Використання алгоритмів штучного інтелекту для оцінки корупційних ризиків у діяльності правоохоронних органів за міжнародними стандартами

Автор(и)

  • Олена Миколаївна Окопник кандидат юридичних наук, доцент, завідувач кафедри галузевого права та правоохоронної діяльності, Центральноукраїнський державний університет імені Володимира Винниченка, м. Кропивницький, Україна https://orcid.org/0000-0003-0598-0557
  • Ігор Олегович Кузєв старший викладач кафедри транспортних технологій, Кременчуцький національний університет імені Михайла Остроградського, м. Кременчук, Україна https://orcid.org/0000-0002-3403-7069
  • Олена Юхимівна Синявська доктор юридичних наук, професор, професор кафедри правоохоронної діяльності, Навчально-науковий інститут № 5, Харківський національний університет внутрішніх справ, м. Харків, Україна https://orcid.org/0000-0002-6386-4151

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.20732060

Ключові слова:

антикорупційний моніторинг, цифрова аналітика, правоохоронні органи, ризик-аналіз, машинне навчання, доброчесність.

Анотація

Цифровізація державного управління актуалізує потребу в інструментах раннього виявлення корупційних ризиків у діяльності правоохоронних органів. Використання алгоритмів штучного інтелекту дає змогу обробляти великі масиви інформації для формування об’єктивного аналізу доброчесності службової діяльності з урахуванням міжнародних вимог до прозорості та підзвітності правоохоронних органів. Метою дослідження є обґрунтування шляхів застосування алгоритмічних моделей для ідентифікації та оцінювання корупційних ризиків у правоохоронному секторі відповідно до міжнародних антикорупційних стандартів. Для розв’язання цих завдань застосовано системний аналіз, порівняльно-правовий метод, узагальнення нормативної бази міжнародного рівня та елементи аналітики даних і принципи машинного навчання. Джерельну основу становили міжнародні антикорупційні документи, регуляторні акти та практики цифрового аудиту. Обґрунтовано доцільність використання алгоритмів штучного інтелекту для автоматизованого виявлення ознак корупційних ризиків у діяльності правоохоронних органів шляхом аналізу фінансових операцій, кадрових рішень, службових комунікацій та результатів внутрішнього контролю. З’ясовано, що застосування методів машинного навчання забезпечує виявлення прихованих закономірностей та нетипових поведінкових моделей як ймовірних ознак потенційного зловживання службовим становищем. Водночас доведено ефективність використання предикативної аналітики для прогнозування ризикових ситуацій на ранніх стадіях їхнього виникнення, що сприяє своєчасному реагуванню та мінімізації негативних наслідків. Визначено основні індикатори ризик-оцінювання, зокрема рівень доступу посадових осіб до інформаційних ресурсів, повторюваність нетипових транзакцій, концентрація владних повноважень та відхилення від затверджених процедур ухвалення рішень. Додатково проаналізовано упровадження алгоритмічних моделей, які підвищують точність внутрішнього контролю, знижують вплив суб’єктивного чинника на процес оцінювання та забезпечує аргументованість управлінських рішень у сфері запобігання корупції. Отже, інтеграція алгоритмічних систем аналізу даних в антикорупційний моніторинг посилює механізми запобігання правопорушенням і сприяє підвищенню прозорості діяльності правоохоронних органів, однак вимагає гармонізації національних процедур із міжнародними стандартами цифрового урядування, удосконалення алгоритмів оброблення даних та уніфікації вимог до використання інформаційних ресурсів.

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-05-30

Як цитувати

Окопник, О. М., Кузєв, І. О., & Синявська, О. Ю. (2026). Використання алгоритмів штучного інтелекту для оцінки корупційних ризиків у діяльності правоохоронних органів за міжнародними стандартами. Український політико-правовий дискурс, (23). https://doi.org/10.5281/zenodo.20732060

Номер

Розділ

Адміністративне право і процес