В условиях нарастания социально-экономических угроз, связанных с риском вовлечения банков второго уровня в легализацию незаконных доходов, необходимо создание эффективной системы финансового мониторинга для снижения этого риска. Цель исследования - предложить и протестировать модель управления финансовой безопасностью в банках второго уровня в Казахстане, основанную на комбинации моделей кластеризации и рекурсивных наименьших квадратов, которая позволяет осуществлять трехуровневую обработку входящей информации в банках с целью выявлять скрытые данные, представляющие финансовую угрозу для деятельности банков второго уровня. Методология исследования основана на сочетании моделей алгоритма кластеризации APC-III и рекурсивного метода наименьших квадратов (RLS), при этом алгоритм немного модифицирован в соответствии с рекомендациями OECD. Такой подход позволил рассматривать операции банков на трех уровнях и во время переходов выявлять подозрительные операции, требующие немедленной проверки руководством банка. Применение модели позволило выявить, что в среднем около трети операций банков можно отнести к категории подозрительных, а значит, они требуют тщательного изучения. В нашем случае мы выбрали 200 случаев из исходных данных, смешанных с 70 подозрительными транзакциями, для изучения модели. В результате статистической обработки банковских операций было выявлено 90 операционных данных, из которых 27 оказались подозрительными, то есть около 30% проверенных транзакций были признаны подозрительными. В результате предоставления этой информации банку удалось выявить 19 транзакций, направленных на отмывание денег.