Journal of Economics, Entrepreneurship and Law

Экономика, предпринимательство и право

2222-534X

BIBLIO-GLOBUS Publishing House

123355

10.18334/epp.15.6.123355

PMYJLH

Articles

Статьи

Research Article

Artificial intelligence in financial sector security: preventive measures and management decisions

Искусственный интеллект в обеспечении безопасности финансового сектора: превентивные меры и управленческие решения

Bolonina

Svetlana Evgenievna

Болонина

Светлана Евгениевна

кандидат экономических наук, доцент кафедры Банковского дела

svbolonina@yandex.ru

Lev

Mikhail Yuryevich

Лев

Михаил Юрьевич

Кандидат экономических наук, профессор, ведущий научный сотрудник Сектора «Экономической безопасности» ИЭ РАН

lew.mih@yandex.ru

Synergy University Университет «Синергия»

Institute of Economics, Russian Academy of Sciences Институт экономики Российской Академии Наук, Сектор экономической безопасности

30 06 2025

15 6

VOL 15, NO6 (2025)

ТОМ 15, №6 (2025)

4349 4364 29 05 2025 30 05 2025

2025

Bolonina S.E., Lev M.Yu.

Болонина С.Е., Лев М.Ю.

https://1economic.ru/lib/123355

The article presents a systematization of the range of AI solutions developed and used to ensure the security of the financial sector, emphasizing preventive measures and their effectiveness. The article considers the theoretical foundations of AI in ensuring financial sector security. The analysis demonstrated that using AI for security in the financial sector is justified and highly significant. The potential of AI as a preventive security measure in the financial sector suggests that AI is a promising approach. However, the effectiveness of AI in improving security directly depends on the rational implementation and continuous updating of models. The article determines the role of AI as a tool for responding to threats to financial sector security. To optimize the use of AI in this area, the article proposes ensuring its compatibility with existing security systems and IT infrastructure.

В исследовании представлена систематизация спектра ИИ-решений, применяемых и разрабатываемых для обеспечения безопасности финансового сектора, с акцентом на превентивные меры и их действенность. Рассмотрены теоретические основы ИИ в обеспечении безопасности финансового сектора. Проведённый анализ продемонстрировал: применение ИИ в финансовой сфере в контексте обеспечения безопасности является обоснованным и имеет высокую степень значимости. Выявленный потенциал ИИ как инструмента превентивных мер по обеспечению безопасности финансового сектора позволил сделать вывод, что использование ИИ выступает как перспективный подход. И, хотя ИИ может способствовать повышению безопасности, его эффективность напрямую зависит от рационального внедрения и непрерывной актуализации моделей. Определена роль ИИ как инструмента реагирования на угрозы безопасности финансового сектора. В целях оптимального использования ИИ в этой области предложено обеспечить его совместимость с уже существующими системами безопасности и IT-инфраструктурой

artificial intelligence technology financial sector security development preventive measures

искусственный интеллект технологии безопасность финансового сектора развитие превентивные меры

Статья подготовлена в соответствие с темой государственного задания «Изменение институциональных основ экономической безопасности Российской Федерации в новых условиях». Рег. № НИОКТР № 075-00448-24-00

1. Болонин А.И., Болонина С.Е., Лещенко Ю.Г. Мониторинг финансовых инноваций в статистике центральных банков // Информатизация в цифровой экономике. – 2023. – № 2. – c. 119-138. – doi: 10.18334/ide.4.2.118424.

2. Болонин А.И., Алиев М.М. Использование аналитики больших данных и искусственного интеллекта в центральных банках // Банковские услуги. – 2024. – № 5. – c. 12-17.

3. Воловик А.М. Экономика искусственного интеллекта: тенденции, комплаенс, глобальное влияние // Экономическая безопасность. – 2024. – № 9. – c. 2239-2254. – doi: 10.18334/ecsec.7.9.121752.

4. Евлахова Ю. С., Савкуева В. В. Оценка рисков вовлечения в процессы легализации преступных доходов российских экосистемных банков // Финансы, деньги, инвестиции. – 2024. – № 2. – c. 18-25.

5. Караваева И.В., Лев М.Ю. Приоритеты государственного регулирования экономической безопасности России в условиях новых глобальных вызовов // Экономическая безопасность. – 2023. – № 2. – c. 453-466. – doi: 10.18334/ecsec.6.2.117953.

6. Лев М.Ю. О возрастании значимости исследований национальной безопасности в современной экономической науке // Экономическая безопасность. – 2022. – № 1. – c. 303-338. – doi: 10.18334/ecsec.5.1.114415.

7. Лев М.Ю., Болонин А.И., Туруев И.Б., Лещенко Ю.Г. Концепция искусственного интеллекта в деятельности центральных банков: институциональные возможности // Экономическая безопасность. – 2024. – № 4. – c. 781-808. – doi: 10.18334/ecsec.7.4.120831.

8. Лев М. Ю., Казанцев С. В. Цены, инфляция и безопасность общества. - Москва: ООО Первое экономическое издательство, 2024. – 230 c.

9. Лев М.Ю., Лещенко Ю.Г., Медведева М.Б. Регулирование искусственного интеллекта международными организациями как фактор обеспечения технологической безопасности в национальных юрисдикциях // Экономическая безопасность. – 2024. – № 8. – c. 1999-2026. – doi: 10.18334/ecsec.7.8.121608.

10.

10. Лещенко Ю. Г. Финансовая безопасность российской федерации в условиях финансовой глобализации // Экономическая безопасность. – 2018. – № 3. – c. 237-248. – doi: 10.18334/ecsec.1.3.100546.

11.

11. Лещенко Ю.Г. Квантовая верификация финансовой системы в целях безопасности // Экономическая безопасность. – 2024. – № 3. – c. 535-558. – doi: 10.18334/ecsec.7.3.120696.

12.

12. Лужнова Л. А., Ляшенко М. М. Перспективы использования обучаемых чат-ботов для проведения информационной поддержки потребителей банковских услуг // Сберегательное дело за рубежом. – 2022. – № 3. – c. 29-38.

13.

13. Магомаева Л. Р., Галазова С. С. Искусственный интеллект в финансовом секторе: обзор основных инструментов и их применение // Банковские услуги. – 2024. – № 12. – c. 12-22. – doi: 10.36992/2075-1915_2024_12_12.

14.

14. Караваева И.В., Казанцев С.В., Коломиец А.Г., Иванов Е.А., Лев М.Ю., Колпакова И.А. Федеральный бюджет РФ на 2019 г. и на плановый период 2020-2021 гг. в свете актуальных задач стимулирования экономического роста и социального развития // Вестник Института экономики Российской академии наук. – 2019. – № 1. – c. 9-26. – doi: 10.24411/2073-6487-2019-10001.

15.

15. Яковенко Е.С., Сушков В.М., Леонов П.Ю. Решение графовых классификационных задач как инструмент обнаружения мошеннических банковских транзакций // Информатизация в цифровой экономике. – 2024. – № 2. – c. 231-244. – doi: 10.18334/ide.5.2.121050.

16.

16. Aggarwal Ch. Deep Learning for Anomaly Detection: Challenges, Methods, and Opportunities. March 2021. Longbing Cao, University of Technology Sydney. DOI:10.1145/3437963.3441659

17.

17. Ailebury E., Sun Y., Wang Z. Machine learning-based credit card fraud detection using a genetic search algorithm for feature selection // J Big Data. – 2022. – № 9. – p. 24. – doi: 10.1186/s40537-022-00573-8.

18.

18. IACR's Presentation of Shannon's 1945 A Mathematical Theory of Cryptography. [Электронный ресурс]. URL: https://www.iacr.org/museum/shannon45.html (дата обращения: 02.04.2025).

19.

19. Lingjun H., Levine R. A., Fan J., Beemer J., Stronach J. Random forest as an alternative to regression in institutional research in predictive analytics // Pract Assess Res Eval. – 2020. – № 23. – p. 1.

20.

20. Rutkowska J. Intel x86 considered harmful. October 2015. [Электронный ресурс]. URL: https://blog.invisiblethings.org/papers/2015/x86_harmful.pdf (дата обращения: 02.04.2025).

21.

21. Schneier B. Applied Cryptography. [Электронный ресурс]. URL: https://www.schneier.com/books/applied-cryptography/ (дата обращения: 02.04.2025).

22.

22. Schneier B. Thinking Sensibly about Security in an Uncertain World. Beyond Fear. [Электронный ресурс]. URL: https://www.schneier.com/books/beyond-fear/ (дата обращения: 02.04.2025).

23.

23. Schneier B. Digital Security in a Networked World. Secrets Lies. [Электронный ресурс]. URL: https://www.schneier.com/books/secrets-and-lies/ (дата обращения: 02.04.2025).

24.

24. Scientific Research Paper: New Directions in Cryptography. [Электронный ресурс]. URL: https://fixquotes.com/works/new-directions-in-cryptography/ (дата обращения: 02.04.2025).

25.

25. Shannon C.E. Communication Theory of Secrecy Systems. [Электронный ресурс]. URL: https://pages.cs.wisc.edu/~rist/642-fall-2014/shannon-secrecy.pdf (дата обращения: 02.04.2025).