With the increasing digitalization of financial services and the emergence of new technologies such as cryptocurrencies, the problems of money laundering and terrorist financing are becoming increasingly relevant. Traditional methods of combating these crimes are facing new challenges, which requires the search for innovative solutions. The article examines the possibilities of using artificial intelligence (AI) in the field of combating money laundering and the financing of terrorism, assessing its advantages and limitations, and identifying prospects for the development of this area. Attention is paid to the consideration of key AI technologies in the field of AML, in particular machine learning, neural networks, natural language processing and data analysis.Финансылык кызматтарды санариптештирүү жана криптовалюталар сыяктуу жаңы технологиялардын пайда болушу менен кылмыштуу кирешелерди адалдоо жана терроризмди каржылоо көйгөйлөрү барган сайын актуалдуу болуп баратат. Бул кылмыштар менен күрөшүүнүн салттуу ыкмалары жаңы милдеттерге туш болууда, ал инновациялык чечимдерди издөөнү талап кылат. Макалада кылмыш жолу менен алынган кирешелерди легализациялоого (адалдоого) жана терроризмди каржылоого каршы күрөшүү чөйрөсүндө жасалма интеллектти (AI) колдонуу мүмкүнчүлүктөрү каралат, анын артыкчылыктары жана чектөөлөрү бааланат, ошондой эле бул чөйрөнү өнүктүрүүнүн перспективалары аныкталат. Көңүл AML тармагындагы негизги AI технологияларын, атап айтканда, машина үйрөнүү, нейрон тармактары, табигый тилди иштетүү жана маалыматтарды талдоо каралат.С ростом цифровизации финансовых услуг и появлением новых технологий, таких как криптовалюты, проблемы отмывания денег и финансирования терроризма становятся все более актуальными. Традиционные методы борьбы с этими преступлениями сталкиваются с новыми вызовами, что требует поиска инновационных решений. В статье рассмотрены возможности применения искусственного интеллекта (ИИ) в сфере противодействия отмыванию преступных доходов и финансированию терроризма, оценены его преимущества и ограничения, а также определены перспективы развития данной области. Уделено внимание рассмотрению ключевых технологий ИИ в сфере ПОД, в частности машинное обучение, нейронные сети, обработка естественного языка и анализ данных
