МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ ВНЕДРЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СИСТЕМЫ AML: АНАЛИЗ ПРАКТИК ВЕДУЩИХ БАНКОВ И СТРАН СНГ
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.18725826Keywords:
искусственный интеллект, AML-системы, международный опыт, машинное обучение, федеративное обучение, финансовый мониторинг, комплаенс, страны СНГ, цифровая трансформация банковского сектора.Abstract
Глобальная банковская система активно внедряет технологии искусственного интеллекта для
повышения эффективности противодействия отмыванию денежных средств и финансированию терроризма. В
статье представлен системный анализ международного опыта применения технологий искусственного интеллекта
в системах AML ведущих мировых банков, а также финансовых учреждений стран СНГ. Проанализированы
практические кейсы HSBC, JPMorgan Chase, Standard Chartered, Deutsche Bank и Citibank, демонстрирующие
конкретные и измеримые результаты внедрения данных технологий. Особое внимание уделено современному
этапу внедрения искусственного интеллекта в банковском секторе России, Казахстана и других стран СНГ, включая
подробный анализ опыта Сбербанка. Определены ограничения традиционных систем финансового мониторинга
и раскрыты преимущества решений, основанных на искусственном интеллекте. Также рассмотрена технология
федеративного обучения как перспективный инновационный подход к межбанковскому сотрудничеству,
обеспечивающий анализ данных при сохранении их конфиденциальности.
References
Financial Action Task Force (FATF). Official website. Available at: https://www.fatf-gafi.org/en/home.html (accessed:
01.2026).
Boston Consulting Group. AI Adoption in 2024: 74% of Companies Struggle to Achieve and Scale Value. Boston:
BCG, October 2024.
Statista Research Department. Financial sector AI spending worldwide 2023–2024 with forecasts to 2028. Statista,
August 2024. Available at: https://www.statista.com/statistics/1446037/financial-sector-estimated-ai-spendingforecast/
(accessed: 18.01.2026).
The Astana Times. Nearly One-Third of Financial Market Participants Use AI in Kazakhstan. April 2024. Available at:
https://astanatimes.com (accessed: 20.01.2026).
Klover.ai. Sberbank’s AI Strategy: Analysis of Dominance in Banking AI. July 2025. Available at: https://klover.ai
(accessed: 20.01.2026).
Интерфакс. Сбербанк в 2025 году планирует получить доход от технологий искусственного интеллекта не
ниже 450 млрд руб. 11.12.2024. Available at: https://www.interfax.ru/business/997224 (accessed: 15.01.2026).
Banki.ru. Сбербанк внедрил искусственный интеллект уже в 85% бизнес-процессов. 10.04.2024. Available at:
https://www.banki.ru/news/lenta/?id=11001653 (accessed: 16.01.2026).
СберТех. Как российское программное обеспечение позволяет осуществлять фрод-мониторинг в режиме
реального времени. 09.08.2024. Available at: https://sbertech.ru (accessed: 18.01.2026).
The Moscow Times. Сбербанк связал оптимизацию бизнес-процессов в 2025 году с внедрением технологий
искусственного интеллекта. 28.10.2025. Available at: https://www.themoscowtimes.com (accessed: 20.01.2026).
BigDataSchool. Большие данные и машинное обучение в антифрод-системах. 03.10.2021. Available at: https://
www.bigdataschool.ru/blog/antifraud-cases.html (accessed: 15.01.2026).
MWS. Искусственный интеллект в банках: повышение эффективности и безопасности. 10.07.2025. Available at:
https://mws.ru/blog/iskusstvennyj-intellekt-dlya-bankov/ (accessed: 17.01.2026).
TAdviser. Искусственный интеллект в банках. Available at: https://www.tadviser.ru/index.php/ (accessed:
01.2026).
Yang Q., Liu Y., Chen T., Tong Y. Federated Machine Learning: Concept and Applications. ACM Transactions on
Intelligent Systems and Technology, 2019, vol. 10, no. 2, Article 12, 19 p.
Udemy. AI for Fraud Detection and Suspicious Transaction Monitoring. Available at: https://www.udemy.com/course/
ai-for-fraud-detection-and-suspicious-transaction-monitoring/ (accessed: 18.01.2026).
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 MUHANDISLIK VA IQTISODIYOT
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.