В условиях цифровой трансформации экономики и государственного управления задачи противодействия коррупции приобретают новое измерение. Традиционные методы выявления коррупционных правонарушений, основанные на эпизодических проверках и анализе ограниченного массива данных, перестают отвечать требованиям времени. В этой связи особую актуальность приобретает изучение возможностей применения технологий искусственного интеллекта в деятельности подразделений экономической безопасности. Цель исследования – анализ современных возможностей и перспектив внедрения технологий искусственного интеллекта в практику выявления коррупционных рисков, а также оценка связанных с этим вызовов и угроз. Методология. Исследование основано на системном подходе с использованием методов сравнительного анализа, обобщения зарубежного и отечественного опыта, а также анализа документов международных организаций. Результаты. В статье систематизированы основные направления применения искусственного интеллекта в антикоррупционной деятельности: выявление аномалий в государственных закупках, прогнозная аналитика коррупционных рисков, анализ неструктурированных данных и сетей влияния, автоматизация контроля конфликта интересов. Рассмотрены успешные примеры внедрения таких систем в зарубежных странах (Испания, Колумбия, Италия, Бразилия) и в российской практике Выявлены основные риски внедрения искусственного интеллекта: непрозрачность алгоритмов, предвзятость данных, угрозы кибератак, возможное снижение роли человеческого контроля. Выводы. Внедрение технологий искусственного интеллекта в деятельность подразделений экономической безопасности способно существенно повысить эффективность выявления коррупционных рисков, однако требует разработки четких правовых и этических рамок, обеспечения прозрачности алгоритмов и сохранения решающей роли человека в принятии итоговых решений.

In the context of digital transformation of the economy and public administration, the tasks of countering corruption are acquiring a new dimension. Traditional methods of detecting corruption offenses, based on episodic checks and analysis of a limited array of data, no longer meet the requirements of the time. In this regard, the study of the possibilities of using artificial intelligence technologies in the activities of economic security units becomes particularly relevant. The purpose of the study is to analyze current capabilities and prospects for implementing artificial intelligence technologies in the practice of identifying corruption risks, as well as to assess the associated challenges and threats. Methodology. The study is based on a systematic approach using methods of comparative analysis, synthesis of foreign and domestic experience, and analysis of documents from international organizations. Results. The article systematizes the main directions of applying artificial intelligence in anti-corruption activities: identifying anomalies in public procurement, predictive analytics of corruption risks, analysis of unstructured data and influence networks, automation of conflict of interest control. Successful examples of implementing such systems in foreign countries (Spain, Colombia, Italy, Brazil) and in Russian practice are considered. The main risks of implementing artificial intelligence are identified: opacity of algorithms, data bias, cyberattack threats, and possible reduction of the role of human control. Conclusions. The implementation of artificial intelligence technologies in the activities of economic security units can significantly increase the effectiveness of identifying corruption risks, but requires the development of clear legal and ethical frameworks, ensuring transparency of algorithms, and preserving the decisive role of humans in making final decisions.