This article examines the legal status of AI-systems in financial monitoring. It examines the relationship between modern digital technologies and money laundering schemes, which complicates financial monitoring processes.

Keywords: AI-systems, digital technologies, money laundering, anti-money laundering measures, monitoring and control.

Современные цифровые технологии все больше внедряются во все сферы жизни общества, в том числе, и в финансовый сектор. Так, крупные банки используют ИИ-системы для скоринга заявок на одобрение кредита, рассчитывают кредитные суммы с помощью специальных калькуляторов, работают с чат-ботами и т. д. Соответственно, финансовый мониторинг уже на сегодняшний день реализуется на базе функционирования цифровых технологий.

Хоть и цифровизация происходит во многих финансовых процессах, не существует должной правовой регуляции по внедрению ИИ-систем, что делает данный вопрос закрытым на уровне коммерческих структур. Отсутствие регулируемости данного вопроса определяется тем, что противодействие отмыванию денег может реализовываться недостаточно эффективно, так как ИИ-системы могут не выявить нарушение закона, и не учитывать признаки мошеннических действий, которые могут быть определены человеком.

Законодателем предлагается регулировать отношения, связанные с использованием ИИ-систем. Уже существует проект Федерального Закона «Об основах государственного регулирования сфер применения технологий искусственного интеллекта в РФ», который вступит в силу с 01.09.2027 г. Данный проект будет определять правовое регулирование отношений, связанных с применением технологий искусственного интеллекта, а также терминологию, признаки, особенности его использования и т. д. [1]

В финансовой сфере следует выделить Информационное письмо Банка России от 9 июля 2025 г. N ИН-016–13/91 «О Кодексе этики в сфере разработки и применения искусственного интеллекта на финансовом рынке», которое определяется рекомендательным характером использования данных технологий в банковском секторе. В документе определяются принципы использования ИИ-систем в банковских учреждениях, что не дает существенной законодательной проработке вопроса [2].

Между тем, финансовый мониторинг развивается за счет применения ИИ-систем. Так, например, с помощью ИИ-систем, банки могут «проводить анализ транзакций в режиме реального времени, выявляя аномалии и признаки возможных нарушений. Актуальность проблемы связана с интенсивным развитием цифровых финансовых услуг, в том числе операций с виртуальными активами, что существенно повышает вероятность финансовых преступлений» [3, с. 178].

Следует определить признаки отмывания денег и схемы, связанные с обходом систем финансового мониторинга, где присутствует искусственный интеллект. В первую очередь, ИИ-системы работают с огромным количеством информации, которая может быть доступна для мошенников при утечке данных. На рисунке 1 следует изучить количество инцидентов, связанных с утечками данных из денежно-кредитной сферы в России:

Рис. 1. Утечки данных из финансовых организаций, кол-во инцидентов, 2023–2025 гг. [6]

Исходя из статистических данных, мошенниками были получены более 77 млн строк, содержащих персональную информацию о клиентах финансовых учреждений. Эта информация, в дальнейшем может быть использована для отмывания денег и прочих неправомерных мероприятий. При этом, каждое шестое нарушение было спровоцировано действиями персонала финансовых организаций, что определяет необходимость введения правовой ответственности для подобных лиц [6].

Тем самым, мошенники могут использовать данные клиентов, получая за них денежные средства от финансовых организаций, и ИИ-система не всегда может распознать нарушения.

Даровская М. В. определяла факт того, что «ИИ-системы в ПОД/ФТ оперируют чувствительными персональными данными, что вызывает дополнительные правовые вопросы» [4, с. 195].

В первую очередь, по мнению Ильина А. В., законодательство в области ИИ-мониторинга следует развивать в «системе внутреннего контроля в целях ПОД/ФТ в субъектах первичного финансового мониторинга, развивая также надзорную деятельность со стороны государственных органов в отношении поднадзорных организаций, осуществляющих операции с денежными средствами или иным имуществом, а также развивая аналитическую деятельность подразделений, связанных с финансовым мониторингом» [5, с. 60].

Субъективность алгоритмов также определяется усиленностью искажения в данных при скоринге, что может также отражаться на более строгий отбор и дискриминацию потенциального потребителя. Соответственно, при использовании ИИ-систем, финансовые организации могут терять потенциальных клиентов, хоть они и смогут избавляться от определенных рисков от них.

Тем самым, следует не просто развивать рекомендации ЦБ РФ и Федеральные Законы. Нужно также закреплять ответственность для людей, которые пытаются обмануть ИИ-систему как со стороны лиц, принимающих решения в финансовых организациях, так и мошенников в целом. Следует развивать нормы административного и уголовного права, совершенствуя правовые последствия для всех участников схем по отмыванию денег в финансовых организациях.

Литература:

1. Проект Федерального закона «Об основах государственного регулирования сфер применения технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации» (подготовлен Минцифры России, ID проекта 02/04/03–26/00166424).

2. Информационное письмо Банка России от 9 июля 2025 г. N ИН-016–13/91 «О Кодексе этики в сфере разработки и применения искусственного интеллекта на финансовом рынке»

3. Даровская М. В. Правовой статус автоматизированных систем мониторинга подозрительных операций в банках: риски и регуляторные подходы // Молодой ученый. — 2025. — № 52 (603). — С. 177–180.

4. Даровская М. В. Правовые вызовы и возможности применения ИИ-систем в деятельности кредитных организаций в целях противодействие легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма // Молодой ученый. — 2025. — № 48 (599). — С. 192–197.

5. Ильин А. В. Прикладной искусственный интеллект как фактор развития системы финансового мониторинга // Учет и статистика. — 2023. — № 3(20). — С. 58–66.

6. В 2025 году 44 финансовые организации допустили потерю клиентских данных. URL: https://www.kommersant.ru/doc/8442735