У статті розглядаються серйозні проблеми, пов’язані з шахрайством у фінансовій звітності, яке загрожує й окремим організаціям, і світовим фінансовим ринкам. У ній критично розглядаються недоліки традиційних методів виявлення шахрайства в протистоянні дедалі складнішим його схемам. Дослідження зосереджене на інноваційному використанні моделей Маркова для розуміння та прогнозування зміни природи ризику фінансового шахрайства.Дослідження представляє вдосконалену техніку для коригування тимчасової еволюції ймовірностей переходу моделі Маркова, включаючи зовнішні фактори, такі як економічні тенденції та нормативні зміни. Це повторне калібрування використовує функцію умовної ймовірності, що дозволяє моделі залишатися чутливою до мінливості фінансового середовища. Такий підхід дозволяє моделі адаптуватися до мінливого фінансового середовища. Ключові висновки демонструють здатність моделі розвиватися, відображаючи динамічний характер ризику фінансового шахрайства. Основною особливістю цієї моделі є досягнення стаціонарного розподілу, що дозволяє визначити стійкі рівні ризику, пов’язані з фінансовим шахрайством. Цей атрибут стає помітнішим у середовищах, що характеризуються різноманітними можливостями виявлення шахрайства. Модель досягає сталого розподілу, що вказує на довгострокові рівні ризику фінансового шахрайства в різних сценаріях виявлення шахрайства.У статті зроблено висновок про те, що моделі Маркова є життєво важливими в сучасному управлінні фінансовими ризиками з практичним застосуванням у таких сферах, як кредитний скоринг і страхові претензії. Також підкреслюється регуляторне значення цих моделей для оцінки впливу фінансового регулювання. Крім того, досліджується інтеграція аналізу даних і машинного навчання, що підвищує здатність моделей протистояти складному кібершахрайству. Адаптивність і точність прогнозування цих моделей є вирішальними в динамічному фінансовому середовищі, що вимагає постійного вдосконалення та інтеграції з новими технологіями й теоріями.