Авторські свідоцтва
Permanent URI for this collectionhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/9864
Browse
Search Results
Item Оцінювання ефективності системи протидії легалізації коштів, отриманих незаконним шляхом в умовах цифровізації економіки(Український інститут інтелектуальної власності, 2021) Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Миненко, Сергій Володимирович; Миненко, Сергей Владимирович; Mynenko, Serhii Volodymyrovych; Доценко, Тетяна Віталіївна; Доценко, Татьяна Витальевна; Dotsenko, Tetiana Vitaliivna; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia VasylivnaДослідження присвячене проблемам розвитку системи протидії легалізації доходів, отриманих незаконним шляхом в умовах цифровізації банківської діяльності. Було розглянуто поняття ефективності системи протидії легалізації доходів, отриманих незаконним шляхом. Визначено доцільність застосування підходу корисності для моделювання ефективності системи протидії легалізації кримінальних доходів. Показником ефективності системи протидії легалізації кримінальних доходів було обрано Частку направлених до суду обвинувальних актів у загальній кількості кримінальних правопорушень, за якими проводилось досудове розслідування у відповідний період. Першу альтернативу вибору – фокус на розвиток виявлення підозрілих фінансових операцій характеризує показник Частки кримінальних правопорушень по яких проводилось досудове розслідування, яка припадає на одне повідомлення про операцію, що було передане до Державної служби фінансового моніторингу. Другу альтернативу вибору – розвиток інноваційних технологій, характеризує показник Рівня діджиталізації економіки. Вхідними даними виступають отримані від Державної служби фінансового моніторингу України, Генеральної прокуратури України та Державної служби статистики України показники про рівень злочинності в Україні, роботу органів досудового розслідування, виявлені підозрілі фінансові операції та кількість абонентів мережі інтернет. На основі розрахованих коефіцієнтів автокореляції нульових різниць та визначенні їх статистичної значущості було обрано нелінійну функцію залежності між мікторами. За допомогою функції корисності Стоуна-Гірі, яка для обраних вхідних даних набула вигляду степеневої функції Кобба-Дугласа, було визначено ступінь реакції альтернативних підходів до підвищення ефективності системи протидії кримінальних доходів. Високий рівень еластичності має ступінь діджиталізації економіки. Тому для підвищення ефективності системи протидії легалізації кримінальних доходів потрібно розвивати інноваційні інформаційні технології у сфері FinTech.Item Контент-аналіз нормативно довідкової інформації для проєктування баз даних внутрішнього фінансового моніторингу економічних агентів(Український інститут інтелектуальної власності, 2021) Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Доценко, Тетяна Віталіївна; Доценко, Татьяна Витальевна; Dotsenko, Tetiana Vitaliivna; Діденко, Ірина Вікторівна; Диденко, Ирина Викторовна; Didenko, Iryna ViktorivnaДвигуном розвитку економіки є розвиток цифрових даних. Дані – це новий економічний ресурс XXI століття. Епоха великих даних вимагає якісного рівня їх організації, представлення для логічного розуміння та інтерпретації запитів за певними критеріями фільтрації, постійного оновлення та актуальності даних, моніторингу використання, захисту від несанкціонованого втручання. Особливо гострим є захист даних економічних агентів. Розвиток цифрової економіки має й негативні наслідки з позиції сприяння розвитку різноманітних, витончених шахрайських махінацій, схем відмивання кримінальних коштів, крадіжки даних як певних осіб, громадян так і даних державного призначення, що може призвести до глобальних політико-економічних конфліктів та суперечок. Тому надзвичайно важливим та актуальним є питання якісної організації, комплексного проектування та розроблення бази даних, що забезпечує всебічний моніторинг економічними агентами фінансових транзакцій на внутрішньому рівні. У дослідженні розроблено схему баз даних економічних агентів, котрі ґрунтуються на внутрішній та зовнішній нормативно-довідковій інформації для здійснення фінансового моніторингу. Таблиці баз даних на основі нормативно-довідкової інформації з використанням ентра джерел охоплюють анкету фінансового моніторингу клієнта, ризикових клієнтів в системі економічного агента, клієнтів, по яким наявні Ухвали суду, фінансові операції яких можуть містити ознаки ризикових, ПЕП-клієнтів економічного агента, клієнтів, по яким наявна частка державної власності, заборонені галузі, довідники (коду виду фінансових транзакцій, коду ознаки фінансових транзакцій обов’язкового фінансового моніторингу, коду ознаки фінансових транзакцій внутрішнього фінансового моніторингу, коду документу, що засвідчує особу, коду виду суб’єкта первинного фінансового моніторингу, коду виду повідомлення, коду юридичного статусу учасника транзакції, коду типу особи, що пов’язана з фінансовою транзакцією, коду наявності дозволу на подання відомостей, коду ознаки реалізації фінансової транзакції, кодів областей України, критеріїв ризику), клієнтів з FATCA-статусом. Для формування баз даних фінансового моніторингу економічними агентами на підґрунті зовнішньої (екстра) нормативно-довідкової розроблено таблиці, що містять інформацію про: відомості Єдиного державного реєстру юридичних осіб, фізичних осіб-підприємців та громадських формувань, Державної служби фінансового моніторингу України осіб, пов’язаних з тероризмом та міжнародними санкціями, публічних діячів та членів їх сімей, санкційний список Ради національної безпеки і оборони України, санкційний список Міністерства економічного розвитку і торгівлі України, санкційний список США, санкційні списки ЄС, санкційні списки всього світу, списки ризикових країн, інформацію з Першого всеукраїнського бюро кредитних історій, інформація з Міжнародного бюро кредитних історій, перелік товарів подвійного використання, перелік осіб з часткою державної власності, AntiFraud HUB – відомості про шахраїв, реєстр банкрутів, реєстр боржників, реєстр судових рішень, база недійсних документів, особи, які переховуються від органів влади, реєстр платників єдиного податку, реєстри обтяжень рухомого та нерухомого майна, дані по цінним паперам, реєстр щодо люстрації, реєстр арбітражних керуючих,корупційний реєстр бази українських організацій, інформація щодо іноземних компаній