транзакций. В данной статье предлагается организационно-правовая модель внедрения искусственного интеллекта с учетом: правового, информационного, аналитического, процедурного и контрольного контуров. Делается вывод о необходимости нормативной определенности, межведомственного обмена данными, защиты персональных данных и сохранения контроля со стороны человека.

Ключевые слова: искусственный интеллект, правоохранительные органы, финансовые преступления, криптовалюта, цифровые активы, блокчейн-аналитика, финансовый мониторинг, дроппери, цифровые следы.

Введение. В современных условиях финансовая преступность становится все более технологически опосредованной и трансграничной. Преступные схемы используют дистанционные банковские услуги, электронные платежи, социальные сети, мессенджеры, поддельные банковские счета, криптовалютные кошельки, обменные платформы и другие цифровые средства. В результате правоохранительные органы сталкиваются не только с традиционным хищением средств, но и с быстрым перемещением активов, сокрытием конечного бенефициара, фрагментацией операций и использованием множества технических посредников, что представляет особый интерес для Республики Казахстан в связи с цифровизацией финансового сектора, развитием электронных государственных услуг и формированием правового режима цифровых активов.

В криминальной деятельности криптовалюта может служить средством получения преступного дохода, способом его сокрытия, инструментом для трансграничного перевода или элементом инвестиционной легенды, используемой для обмана граждан. Поэтому традиционные методы выявления и расследования финансовых преступлений необходимо дополнять интеллектуальными аналитическими инструментами.

Нами разделяется позиция В.Н. Агеева, согласно которой искусственный интеллект, рассматриваемый в современной юридической доктрине как системообразующая цифровая технология нового технологического уклада, стремительно проникает во все сферы человеческой деятельности, изменяя механизмы публичного управления, подходы к обработке информации и формы социального взаимодействия. При всей противоположности оценок его влияния – от концепций, акцентирующих риски для существования человеческой цивилизации, до доктрин, утверждающих невозможность дальнейшего развития общества без широкого применения интеллектуальных систем – очевидно, что искусственный интеллект уже стал действенным инструментом в различных сферах общественной жизни, включая правоохранительную деятельность [1, c. 183].

В этой связи, целью статьи выступает деятельность по определению основных направлений применения искусственного интеллекта в правоохранительной деятельности по борьбе с финансовыми преступлениями и преступлениями, совершаемыми с использованием криптовалют, а также предложения организационно-правовой базы для его применения с учетом правовых условий Казахстана.

Методология исследования. В качестве методологической основы данного исследования были использованы системный анализ, формально-юридический метод, сравнительно-правовой подход, структурно-функциональный анализ и правовое моделирование. Системный подход позволил нам рассматривать искусственный интеллект не только как технологию, но и как часть правоохранительного механизма, связанного с законностью получения данных, обработкой информации, процедурным закреплением результатов и ведомственным контролем.

Также был использован риск-ориентированный подход, применяемый в сфере финансового мониторинга и противодействия отмыванию денег, поскольку это позволяет оценивать не отдельную операцию изолированно, а совокупность признаков: источник средств, поведение участника, частоту операций, связь с ранее выявленными схемами, использование цифровых активов и наличие признаков сокрытия бенефициара.

Основная часть. Современные финансовые преступления в цифровой сфере организованы в виде сети. В преступных схемах могут участвовать такие субъекты, как: организаторы; технические администраторы; лица, предоставляющие рекламу и вовлекающие жертв; владельцы поддельных аккаунтов; операторы обмена; посредники по выводу средств; конечные бенефициары. То, как это используется, отчасти объясняется многоуровневой структурой, которая затрудняет отслеживание всех сторон, вовлеченных в преступную деятельность, и денежных потоков.

Искусственный интеллект в этой сфере, Н.В. Архиереев понимает, как совокупность программного обеспечения и аналитических технологий, способных распознавать закономерности, сравнивать совокупности данных, ранжировать риски, выявлять аномалии и формировать аналитические предложения [2, с.6-7].

В то же время ИИ не следует рассматривать как субъект, выносящий процессуальные суждения. Он предназначен для того, чтобы помочь сотруднику, а не подменять собой правовую оценку, квалификацию действия или установление вины человека.

Внедрение искусственного интеллекта возможно многими способами. На превентивном и аналитическом уровнях методы обработки естественного языка могут помочь выявить финансовые пирамиды, фишинговые ресурсы, фальшивые инвестиционные платформы и мошенническую рекламу. На финансовом или аналитическом уровне модели машинного обучения могут идентифицировать транзитные счета, разделение сумм, краткосрочное получение однотипных платежей, сопоставление устройств, IP-адресов, телефонных номеров и других цифровых идентификаторов [3, с. 161]. На уровне блокчейн-анализа искусственный интеллект может быть использован для классификации кошельков по уровню риска, графического анализа взаимосвязей и определения моделей транзакций.

Для наглядного представления предлагаемой модели целесообразно выделить несколько взаимосвязанных контуров, без которых использование искусственного интеллекта не может быть признано ни эффективным, ни законным. Искусственный интеллект не должен функционировать изолированно, он должен работать в рамках интегрированной организационно-правовой системы, в то время как техническая аналитика подчиняется требованиям закона, процедурной форме, защите персональных данных и контролю со стороны человека. Первый контур этой модели связан с нормативным закреплением пределов использования искусственного интеллекта: допустимые цели его использования, категории обрабатываемых данных, круг ответственных субъектов, а также процедуры проверки и обжалования решений, принятых с использованием алгоритмических инструментов, должны быть определены заранее. Второй контур включает организационную поддержку, включая распределение полномочий между должностными лицами, управление внутренней документацией, технологический аудит и регулярную оценку рисков. Третий контур формирует механизм контроля со стороны человека, поскольку результаты работы искусственного интеллекта не могут заменить юридически значимое решение, а должны рассматриваться как вспомогательный аналитический материал, подлежащий критической оценке компетентным лицом.

Рисунок 1. Организационно-правовая модель применения искусственного интеллекта в противодействии финансовой преступности и преступлениям, совершаемым с использованием криптовалют

Следуя представленной модели, следует отметить, что правовой контур определяет границы допустимого использования данных и компетенцию уполномоченных органов; информационный контур обеспечивает законность источников и безопасность информации; аналитический контур позволяет выявлять связи, аномалии и признаки риска; процедурный контур обеспечивает проверка и консолидация информации; контур управления исключает неоправданное автоматизированное вмешательство в права граждан. Применение искусственного интеллекта в финансовых расследованиях должно осуществляться поэтапно.

Интеллектуальная аналитика сама по себе не является доказательством, если полученные результаты не проверены, не сопоставлены с другими материалами и не зафиксированы в соответствии с установленной уголовно-процессуальной процедурой [4, с. 20]. Применение ИИ следует рассматривать как последовательную аналитическую и процессуальную деятельность.

Рисунок 2. Алгоритм применения искусственного интеллекта при выявлении и расследовании финансовых преступлений и преступлений, связанных с использованием криптовалют

Алгоритм демонстрирует, что искусственный интеллект наиболее полезен в процессе обработки больших объемов информации и распознавания того, что скрыто. Однако важным фактором по-прежнему будет проверка со стороны сотрудника правоохранительных органов. Должностное лицо оценивает, является ли аналитический вывод достоверным, сравнивает его с материалами проверки (или уголовного дела), готовит версии и принимает решение о необходимости процессуального реагирования.

Наиболее перспективными областями применения ИИ являются обнаружение сетей-дропперов, проверка подозрительных операций, блокчейн-аналитика, отслеживание финансовых пирамид, OSINT-мониторинг, автоматизация обработки документов. Оценка носит аналитический характер и учитывает практическую значимость некоторых областей, таких как наличие современных финансовых и криптовалютных схем.

Научное сообщество аналогично придерживается выдвинутой нами траектории. Так, Д.А. Амангельдиев отмечает, что искусственный интеллект  становится важным инструментом в разработке эффективных стратегий профилактики правонарушений. Одним из ключевых направлений его применения является моделирование социальных процессов – то есть создание цифровых моделей поведения отдельных лиц, социальных групп и сообществ на основе анализа множества факторов [5, с. 6].

При проведении финансового расследования также необходимо учитывать искусственный интеллект с точки зрения временных затрат. Речь идет не об устранении ручного труда сотрудника, не о необходимости экономить его время, выполняя первичную обработку информации, анализ ссылок, обработку, сортировку и создание аналитических отчетов, а о том, чтобы позволить человеку нести ответственность. Но у внедрения искусственного интеллекта есть границы. Алгоритм основан на качестве исходного набора данных, может воспроизводить ошибки в обучающей выборке, а преступные организации могут соответствовать предсказуемым показателям риска.

Формальное доверие к автоматизированному результату неприемлемо. Чем теснее аналитический вывод применяется к процессуальному решению, тем выше требования к тому, чтобы результаты были объяснимыми, проверяемыми и воспроизводимыми. Что касается Республики Казахстан, то приоритетами задачи всегда выступает межведомственный обмен данными, установление национальных индикаторов риска для дропперов и криптовалютных схем, обучение экспертов блокчейн-аналитике, установление процедур аудита алгоритмов и обучение сотрудников знанию правовых ограничений использования блокчейн-технологий. искусственный интеллект. Только благодаря сочетанию технологической эффективности и правового регулирования искусственный интеллект может обеспечить финансовую безопасность и укрепление национальной безопасности.

Выводы. Расследование финансовых преступлений и преступлений, связанных с криптовалютами, требует смены парадигмы от эпизодических атак, основанных на инцидентах, к системной интеллектуальной аналитике. Поскольку деньги и цифровые активы перемещаются так быстро, возможность эффективной борьбы с такими преступлениями с использованием традиционных методов ручной обработки информации в накстоящее время теряет свою актуальность.

Искусственный интеллект, используемый в правоохранительных органах, следует рассматривать как вспомогательный аналитический инструмент. Результаты могут быть использованы для выявления рисков, разработки версий, поиска взаимосвязей и определения приоритетности материалов, но при этом должны быть подтверждены сотрудником с помощью метода проверки, основанного на законе, и обеспечения безопасности по закону.

Среди наиболее перспективных областей применения искусственного интеллекта – выявление сетей дропперов, анализ подозрительных денежных транзакций, блокчейн-аналитика, мониторинг OSINT, анализ финансовых пирамид и автоматизация обработки цифровых материалов. Использование этих инструментов должно сопровождаться защитой персональных данных, контролем со стороны человека, координацией со стороны подразделений и специальным обучением персонала.