Вісник Сумського державного університету. Економіка (2009-2024)
Permanent URI for this collectionhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/193
Browse
12 results
Search Results
Item Ризик легалізації коштів клієнтом банку від азартних ігор, що проводяться в мережі Інтернет: підходи до вимірювання(Сумський державний університет, 2022) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Бойко, Антон Олександрович; Бойко, Антон Александрович; Boiko, Anton Oleksandrovych; Доценко, Тетяна Віталіївна; Доценко, Татьяна Витальевна; Dotsenko, Tetiana VitaliivnaСучасні фінансові послуги та продукти, що надаються банківськими установами, сьогоденні шахраї намагаються використовувати для легалізації кримінальних доходів та фінансування тероризму. При чому відмивання коштів через банки з використанням операцій, пов’язаних з азартними іграми, займає суттєве місце та вже переросло у серйозну фінансову проблему. Наразі азартні ігри мережі Internet являють собою багатомільярдну, розгалужену, широковживану індустрію; специфічну економічну діяльність, що включає нелегальні шляхи обміну віртуальних активів на реальні грошові кошти, що викликає дисбаланс у економічних процесах. Найгостріші проблеми з відмиванням коштів постають у напрямку активності в мережі Internet, а особливо через азартні ігри, ігрові та спортивні тоталізатори. Метою даного дослідження є виявлення схем відмивання коштів клієнтами банку через участь у ігрових та спортивних тоталізаторах, а також визначення підходів до оцінювання, моделювання аспектів ризику легалізації коштів від азартних ігор, що проводяться в мережі Інтернет. Основними для проведення дослідження та отримання результатів було застосовано теоретичні методи дослідження, такі як: абстрагування, синтез, групування; а також емпіричні методи, а саме: спостереження та опис. У ході дослідження було висвітлено існуючі схеми відмивання коштів шляхом участь у ігрових та спортивних тоталізаторах мережі Internet. Вони вказують на те, що наявні регулюючі заходи щодо online азартних ігор, переважно базуються на пасивній політиці обробки вже отриманих негативних наслідків. Визначено світові підходи моделювання, оцінювання, прогнозування певних аспектів азартних ігор, що частково допомагають у питання ідентифікації та оцінки ризику відмивання нелегальних коштів: лонгитюдне моделювання; модель оцінки ефективності ігорних компаній у запобіганні шахрайству та відмиванню коштів, в тому числі в мережі Internet; модель національної та наднаціональної оцінки ризиків фінансового та нефінансового секторів з точки зору загрози відмивання нелегальних коштів; модель квантильного регресійного аналізу ставок у грі у великому наборі даних про азартні онлайн-ігри, з метою виявлення відмивання коштів; модель прогнозування поведінки гравців мережі Internet із встановленням обмежень за допомогою алгоритмів машинного навчання із використанням даних облікового запису, для ідентифікації ризику легалізації незаконних коштів. Ясне розуміння типів, шляхів, схем загроз, що можуть сприяти відмиванню нелегальних коштів, в результаті надасть практичну можливість фінансовим установам формувати автоматичні повідомлення щодо підозрілих фінансових транзакцій, прогнозувати та контролювати потенційні ризики, для ефективнішої організації свого функціонування та проведення фінансових операцій. Результати проведеного дослідження допоможуть, в тому числі, і державним регулюючим органам внести певні зміни до існуючої державної політики боротьби з відмиванням злочинних коштів та фінансування тероризму.Item Аналіз математичних моделей протидії банківським кібершахрайствам(Сумський державний університет, 2022) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Скринька, Лілія Олегівна; Скрынька, Лилия Олеговна; Skrynka, Liliia OlehivnaСтаттю присвячено актуальній темі аналізу математичних моделей протидії банківським кібершахрайствам. Дана проблематика обумовлена зростанням ризиків безпеки банківської системи через здійснення шахраями кібератак та реалізації кіберзлочинів. Тому пріоритетним завданням для банківської кібербезпеки є застосування сучасних математичних методів для аналізу джерел кібератак, визначення загроз та збитків ринку банківських послуг, виявлення кібернетичних атак та оцінки сценарії ймовірного кіберризику, тощо. В статті було проаналізовано найбільш розповсюджені види кібершахрайств, серед яких виділяють соціальну інженерію, фішинг, сталкінг, фармінг, DoS-атаки, онлайн-шахрайства, потенційно небажані програми, тощо. Також у дослідженні було розглянуто модель когнітивних обчислень та виявлення підозрілих транзакцій у банківських кіберфізичних системах на основі квантових обчислень у BCPS для постквантової ери. Визначено переваги, недоліки та результати моделі. Для виявлення шахрайства в режимі реального часу шляхом аналізу вхідних банківських транзакцій з платіжними картами запропоновано прогнозне моделювання. В межах даного методу використовуються такі моделі для класифікації виявлення шахрайства, як логістична регресія, дерево рішень та більш вузька техніка – дерево рішень випадкового лісу. Також у дослідженні розглянуто використання алгоритму гармонійного пошуку в нейронних мережах для покращення виявлення шахрайства в банківській системі. З’ясовано, що, хоча дана модель має перевагу у спроможності до навчання на основі минулої поведінки, є труднощі в тривалій обробці великої кількості нейронних мереж. Також наведено етапи реалізації моделі. Крім того, проаналізовано моделювання виявлення шахрайства з кредитними картками на базі використання двох типів моделей: під наглядом і без нагляду. До моделей під наглядом віднесено логістичну регресію, Kнайближчі сусіди, екстремальне підвищення градієнта. Серед неконтрольованих генеративних моделей розглянуто однокласну опорну векторну модель, обмежену модель Больцмана, генеративно-змагальну мережу.Item Компаративний аналіз наглядово-регуляторного забезпечення процедур фінансового моніторингу та кібербезпеки(Сумський державний університет, 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; Горай, Д.С.Шляхи покращення процедур фінансового моніторингу, організацій кібербезпеки за умов переходу економіки держави на цифровий формат, розвитку процесів інноваційної цифровізації, рівня інформаційної обізнаності суспільства є постійно актуальною задачею сьогодення. За відсутності загального консенсусу щодо застосування конкретних міжнародно-правових норм у сфері кібербезпеки окремі держави в односторонньому порядку визначають свої національні позиції. Тому важливим є питання визначення особливостей кожної системи для безпечної та коректної організації взаємо корисної співпраці, з одного боку, та покращення власних практик та процедур протидії відмиванню кримінальних доходів, отримання якісно нових знань щодо найменших проявів ризиків та їх упередження, застосування відповідних превентивних заходів ще на стадії зародження, з іншого боку. В статті проведено компаративний аналіз правого забезпечення кіберзахисту та кібербезпеки фінансової системи та інформаційно-комунікаційних технологій Німеччини, Польщі, України, Сполучених Штатів Америки, Швейцарії, Європейського Союзу. Узагальнюючий алгоритм фінансового моніторингу розглянуто в розрізі країн-членів Євросоюзу, що ґрунтується на діючих положеннях Директиви 2018/843/EU Європейського Парламенту та Ради Європейського про запобігання використанню фінансової системи з метою відмивання коштів та фінансування тероризму. Основними положеннями, на яких ґрунтується алгоритм Єврокомісії є: відкритий доступ до реєстрів бенефіциарних власників компаній, що посилює прозорість аналізованої інформації про фінансові транзакції; прозорість інформації про трасти і подібних до них структур; розширення кола зобов’язаних суб’єктів (постачальників електронних гаманців та платформи обміну віртуальних валют), посилення можливостей компетентних органів фінансової розвідки країн Євросоюзу в частині запиту, отримання і використання інформації від зобов’язаних суб’єктів; дотримання критеріїв перевірки фінансових операцій, що здійснюються із залученням країн, які мають високий ступінь ризику.Item Аналіз циклічності показників діяльності банківських установ в розрізі впровадження інноваційних технологій обслуговування клієнтів(Сумський державний університет, 2021) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Овчаренко, В.О.Технологічний розвиток, особливо в галузі інформаційно-комунікаційних технологій, змінює банківський бізнес. Впровадження інноваційних ІКТ обслуговування клієнтів в банківський сфері дозволяє банківським установам нарощувати свою клієнтську базу і зменшувати витрати. Відповідно, дослідження показників, що характеризують зміну витрат і клієнтської бази, їх тенденцій і сезонних та/або циклічних змін, дозволить прогнозувати розвиток банківської сфери та впровадження сучасних технологій в їх діяльність, що, в свою чергу, дозволить зменшувати вплив неефективних управлінських і інвестиційних рішень при впровадженні новітніх технологій у свою діяльність. Метою дослідження є виявлення тенденції і циклічності зміни значень показників банківської діяльності та їх зв’язку з впровадженням інноваційних технологій банківськими установами У статті проведено аналіз показників загальних адміністративних витрат та комісійних доходів банків України за період з січня 2009 р. по грудень 2020 р., оскільки зазначені показники опосередковано характеризують впровадження і використання інноваційних технологій банківськими установами. В результаті проведеного дослідження для обох показників були побудовані моделі, що включають трендові і циклічні складові. Точність побудованих моделей знаходиться в межах 10%. Аналіз циклічності показників здійснювався методами гармонічного аналізу з використанням пакету PTC Mathcad 6.0. Обидва показники демонструють тенденцію до зростання. Виявлені періоди коливань складових показника загальних адміністративних витрат складають 3, 4 і 72 місяці, показника комісійних доходів - 14.4, 28.8 і 72 місяці. За побудованими моделями показників загальних адміністративних витрат і комісійних доходів, побудовано прогноз змін значень показників на 2021 рік, що може бути враховано при плануванні і прогнозуванні розвитку банківської системи України і вплив інноваційних технологій на цей розвиток.Item Контент-аналіз нормативно-довідкової інформації при організації баз даних внутрішнього фінансового моніторингу економічних агентів(Сумський державний університет, 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. В статті 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, ПЕПклієнтів 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.Item Взаємозалежність FinTech інновацій, фінансових, кібернетичних злочинів та легалізації кримінальних доходів за посередництва фінансових установ(Сумський державний університет, 2021) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Доценко, Тетяна Віталіївна; Доценко, Татьяна Витальевна; Dotsenko, Tetiana Vitaliivna; Миненко, Сергій Володимирович; Миненко, Сергей Владимирович; Mynenko, Serhii Volodymyrovych; Шрамко, Е.В.Сучасні тенденції розвитку українського суспільства, спад економічного розвитку та з іншого боку діджиталізація, розвиток фінансових послуг та інновацій зумовлюють перегляд та переосмислення причин і наслідків злочинної діяльності у фінансово-економічній сфері. FinTech інновації надають новітні інструменти захисту здійснення фінансових операцій, та, з розширенням спектру послуг – надають більше цілей для кіберзлочинців. Цілі кіберзлочинців, в свою чергу, дуже часто носять фінансовий характер, адже цілі злочинців, наприклад, не лише дістати конфіденційну інформацію, а й використати її для своєї користі чи для задоволення потреб третьої сторони. Отримані незаконним шляхом кошти, потрібно легалізувати для спокійного подальшого їх використання. Всі ці процеси в тій чи іншій мірі залежать від доступної фінансової інфраструктури – наявних фінансових організацій-надавачів послуг. Метою даного дослідження є визначення взаємозв’язків між FinTech інноваціями, фінансовими злочинами, кіберзлочинами та легалізацією кримінальних доходів шляхом побудови економікоматематичної моделі, зважуючи на функціонування фінансових установ, як основних посередників на ринку фінансових послуг. Основним для дослідження було обрано метод структурного моделювання взаємозв'язків між процесами. Пропущені значення були спрогнозовані за допомогою простого середнього значення, результати були сформовані за допомогою аналізу, синтезу, порівняння та логічного узагальнення. Для проведення моделювання було використане статистичне програмне забезпечення STATISTICA. У ході дослідження було встановлено, що розвиток FinTech буде призводити до зменшення фінансових правопорушень. Якщо буде зростати кількість кіберзлочинів, та кількість злочинів з легалізації кримінальних доходів, буде зростати і кількість фінансових злочинів, проте вплив злочинів з легалізації – сильніший. Зростання фінтех інновацій буде призводити до збільшення кіберзлочинів. Маючи формалізовані взаємозв’язки між цими процесами правоохоронні органи та державні регулятори зможуть детальніше планувати і керувати розвитком фінтех інновацій, діджиталізації економіки з врахуванням ризиків та вживанням додаткових заходів безпеки. Побудована модель є адекватною, тому отримані результати можна застосовувати на практиці.Item Закономірності здійснення кібератак в країнах ЄС на основі використання асоціативних правил(Сумський державний університет, 2021) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Доценко, Тетяна Віталіївна; Доценко, Татьяна Витальевна; Dotsenko, Tetiana Vitaliivna; Боженко, Вікторія Володимирівна; Боженко, Виктория Владимировна; Bozhenko, Viktoriia Volodymyrivna; Світлична, А.О.Перехід до інформатизації суспільства, масштабне поширення електронної комерції та неналежний рівень цифрової грамотності призвів до зростання обсягів кібершахрайств, що вимагає удосконалення існуючих та розробка нових методів та способів захисту об’єктів інформаційної інфраструктури. Метою даного дослідження є визначення закономірностей здійснення кібератак у країнах Європейського Союзу шляхом побудови економіко-математичної моделі, в основі якої лежить використання асоціативних правил. Для дослідження було обрано методи: логічне узагальнення – при формуванні вхідної структури даних здійснення кібератак, яка включає перелік показників кібератак, рік здійснення, країни, які постраждали та країни реципієнти кібератак, тип та категорія шахрайств; методика моделювання Data Mining – Association Rules на основі використання асоціативних правил зв’язку між явищами, які є об’єктом спостережень; візуалізація та графічний дизайн – при побудові мережі асоціативних правил причиннонаслідкових зв’язків між досліджуваними явищами здійснення кібератак. У роботі було визначено, що потужною технологією, що дозволяє виявляти взаємозв'язки та закономірності між пов'язаними подіями або елементами, для обробки баз даних великих розмірів, виступає моделювання на основі асоціативних правил. У ході дослідження було виявлено, що в 77.14% випадків шпіонаж здійснюється зловмисниками з Росії, у 88,24% - з Німеччини, у 93,75% - з Китаю. 84,62% шпіонажу спостерігається у галузі приватного сектору, 82,05% - у державному секторі. При цьому частка спостережень, для яких шпіонаж здійснюється з Росії, складає 43,55%. Частка спостережень, для яких шпіонаж здійснюється як з Німеччини, так і з Китаю, становить 24,19% вибірки. Найбільша частка спостережень (51,61%) відповідає здійсненню кібератак у вигляді шпіонажу у державному секторі, а 35,48% спостережень відповідає галузі приватного сектору. У 76 % випадків шпіонаж здійснюється зловмисниками з Росії. Розроблена методика дозволить оперативно, автоматично обробляти суттєвий обсяг вхідної інформації, виявляти можливий найповніший, найінформативніший набір закономірностей, визначити ризик від кібершахрайств на базі даних досліджуваних європейських країн, для прийняття керівною ланкою ефективних рішень щодо управління таким ризиком, його мінімізації, з найменшими ресурсними затратами, передбачення кіберзагроз, протидії кібератакам у країнах ЄС.Item Забезпечення національної безпеки України: об'єктивні обмеження та таргети оптимізації(Сумський державний університет, 2020) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Бойко, Антон Олександрович; Бойко, Антон Александрович; Boiko, Anton Oleksandrovych; Левченко, В.П.У статті проведено формалізацію системи обмежень та таргетів національної безпеки. Кількісними обмеженнями обрано питому вага бюджетних ресурсів спрямованих на провадження екологічної податкової реформи. Результативний показник – рівень національної безпеки. Часове обмеження встановлені на основі дослідження періоду запізнення очікуваного впливу змін у системі адмініструванні, сплати та розподілу екологічного податку на національну безпеку. Формалізація кількісних обмежень і таргетів національної безпеки відбувалась за допомогою структурного моделювання. В основу даного методу було покладено наступну логіку: вплив темпу приросту екологічного податку на національну безпеку, вплив темпу приросту екологічного податку на доходи бюджету, вплив доходів бюджету на національну безпеку України. У цьому випадку екзогенною латентною змінною обрано рівень екологічних податків, яка описується за допомогою явної екзогенної змінної – приріст надходжень від екологічного податку. В якості ендогенних латентних змінних обрано: високоефективний механізм забезпечення національної безпеки та питома вага бюджетних ресурсів спрямованих на провадження податкової реформи). Кожна ендогенна латентна змінна описується за допомогою однієї ендогенної явної змінної: рівень національної безпеки та, відповідно, доходи зведеного бюджету України. В свою чергу, визначення часових обмежень і таргетів національної безпеки відбувалось у наступній послідовності: 1) адаптація методики Фостера-Стюарта перевірки стаціонарності часового ряду середніх значень з бінарних величин; 2) побудову нелінійної багатофакторної регресії та проведення перевірки гіпотези про часове обмеження. На основі практичних розрахунків встановлено, що досягнення національної безпеки потребує кардинальної трансформації усієї системи адміністрування, розподілу та встановлення рівня податкового навантаження. У той же час, витрати бюджетних ресурсів на провадження податкової реформи не повинні перевищувати 18%. Проте ці реформи повинні реалізуватись за один рік, оскільки доведено, що часовим обмеженням рівня національної безпеки є річне значення реформування системи екологічного оподаткування.Item Розроблення моделі бізнес-процесу автоматизованого моніторингу фінансових операцій банком для протидії легалізації кримінальних доходів(Сумський державний університет, 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; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr SerhiiovychРеабілітація банківського сектору безпосередньо залежить від загального рівня довіри до них, через фінансові та нефінансові аспекти. Проте за останні 5 років значно розширилася кількість та типологія шахрайських дій, що наразі включають крадіжку персональних даних та встановлення контролю за рахунками жертв, кібератаки, шахрайство з безкартковими операціями та схеми з авторизацією пушплатежів. Системи управління ризиками шахрайства нового покоління повинні бути спроможні працювати в умовах постійної цифрової трансформації, виявляти нові, досі невідомі ризики шахрайських дій, використовувати переваги технологій та зменшувати витрати на забезпечення дотримання законодавства. У статті розроблено загальну архітектуру автоматизованої інформаційної системи фінансового моніторингу, що складається з 4 рівнів: внутрішній фінансовий моніторинг економічних агентів (рівень 1), банківський фінансовим моніторингом (Клієнт-банк – рівень 2), державний фінансовим моніторингом (рівень 3), правоохоронні й розвідувальні органи ( рівень 4). Крім того, розроблено модель із застосуванням програмного продукту Bizagi Studio та сучасної нотації BPMN 2.0 автоматизованого моніторингу бізнеспроцесу фінансових операцій через систему "Клієнт-Банк", що розкриває мету та тематику дослідження. Релевантні критерії перевірки змісту фінансових операцій складають 10 факторів, що є уніфікованими для різних економічних агентів та 13 перевірочних критеріїв, реалізованих безпосередньо на другому рівні перевірки у системі "Клієнт-Банк".Item Теоретичні основи формування інформаційної бази дослідження ризику використання фінансових установ україни з метою легалізації кримінальних доходів(Сумський державний університет, 2020) Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kwilinski, Aleksy; Люльов, Олексій Валентинович; Люлев, Алексей Валентинович; Liulov, Oleksii Valentynovych; Квілінський, Олексій Станіславович; Квилинский, Алексей СтаниславовичУ статті досліджено особливості оцінювання ризику легалізації незаконних доходів економічних суб’єктів господарювання за допомогою операцій фінансових установ, а саме банків. Автором обґрунтована необхідність та важливість визначення інформаційної бази формування ризику легалізації коштів, отриманих злочинним шляхом за допомогою операцій банків, оскільки стрімке зростання масштабів легалізації кримінальних доходів наглядно підтверджує динамічно зростаючу загрозу економічній безпеці країни, а значить й необхідності його кількісного оцінювання. Розглянуто сучасні методики оцінювання ризику легалізації коштів, отриманих злочинним шляхом, а також визначено основні показники, які можна використовувати для подальшого раціонального дослідження.