Дропи» як механізм функціонування тіньової економіки та методи боротьби з ними

Abstract

У статті досліджено феномен «дропів» як одного з ключових інструментів функціонування тіньової економіки, що широко використовується у схемах відмивання коштів, шахрайства, ухилення від оподаткування та обходу санкцій. Метою дослідження є виявлення механізмів функціонування «дроп»-схем у тіньовій економіці та банківському секторі, а також аналіз ефективності наявних і потенційних методів протидії їх використанню у контексті фінансового моніторингу. У дослідженні використано елементи ризик-орієнтованого аналізу, порівняльний метод та аналіз нормативно-правових актів. Узагальнено емпіричні дані українських і міжнародних фінансових установ, досліджено технології цифрового моніторингу, включно з алгоритмами штучного інтелекту. Виокремлено основні канали вербування «дропів», описано типові схеми їх залучення, поведінкові ознаки клієнтів-«дропів», а також ключові індикатори ризику. Оцінено ефективність процедур KYC/AML у цифровому середовищі та визначено перспективні напрями їх вдосконалення. Розкрито потенціал ШІ для прогнозування шахрайської активності та побудови профілів клієнтів. Сформульовано практичні рекомендації для банківських установ та регуляторів щодо запобігання використанню «дропів». Обґрунтовано потребу в посиленні міжвідомчої та міжнародної взаємодії, цифровізації процесів контролю і впровадженні інформаційнопросвітницьких заходів для зниження вразливості населення до участі у схемах тіньової економіки. This article examines the phenomenon of «drops» («money mules») as a widespread mechanism within the shadow economy, facilitating money laundering, fraud, tax evasion, and sanctions evasion. The primary objective is to analyze how «drop»based schemes operate in the financial sector and to assess the efiectiveness of current legal, technological, and institutional countermeasures. The study is based on empirical data from Ukrainian and international financial institutions, complemented by regulatory documents and academic sources. The research focuses on identifying behavioral and transactional patterns of «drop» clients, evaluating the performance of KYC (Know Your Customer) and AML (Anti-Money Laundering) procedures, providing policy recommendations, and raising awareness about the legal and socio-economic risks associated with such schemes. The paper highlights recruitment methods used by criminals, including social networks, darknet platforms, investment fraud, and fake job ofiers. It presents a typology of «drops» - both willing participants and those exploited unknowingly. Particular attention is given to the use of artificial intelligence (AI) in financial monitoring. AI tools are shown to be more efiective than traditional methods in detecting suspicious behavior, enabling behavioral profiling and real-time anomaly detection. Key risk indicators are discussed, such as high-frequency P2P transfers, inconsistencies in financial behavior, and the use of multiple accounts. These patterns often point to broader systemic vulnerabilities beyond isolated cases. The importance of coordinated action among banks, regulators, and international institutions is emphasized. The study calls for further development of AI-based monitoring tools, harmonization of financial compliance standards, and targeted public awareness campaigns - especially among vulnerable groups like youth and the unemployed. Enhanced interagency cooperation and international data sharing are also advocated as vital elements of an efiective response. An integrated approach combining technology, regulation, and education is considered essential to reduce the misuse of banking services via drops and mitigate the impact of shadow 昀椀nancial activity.