Разработка и внедрение алгоритма проверки клиентов банков на соответствие требованиям 115-ФЗ: инновационные подходы к скорингу

в условиях стремительного развития цифровой экономики и усиления трансграничных финансовых операций, проблема противодействия легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма (ПОД/ФТ) приобретает ключевое значение для стабильности банковской системы и национальной безопасности. Настоящая статья посвящена разработке и внедрению инновационного алгоритма комплексной оценки клиентов кредитных организаций на предмет соответствия требованиям Федерального закона № 115-ФЗ. В работе анализируются ограничения традиционных ручных и жестко-правиловых систем комплаенса, а также обосновывается необходимость перехода к интеллектуальным, проактивным подходам на основе машинного обучения. Предлагается детальная методика построения риск-скоринговой модели, включающая этапы сбора и подготовки многомерных данных (профили клиентов, транзакционная активность, внешние источники), извлечения информативных признаков, применения ансамблевых алгоритмов классификации (градиентный бустинг) и обеспечения интерпретируемости результатов. Проведена идеализированная экспериментальная апробация, демонстрирующая превосходную точность выявления подозрительных операций и клиентов. Обосновывается значительный экономический эффект от внедрения алгоритма, выражающийся в минимизации регуляторных штрафов, снижении операционных расходов на комплаенс, повышении репутационной устойчивости и оптимизации клиентского опыта.

115-ФЗ, ПОД/ФТ, комплаенс, машинное обучение, риск-скоринг, финансовый мониторинг, противодействие отмыванию денег, градиентный бустинг, экономический эффект, цифровизация банков, регуляторные технологии (RegTech)