ПРОГНОЗУВАННЯ РИЗИКУ ВИКОРИСТАННЯ ФІНАНСОВИХ ПОСЕРЕДНИКІВ ДЛЯ ЛЕГАЛІЗАЦІЇ КРИМІНАЛЬНИХ ДОХОДІВ

The increase in international trade, the active development of integration and convergence processes in the global financial market, the rapid implementation of digital technologies in various spheres of life, as well as the growth of cross-border organized crime have led to increased shadow economic activity and improved forms and methods of money laundering. Under these conditions, it is essential to assess the risk of money laundering adequately through financial institutions and determine its dynamics in the future. The primary purpose of the study is to build a predictive neural network model to define the dynamics of the risk of using banking institutions to legalize criminal funds. The methodological tools of the study were methods of exponential smoothing (using exponential trend, linear Holt model and decaying trend), artificial neural network model (multilayer perceptron MLP-architecture using BFGS algorithm, radial basis function of RBF-architecture usage). Assessment and forecasting of money laundering risk through financial institutions is based on 13 relevant indicators, the source of which is internal financial statements. The object of research is the chosen 20 Ukrainian banks. Investigation of the forecast model in the paper is carried out in the following logical sequence: the forecast values of relevant factors influencing the risk of using financial institution in shadow operations are determined; training of neural networks according to the formed sample of indicators; forecasting the risk of using financial intermediaries of Ukraine for the legalization of criminal proceeds for the period 2020-2025 based on constructed neural networks. The calculations showed that by 2025 only 40% of the analyzed banks in Ukraine would be able to reduce their participation in the legalization of illegally obtained funds. The quality of the constructed forecasts is high, as the efficiency coefficient for most constructed models ranges from 0.9 to 1.0. The results of the study can be useful for the management of financial institutions to take a set of preventive measures in the system of internal financial monitoring, as well as scientists who deal with this issue.Збільшення обсягів міжнародної торгівлі, активний розвиток інтеграційний та конвергентних процесів на світовому фінансовому ринку, стрімке впровадження цифрових технологій у різні сфери життя, а також зростання масштабів транскордонної організованої злочинності призвели до нарощення обсягів тіньової економічної діяльності та удосконалення форм і методів відмивання незаконно отриманих коштів. За цих умов украй важливим є адекватна оцінка ризику легалізації кримінальних коштів за посередництва фінансових установ і визначення його динаміки в майбутньому. Основною метою проведеного дослідження є побудова прогнозної нейромережевої моделі для визначення динаміки ризику використання банківських установ для легалізації кримінальних коштів.  Методичним інструментарієм проведеного дослідження стали методи експоненційного згладжування (з використанням експоненційного тренду, лінійної моделі Хольта і затухаючого тренду), моделі штучної нейронної мережі (багатошаровий персептрону MLP-архітектури з використанням алгоритму BFGS, радіальна базисна функція RBF-архітектури з використанням алгоритму RBFT). Об’єктом дослідження обрано 20 банків України. Побудову прогнозної моделі здійснено в такій логічній послідовності: визначено прогнозні значення релевантних факторів впливу на ризик залучення фінансової установи в тіньові операції; навчання нейронних мереж за сформованою вибіркою показників; прогнозування ризику використання фінансових посередників України для легалізації кримінальних доходів на період 2020—2025 рр. на основі побудованих нейронних мереж. Проведені розрахунки засвідчили, що до 2025 року лише 40 % аналізованих банків України зможуть зменшити їх участь у легалізації незаконно отриманих коштів. Якість побудованих прогнозів є високою, оскільки коефіцієнт ефективності для більшості побудованих моделей коливається в межах 0,9—1,0. Результати проведеного дослідження можуть бути корисними для менеджменту фінансових установ з метою вжиття комплексу превентивних заходів у системі внутрішнього фінансового моніторингу, а також науковцям, які займаються цією проблематикою

Систематизація та характеристика існуючих схем легалізації доходів, отриманих незаконним шляхом

Мета статті полягає в характеристиці індивідуальних особливостей існуючих схем легалізації доходів, отриманих незаконним шляхом, установленні природи їх виникнення, а також диференціації за спільними ознаками. Методика дослідження. Вирішення поставлених у статті завдань здійснено за допомогою таких загальнонаукових і спеціальних методів дослідження: аналізу та синтезу, систематизації, порівняння та узагальнення, діалектичного підходу. Результати. Проведено групування схем легалізації доходів, отриманих незаконним шляхом, за джерелом походження незаконних доходів, видом використовуваних активів, інституціональною складовою та каналами реалізації. Доведено необхідність використання різних інструментів державного фінансового моніторингу залежно від виділених груп схем легалізації доходів, отриманих незаконним шляхом, із метою підвищення національної безпеки держави. Практична значущість результатів дослідження. У статті обґрунтовано, що легалізація кримінальних доходів вимагає від суб’єктів системи їх запобігання та протидії більш оперативного реагування й координації зусиль із відповідними міжнародними організаціями. Доведено, що природа легалізації кримінальних доходів в Україні полягає в корумпованій владі, значній частці державної власності, низькому рівні фінансового моніторингу послуг фінансових посередників і недосконалій нормативно-правовій баз