Целью является анализ и формирование рекомендаций по повышению эффективности выявления и раскрытия дел о легализации преступных доходов. Были решены следующие задачи: - выявить проблемы противодействия легализации преступных доходов; - проанализировать использование СЭЗ при расследовании преступлений по отмыванию денег при взаимодействии Росфинмониторинга и МВД РФ; - осуществить апробацию применения СЭЗ на примере проведения исследования; - сформулировать рекомендации по совершенствованию применения СЭЗ при проведении расследований. Актуальность работы определяется сложностью доказывания уголовных дел по легализации доходов и привлечения фигурантов к ответственности в связи с недостаточностью СЭЗ в данной области. Источники информации: данные отечественной научно-исследовательской литературы, официальных Интернет-ресурсов, данных Росфинмониторинга. Предложен проект программы для выявления скрытых связей на основе машинного обучения, результаты разработки которого могут быть применены Росфинмониторингом. Анализ данных осуществлялся с использованием MS Office. Апробация применения СЭЗ осуществлялась в системе «Графус».

The subject of the graduate qualification work is “The use of special economic knowledge in the identification and investigation of cases of legalization (laundering) of funds or other property acquired by criminal means”. The given work is devoted to analyzee and formulate recommendations to improve the effectiveness of detection of cases on the money laundering obtained by criminal means. The research set the following goals: - identify the problems of countering the legalization of criminal proceeds; - identify the features of conducting research on cases related to the legalization of proceeds from crime; - evaluate the economic efficiency of Rosfinmonitoring in conducting financial investigations; - formulate recommendations for improving the use of special economic knowledge in conducting financial investigations. The relevance of the study is determined by the complexity of proving criminal cases on the legalization of criminal proceeds and bringing perpetrators to justice due to the lack of specialized economic knowledge in the analyzed field. A software project is proposed to identify hidden connections and patterns based on artificial intelligence and machine learning, the results of the development of which can be applied by the Federal Financial Monitoring Service. Data analysis was carried out using the MS Office.