Автоматизация оценки уровня подозрительности клиента как инструмент в работе специалиста финансового мониторинга.

Руслан Фахретдинов, аналитик компании "Фродекс"



Казнить нельзя помиловать!

Противодействие отмыванию (легализации) доходов полученных преступным путем (ПОД/ФТ) - одно из основных направлений для контроля кредитных организаций со стороны Банка России.

Эта область с каждым годом обрастает все большим количеством требований и нормативных документов, которые банки должны соблюдать. Причем несоблюдение требований в этой области является также одним из самых популярных оснований для отзыва лицензии у финансовых организаций. Например, в прошлом году большое число случаев отзыва лицензий у кредитных организаций было связано с несоблюдением требований по ПОД/ФТ (а именно из 51 случая: 24 - за несоблюдение требований Федерального закона 115-ФЗ, 18 - за вовлеченность в проведение сомнительных операций).

Эта область с каждым годом обрастает все большим количеством требований и нормативных документов, которые банки должны соблюдать. Причем несоблюдение требований в этой области является также одним из самых популярных оснований для отзыва лицензии у финансовых организаций. Например, в прошлом году большое число случаев отзыва лицензий у кредитных организаций было связано с несоблюдением требований по ПОД/ФТ (а именно из 51 случая: 24 - за несоблюдение требований Федерального закона 115-ФЗ, 18 - за вовлеченность в проведение сомнительных операций).

Но само соблюдение требований регуляторов в сфере ПОД/ФТ не является простой задачей. Формальный подход к выполнению законодательства по борьбе с легализацией доходов также может привести к достаточно плачевным результатам. Банк либо теряет клиентов и теряет прибыль, либо становится участником процессов легализации преступных доходов.


Кадры решают все

Мошенники также не стоят на месте. Все большее количество юридических и физических лиц, вовлеченных в процессы отмывания доходов, ухода от уплаты налогов, финансирования терроризма и т.д. с каждым годом только расширяют арсенал применяемых схем и методов, тем самым стараясь полностью стереть грань между белым бизнесом и «отмывщиками». Регуляторы сферы ПОД/ФТ, понимая данную тенденцию, все чаще в документах используют формальные признаки в качестве критериев для анализа клиента кредитной организации и отнесения его к группе подозрительных.

В том числе и по этим причинам, в данной сфере большую роль играет квалификация специалистов по финансовому мониторингу и их знания из смежных областей. И с развитием информационных технологий роль специалистов данной области тем не менее не будет уменьшаться.

Банк, нацеленный на финансовую прибыль и развитие бизнеса, не может блокировать всех клиентов без разбора и формально подходить к выполнению требований законодательства. Применение банком вслепую различных методов, вроде заградительных тарифов, огромных комиссий при закрытии счета, консультационных услуг от аффилированных юридических контор не спасет от репутационных рисков, которые, в конце концов, скажутся и на доходах самого банка. Не стоит также забывать и про сложившуюся судебную практику по разбирательствам между кредитными организациями и их клиентами, в целом скорее негативную для банков.

Как раз поэтому, когда регулятор обращает внимание на формальный подход, тем самым он показывает, что в большей степени вся работа по ПОД/ФТ должна строиться не на формальном соблюдении требований, но на тщательно выстроенной системе и процессах борьбы с легализацией доходов в Банке, одним из главных элементов которой является специалист по финансовому мониторингу.

Конечно, в настоящий момент работа финансового мониторинга в Банке не может быть полностью ручной. Ручная проверка каждого платежного поручения выглядит нереальной задачей, даже для опытного специалиста. Стоит ли говорить о регулярных письмах ЦБ о повышении внимания к определенным видам операций, о необходимости анализа деятельности клиента и так далее.


Что делать?

Необходимо обнаружить подозрительного клиента и проанализировать его деятельность на предмет наличия признаков отмывания (легализации) доходов, полученных преступным путем. Как из большого количества клиентов найти именно того, чью деятельность нужно проверить более тщательно? Есть несколько способов «очертить круг подозрительных лиц»:

  1. Анализ операций

  2. Анализ транзакций позволяет обнаружить операции, подлежащие обязательному контролю; транзакции с характерными признаками необычных операций; а также операции , связанные с реализацией некоторых схем отмывания (легализации) доходов. При обнаружении этих операций очерчивается круг наиболее подозрительных клиентов и их контрагентов, анализ деятельности которых может быть полезен для целей ПОД/ФТ.

  3. Анализ показателей деятельности клиента

  4. Непосредственно анализ показателей деятельности клиента позволяет определить наиболее подозрительных клиентов с точки зрения ведения бизнеса. В данном случае анализу подлежит общий характер деятельности клиента (например, уровень налоговой нагрузки клиента и т. д.)

Есть также множество других способов, но хотелось бы остановиться именно на этих, поскольку именно их чаще всего стараются автоматизировать.

Однако, само по себе отделение группы лиц от общего массива клиентов не дает понимания, анализом какого клиента следует заняться в первую очередь. Поэтому важно присвоение «уровня подозрительности клиента» и ранжирование клиентов по нему.

Чем выше «уровень подозрительности клиента», тем больше его деятельность напоминает мошенническую.

Для определения наиболее подозрительных клиентов важно использовать информацию от анализа показателей деятельности клиента вместе с информацией, получаемой в результате анализа операций.


Что дальше?

После определения и ранжирования наиболее подозрительных клиентов, важно чтобы специалист финансового мониторинга имел возможность не только более детально посмотреть информацию, предоставляемую по результатам анализа операций и показателей деятельности клиента, но и установить характерные для деятельности клиента черты.

Так, например, специалист финансового мониторинга может установить какую систему налогообложения использует клиент, как он платит налоги и достаточен ли их уровень, с какими контрагентами он взаимодействует, как часто и в каких объемах он переводит средства в другие финансовые организации, как часто и в каких объемах он делает переводы в пользу физических лиц, каков объем НДС к уплате у данного клиента и т.д.

Все это должна позволять система автоматизации ПОД/ФТ и все это можно сделать еще до запроса дополнительных документов и разъяснений у клиента.


Есть и другие методы поиска

Нередко мошенники используют целые цепочки компаний в целях отмывания доходов, а также «веерные» и другие схемы. Специалисты финансового мониторинга прекрасно об этом знают и стараются детектировать подобные связи.

Поэтому, система для противодействия отмыванию доходов и финансированию терроризма должна предоставлять инструментарий для поиска связей клиентов с контрагентами, установлению наиболее подозрительных контрагентов и анализа денежных потоков, связанных с контрагентами.

Также для обнаружения связанных компаний в последнее время начали часто применять методы установления связей по идентификаторам устройств клиентов (например, IP-адресов).Также для обнаружения связанных компаний в последнее время начали часто применять методы установления связей по идентификаторам устройств клиентов (например, IP-адресов).

Возможности аналитической системы в этом случае также не будут лишними.


Вот бы было хорошо

Какие же выводы можно сделать исходя из этих функциональных требований?

Системы, реализующиеся по принципу — только блокировка операций по признаками и алгоритмам обнаружения сомнительных операций без тщательного анализа деятельности клиента, как правило, генерируют большое количество срабатываний, которые только добавляют работы для сотрудников Банка вместо того, чтобы помогать в решении задач ПОД/ФТ.

Сотрудникам Банка нужен инструмент, предоставляющий быструю аналитику, гибкость поиска и фильтрации операций клиентов, установления связей между собственными клиентами, между клиентами и их контрагентами, а также максимально автоматизирующий процесс первичного анализа деятельности клиента и ранжирующий клиентов по степени их подозрительности.

Важны возможности гибкой настройки, позволяющей актуализировать параметры обнаружения и оценки под меняющиеся условия сферы противодействия отмыванию (легализации) доходов полученных преступным путем.

Но не менее важно, чтобы система учитывала отечественную банковскую специфику и актуализировалась под её меняющиеся условия.


Современное состояние дел в автоматизации ПОД/ФТ

Что же используется для автоматизации задач противодействия отмыванию (легализации) доходов, полученных преступным путем?

На текущий момент различные решения для автоматизации процессов ПОД/ФТ (Anti-Money Laundering, AML) применяются большинством кредитных организаций России. Другое дело, что зачастую эти решения представляют из себя связку автоматизированной банковской системы (АБС) с различным самописным ПО.

Большинство наиболее крупных кредитных организаций используют специализированные решения зарубежных производителей для автоматизации процессов ПОД/ФТ, другая часть использует специализированные модули для автоматизированных банковских систем наиболее крупных производителей. Естественно стоимость покупки, внедрения и эксплуатации этих систем отнюдь не маленькая. Остальные же банки используют набор разнообразного ПО (частичная реализация функционала в самописном ПО, частичная в АБС). Более подробно остановимся на последнем.

Большинство наиболее крупных кредитных организаций используют специализированные решения зарубежных производителей для автоматизации процессов ПОД/ФТ, другая часть использует специализированные модули для автоматизированных банковских систем наиболее крупных производителей. Естественно стоимость покупки, внедрения и эксплуатации этих систем отнюдь не маленькая. Остальные же банки используют набор разнообразного ПО (частичная реализация функционала в самописном ПО, частичная в АБС). Более подробно остановимся на последнем.


АБС — единственный инструмент?

Абсолютное большинство автоматизированных банковских систем (АБС) на текущий момент обладает функционалом по обнаружению операций подлежащих обязательному контролю, признаков необычных операций и некоторых схем отмывания доходов, характерные признаки которых Банк России издает в своих методических рекомендациях.

Сотрудники Банка, открывающие счет клиенту заводят всю информацию, полученную в процессе идентификации в учетную систему.

Таким образом, главным хранилищем информации, касающейся процессов ПОД/ФТ является автоматизированная банковская система. Однако, изначально ПОД/ФТ - это отнюдь не её целевая функция. Часть процессов связанных с ПОД/ФТ, такие как обнаружение операций обязательного контроля, действительно можно удобно реализовать в АБС. Но, если мы говорим об аналитической работе которую проводит специалист финансового мониторинга для оценки деятельности клиентов каждый день, то АБС далеко не всегда обладает признаками комфортной для работы аналитической системы.

Конечно, как уже упоминалось, у некоторых АБС есть отдельные модули Anti-Money Laundering (AML), позволяющие подготавливать аналитические отчеты и даже оценивать уровень риска по клиенту. Стоимость самих этих модулей вместе с работами по внедрению вполне может достигать планки отдельных специализированных решений по ПОД/ФТ.

Кроме того, зачастую, настройка различных параметров (коих в системах данного класса огромное множество) либо отдается на откуп самому Банку, либо проводится за отдельные деньги. Отчасти это верно, поскольку параметры, настраиваемые в системе, должны соответствовать правилам внутреннего контроля Банка, специфике его бизнеса, а также множеству внутренних регламентов и процессов.

Это же в принципе касается и специализированных зарубежных решений.

Что остается небольшим и средним кредитным организациям (а иногда и достаточно крупным) которые не могут себе позволить дорогостоящие решения, либо результат от пилотных проектов привел к тому, что внедренное решение стало не помощником и инструментом для анализа, а генератором задач или это решение в итоге вообще не используется.

Наша компания, применяя подход к реализации решений, направленных на борьбу с мошенничеством (антифрод и ПОД/ФТ) на единой платформе, на базе системы FraudWall собственной разработки реализовала решение FraudWall AML для ПОД/ФТ.

FraudWall AML использует все наши наработки, реализованные в зарекомендовавшем себя кроссканальном антифрод-решении, эксплуатирующемся в множестве Банков по всей России уже многие годы.

Система FraudWall AML для ПОД/ФТ выполняет следующие функции:

  • анализ деятельности клиента,

  • анализ операций клиента,

  • автоматическое ранжирование клиентов по степени подозрительности,

  • подготовка быстрой аналитики по клиенту

  • возможности поиска и фильтрации операций клиента,

  • поиск взаимосвязей между клиентами банка и их контрагентами,

  • установление связей между клиентами использующими одни устройства для доступа к банковским услугам и т.д.

Останавливаясь на последнем пункте, помимо таких идентификаторов как IP-адрес, FraudWall AML может использовать и более точные идентификаторы устройств, например, такие как цифровой отпечаток устройства, для поиска взаимосвязей между клиентами банка. Система имеет интеграцию с сервисом проверки клиентского окружения ICFraud, который без установки какого-либо ПО на компьютер клиента банка, собирает обезличенную информацию и формирует цифровой отпечаток устройства клиента. Это позволяет более точно установить связи между клиентами банка, использующими одни устройства для доступа к дистанционному банковскому обслуживанию, что может помочь в детектировании лиц, занимающихся транзитными и прочими подозрительными операциями.

Так сервис, используемый обычно для обеспечения информационной безопасности обогащает систему противодействия отмыванию доходов новыми данными.

Возвращаясь к основному функционалу решения, следует отметить, что FraudWall AML имеет своей целью предоставление удобного и полезного инструментария для специалистов финансового мониторинга Банков, который упростит и ускорит процессы по установлению наиболее подозрительных клиентов и их контрагентов, тем самым сократив время уделяемое на мониторинг и повысит эффективность системы ПОД/ФТ, выстроенной в Банке, в целом.