DOI: 10.33917/es-2.200.2025.104-109

Рассматриваются фундаментальные причины мошенничества в финансовой сфере на основе мировой практики и российского опыта борьбы с киберпреступностью. Растущие показатели свидетельствуют о неэффективности всех принимаемых мер, включая ограничения, вводимые государствами. Решить вопрос можно, лишь обратившись к альфе и омеге экономической науки — к человеку, точнее, к человеческому капиталу, который автор в предыдущих исследованиях на основе трудов советской кибернетической школы определил не только как знания, таланты и способности, но и как направленные алгоритмы мышления. Эти алгоритмы являются сейчас основным объектом присвоения. За них конкурируют между собой банки, IT-корпорации, операторы связи и мошенники в целях управления человеком и склонения его к передаче своих финансовых ресурсов или своих данных для присвоения их мошенниками.

Источники:

1. Результаты ежегодного всероссийского социологического мониторинга «Финансовая грамотность россиян — 2024» [Электронный ресурс]. Аналитический центр НАФИ. М., 2024. URL:https://nafi.ru/upload/iblock/9bd/9bd4081a5c55f503ab6610296892
ed2a.pdf?utm_referrer=https%3A%2F%2Fdzen.ru%2Fmedia%2Fid
%2F5d41a1ee8da1ce00afb2d1e5%2F66c5dd22a7321d7404b4c06e

2. Алексеевских А. «Родственник попал в беду». Новые схемы мошенничества и лайфхаки для россиян [Электронный ресурс]. Газета.ru. 2024. 6 сентября. URL: https://www.gazeta.ru/amp/business/2024/09/06/19704493.shtml

3. Dornadula V.N., Geetha S. Credit Card Fraud Detection Using Machine Learning Algorithms // Procedia Computer Science. 2019. No. 165. P. 631–641. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.01.057

4. Thennakoon A., Bhagyani C., Premadasa S., Mihiranga S., Kuruwitaarachchi N. Real-Time Credit Card Fraud Detection Using Machine Learning. 2019 9th International Conference on Cloud Computing, Data Science & Engineering (Confluence), Noida, 2019, 10–11 January. P. 488–493. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8776942 https://doi.org/10.1109/CONFLUENCE.2019.8776942