dsaitЦифровые решения и технологии искусственного интеллектаDigital Solutions and Artificial Intelligence Technologies3033-7097Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации10.26794/3030-7097-2026-2-2-25-34dsait-56Research ArticleМЕТОДЫ И СИСТЕМЫ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ, ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬMETHODS AND SYSTEMS OF INFORMATION PROTECTION, INFORMATION SECURITYАвтоматизация процесса инкассации на основе разработки и внедрения мобильной автоматизированной инкассаторской системыAutomation of the Cash Collection Process Through the Development and Implementation of a Mobile Automated Cash-in-transit Systemhttps://orcid.org/0009-0006-2640-7919ЦыганковВ. Р.TsygankovV. R.

Владислав Романович Цыганков — магистрант 

Москва

Vladislav R. Tsygankov — Master’s Student 

Moscow

244456@edu.fa.ruhttps://orcid.org/0000-0001-7647-5967ГриневаН. В.GrinevaN. V.

Наталья Владимировна Гринева — кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры информационных технологий 

Москва

Natalia V. Grineva — Cand. Sci. (Econ.), Assoc. Prof., Assoc. Prof. of the Department of Information Technology 

Moscow

ngrineva@fa.ruhttps://orcid.org/0000-0003-4313-0887ГолосовП. Е.GolosovP. E.

Павел Евгеньевич Голосов — кандидат технических наук, директор Института общественных наук 

Москва

Pavel E. Golosov — Cand. Sci. (Tech.), Director of the Institute of Social Science Moscow

 

golosov-pe@ranepa.ruФинансовый университет при Правительстве Российской ФедерацииFinancial University under the Government of the Russian FederationРАНХиГС при Президенте Российской ФедерацииRANEPA,202605062026222534Copyright © Цыганков В.Р., Гринева Н.В., Голосов П.Е., 20262026Цыганков В.Р., Гринева Н.В., Голосов П.Е.Tsygankov V.R., Grineva N.V., Golosov P.E.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.digitarin.ru/jour/article/view/56

В условиях цифровизации банковского сектора и повышения требований к оперативности и безопасности обработки наличных средств традиционные методы организации инкассации перестают обеспечивать необходимый уровень эффективности. анализ существующих решений показывает, что современные инкассаторские службы сталкиваются с фрагментарностью применяемых технологий, недостаточной интеграцией между мобильными и веб-системами, а также отсутствием интеллектуальных инструментов поддержки принятия решений. Пробел в исследовательской литературе заключается в отсутствии комплексных архитектур, объединяющих мобильные приложения, веб-сервисы мониторинга и модули искусственного интеллекта в единую экосистему управления инкассационными процессами.

Цель исследования заключается в анализе возможностей автоматизации процессов инкассации с использованием мобильных и веб-технологий, а также интеллектуальных компонентов, направленных на повышение эффективности, прозрачности и безопасности инкассационного процесса на базе мобильной автоматизированной инкассаторской системы.

Методологическая база включает системный анализ процессов инкассации, моделирование бизнес-процессов (BPMN), архитектурное проектирование, методы программной инженерии, а также применение алгоритмов машинного обучения для оптимизации маршрутов, прогнозирования задержек и выявления аномалий. Полученные результаты демонстрируют, что использование мобильного приложения в сочетании с веб-сервисом центра мониторинга и ИИагентами позволяет обеспечить непрерывный обмен данными, повысить точность планирования, автоматизировать инструктаж и документирование операций, а также сократить влияние человеческого фактора.

Сделанные выводы подтверждают, что внедрение МАИС обеспечивает качественный рост эффективности инкассационных процессов, повышает уровень безопасности и создает основу для дальнейшего развития интеллектуальных решений в области логистики и банковской автоматизации. Перспективой исследования является расширение функциональности ИИагентов и интеграция системы с комплексами корпоративной безопасности и финансового мониторинга.

In the context of the digitalization of the banking sector and the increasing requirements for the speed and security of cash handling, traditional methods of cash-in-transit (CIT) operations no longer provide the necessary level of efficiency. An analysis of existing solutions shows that modern CIT services face fragmented technological infrastructures, insufficient integration between mobile and web systems, and a lack of intelligent decision-support tools. The gap in research literature lies in the absence of comprehensive architectures that unify mobile applications, web-based monitoring services, and artificial intelligence modules into a single ecosystem for managing CIT processes. The purpose of the study is to analyze the possibilities for automating CIT processes using mobile and web technologies, as well as intelligent components aimed at improving the efficiency, transparency, and security of cash-in-transit operations through a mobile automated CIT system. The methodological foundation includes systems analysis of CIT processes, business process modeling (BPMN), architectural design, software engineering methods, and the application of machine learning algorithms for route optimization, delay prediction, and anomaly detection. The results demonstrate that the use of a mobile application in combination with a monitoring center web service and AI agents enables continuous data exchange, improves planning accuracy, automates briefing and documentation procedures, and reduces the impact of human factors. The conclusions confirm that the implementation of the Mobile Automated Cash-in-Transit System (MACTS) ensures a significant increase in the efficiency of CIT processes, enhances security, and establishes a foundation for the further development of intelligent solutions in logistics and banking automation. The prospects of the research include expanding the functionality of AI agents and integrating the system with corporate security and financial monitoring platforms

 

инкассацияавтоматизациямониторингМАИСинтеграциябезопасностьИИ-АгентыcollectionautomationmonitoringMAISintegrationsecurityAI-AgentsReferencesЛитвин И.Ю., Литвин А.Ю. Искусственный интеллект как одно из направлений инновационного развития банковского сектора. Инновационное развитие экономики. 2021;2-3(62-63):42-46. URL: https://doi.org/10.51832/2223-7984_2021_2-3_42Litvin I.Y. Litvin A.Y. Artificial intelligence as one of the directions of innovative development of the banking sector. Innovative Economic Development. 2021;2-3(62-63):42-46. (In Russ.). URL: https://doi.org/10.51832/2223-7984_2021_2-3_42Попов П.В., Степин Ю.Г., Цехан О.Б. Об одном подходе к решению задачи оптимизации сети автотранспортных парков в составе транспортной инфраструктуры региона. Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. 2021;(2):54-60. URL: https://doi.org/10.36535/0236-19142021-02-9Popov P.V., Stepin Yu.G., Tsekhan O.B. On one approach to solving the problem of optimizing the network of motor vehicle fleets as part of the transport infrastructure of the region. Transport: Science, Technology, Management. Scientific Information Collection. 2021;(2):54-60. (In Russ.). URL: https://doi.org/10.36535/02361914-2021-02-9Шкуропадский И.В., Овчинников П.В., Ткачев А.Н. Разработка систем интеллектуальной автоматизации бизнес-процессов на основе технологий машинного обучения. Друкеровский вестник. 2021;(6):4556. URL: https://doi.org/10.17213/2312-6469-2021-6-45-56Shkuropadskiy I.V., Ovchinnikov P.V., Tkachev A.N. Development of intelligent automation systems for business processes based on machine learning technologies. The Drucker Bulletin. 2021;(6):45-56. (In Russ.). URL: https://doi.org/10.17213/2312-6469-2021-6-45-56Никитин В.В., Скрыпников А.В., Высоцкая И.А. и др. Методы оптимизации транспортных сетей лесовозных автомобильных дорог. Системы. Методы. Технологии. 2021;(4):122-126. URL: https://doi.org/10.18324/2077-5415-2021-4-122-126Nikitin V.V., Skrypnikov A.V., Vysotskaya I.A. et al. Methods of optimization of transport networks of logging roads. The System. Methods. Technologies. 2021;(4):122-126. (In Russ.). URL: https://doi.org/10.18324/20775415-2021-4-122-126Ештокин С.В. Цифровые траектории устойчивого развития банковского сектора в период долгосрочной неопределенности в условиях военно-политических флуктуаций. Вопросы инновационной экономики. 2022;(4):2631-2648. URL: https://doi.org/10.18334/vinec.12.4.116242Yeshtokin S.V. Digital trajectories of sustainable development of the banking sector in a period of long-term uncertainty in the context of military and political fluctuations. Issues of Innovative Economics. 2022;(4):26312648. (In Russ.). URL: https://doi.org/10.18334/vinec.12.4.116242Подольская Т.В., Сидельников А.П., Гелашвили Л. Практика внедрения компьютерного аудита и искусственного интеллекта в банковском секторе. Вопросы инновационной экономики. 2021;(4):1493-1508. URL: https://doi.org/10.18334/vinec.11.4.113673Podolskaya T.V., Sidelnikov A.P., Gelashvili L. The practice of introducing computer auditing and artificial intelligence in the banking sector. Issues of Innovative Economics. 2021;(4):1493-1508. (In Russ.). URL: https://doi.org/10.18334/vinec.11.4.113673Коновалова М.Е., Кузьмина О.Ю. Финансовые экосистемы в эпоху развития цифровых технологий (на примере ПАО Сбербанк). Вопросы инновационной экономики. 2023;(1):361-380. URL: https://doi.org/10.18334/vinec.13.1.117453Konovalova M.E., Kuzmina O.Y. Financial ecosystems in the era of digital technology development (on the example of Sberbank PJSC). Issues of innovative economics. 2023;(1):361-380. (In Russ.). URL: https://doi.org/10.18334/vinec.13.1.117453Сараев А.А. Применение технологии «Промышленный Интернет вещей» на предприятии. Политехнический молодежный журнал. 2021;11(64). URL: https://doi.org/10.18698/2541-8009-2021-11-748Saraev A. A. Application of the “Industrial Internet of Things” technology at the enterprise. Polytechnic Youth Magazine. 2021;11(64). (In Russ.). URL: https://doi.org/10.18698/2541-8009-2021-11-748Stepanov M.S., Poskotin L.S., Shishkin D.V. et al. The using of ZigBee protocol to organize the “Smart Home” system for aged people. T-Comm. 2021;15(10):64-70. URL: https://doi.org/10.36724/2072-8735-2021-1510-64-70Stepanov M.S., Poskotin L.S., Shishkin D.V. and others. Using the ZigBee protocol to organize a Smart Home system for the elderly. T-Comm. 2021;15(10):64-70. URL: https://doi.org/10.36724/2072-8735-2021-15-10-64-70Аграновский А.В. Особенности импортозамещения технологий интернета вещей в логистике. В сб.: Аэрокосмическое приборостроение и эксплуатационные технологии. Ч. 1. СПб.: Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения; 2023:97-101. URL: https://doi.org/10.31799/978-5-8088-1819-4-2023-4-1-97-101Agranovskiy A.V. Features of import substitution of Internet of Things technologies in logistics. In collection: Aerospace Instrumentation and Operational Technologies. Part 1. Saint Petersburg: Saint Petersburg State University of Aerospace Instrumentation; 2023:97-101. (In Russ.). URL: https://doi.org/10.31799/978-5-80881819-4-2023-4-1-97-101Прокофьева Е.Н. Актуальные аспекты управления кассовой ликвидностью банка в условиях минимизации налично-денежного обращения. Вестник Забайкальского государственного университета. 2021;(2):133-139. URL: https://doi.org/10.21209/2227-9245-2021-27-2-133-139Prokofieva E.N. Actual aspects of managing the bank’s cash liquidity in terms of minimizing cash circulation. Bulletin of the Trans-Baikal State University. 2021;(2):133-139. (In Russ.). URL: https://doi.org/10.21209/22279245-2021-27-2-133-139Галушко М.В., Арькова О.В. Цифровые инновационные технологии банковского сектора на современном этапе развития. В сб.: Фундаментальные и прикладные научные исследования: актуальные вопросы, достижения и инновации. Пенза: Наука и Просвещение; 2023:187-190. URL: https://elibrary.ru/cdbilaGalushko M.V., Arkova O.V. Digital innovative technologies of the banking sector at the present stage of development. In: Fundamental and Applied Scientific Research: current issues, achievements and innovations. Penza: Science and Education; 2023:187-190. (In Russ.). URL: https://elibrary.ru/cdbilaКурманова Д.А., Галимарданов А.Р., Султангареев Д.Р. Цифровая трансформация Российского коммерческого банка. Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. 2021;(1):49-61. URL: https://doi.org/10.17122/2541-8904-2021-1-35-49-61Kurmanova D.A., Galimardanov A.R., Sultangareev D.R. Digital transformation of the Russian Commercial Bank. USNTU Bulletin. Science, Education, Economics. Series: Economics. 2021;(1):49-61. (In Russ.). URL: https://doi.org/10.17122/2541-8904-2021-1-35-49-61Измайлов М.К. Применение искусственного интеллекта для оптимизации рутинных административных задач: возможности, проблемы и перспективы. Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2024;(4):395-408. URL: https://doi.org/10.17072/1994-9960-2024-4-395-408Izmailov M.K. The use of artificial intelligence to optimize routine administrative tasks: Opportunities, problems and prospects. Bulletin of Perm University. Series: Economics. 2024;(4):395-408. (In Russ.). URL: https://doi.org/10.17072/1994-9960-2024-4-395-408Пашковская И.В. Конкурентные возможности банков в цифровой экономике. Вестник евразийской науки. 2021;(6). URL: https://elibrary.ru/wmpebaPashkovskaya I.V. Competitive opportunities of banks in the digital economy. Bulletin of Eurasian Science. 2021;(6). (In Russ.). URL: https://elibrary.ru/wmpebaAlyunov A.N., Vyatkina O.S. Identification of parameters of powertransformer models using artificial intelligencemethods. E3S WEB OF CONFERENCES. 2023;411:01001. URL: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202341101001Alunov A.N., Vyatkina O.S. Identification of parameters of power transformer models using artificial intelligence methods. WEB CONFERENCE E3S. 2023;411:01001. URL: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202341101001

The authors declare that there are no conflicts of interest present.