Исследование рассматривает проблему обработки стремительно возрастающих массивов финансовых транзакций и демонстрирует, что переход от централизованных архитектур к распределенным алгоритмам позволяет радикально повысить скорость аналитики и качество управленческих решений. Цель работы — систематически оценить эффект внедрения Apache Spark и сопутствующих методов на производительность, точность моделей и экономические результаты корпоративных практик. Эмпирическая база включает анонимизированный датасет 250 млн транзакций за 2020–2022 гг. Развернут 32-узловой кластер и монолитная сравнительная конфигурация. Пайплайн охватывает очистку, нормализацию, обучение моделей логистической регрессии, случайного леса и градиентного бустинга, а также кластеризацию. Получены результаты, подтверждающие гипотезу масштабируемого превосходства: при объеме 100 млн записей распределенная архитектура ускоряет выполнение задач более чем в 160 раз, обеспечивая практически линейную масштабируемость. Для задач антифрода ансамблевые модели превосходят базовую: градиентный бустинг достигает AUC-ROC 0,988 при Precision 0,958 и Recall 0,921.