Adaptive management in modern banks to prevent cross-border money laundering

Abstract

Traditional banking control mechanisms are highly vulnerable to complex global money laundering networks, necessitating a transition toward adaptive risk management. To develop a conceptual model of an adaptive transaction risk management ecosystem capable of preemptively detecting transnational illicit financial flows. An analysis of network graphs and predictive machine learning was performed, and methods of systematization and grouping were applied. The proposed architecture integrates internal banking analytics with macro-level RegTech. By utilizing topological graph analysis and explainable artificial intelligence, it uncovers hidden transactional pathways, ensures transparent risk prioritization, and continuously retrains algorithms in real time. Transitioning to a dynamic, predictive compliance framework enables banks to proactively block the integration of illicit proceeds. Future research will focus on the empirical validation of the model using large-scale interbank datasets.

Традиційні механізми банківського контролю є дуже вразливими до складних глобальних мереж відмивання грошей, що вимагає переходу до адаптивного управління ризиками. Метою статті є розробка концептуальної моделі адаптивної екосистеми управління ризиками транзакцій, здатної превентивно виявляти транснаціональні незаконні фінансові потоки. Здійснено аналіз мережевих графів, прогнозного машинного навчання, проведено методи систематизації та групування. Запропонована архітектура об'єднує внутрішню банківську аналітику з макрорівневими RegTech. Використовуючи топологічний аналіз графів та пояснений штучний інтелект, вона виявляє приховані транзакційні шляхи, забезпечує прозору пріоритизацію ризиків та постійно перенавчає алгоритми в режимі реального часу. Перехід до динамічної, прогнозної системи відповідності дозволяє банкам проактивно блокувати інтеграцію незаконних доходів. Подальші дослідження будуть зосереджені на емпіричній валідації моделі з використанням великомасштабних міжбанківських наборів даних.