Старые методы больше не действуют!

В финансовых организациях Европы и Америке сейчас наблюдается бум модернизации систем противодействия финансовым преступлениям. Опрос КПМГ “Global Anti-Money Laundering Survey” от 2014 года[1] показывает, что 78% респондентов сообщили об увеличении их общего объема инвестиций в ПОД/ФТ активности, а 74% прогнозируют дальнейшее увеличение инвестиций в эту область в течение ближайших трех лет.

Осознание того, что старые режимы контроля не могут идти в ногу с инновационными платежными технологиями пришли к финансовым институтам после волны весьма весомых штрафов и наказаний. Самые громкие из них – это, конечно, транснациональный банк HSBC в размере 1,9 миллиардов долларов в рамках внесудебного соглашения по делу об отмывании денег, и французский BNP Paribas с рекордным штрафом в 8,9 миллиардов. В России штрафы не так велики, но наказание более сурово. Только в 2014 году уже лишились лицензии порядка 50 российских банков.

Хотя регулирующие органы давно говорили о комплексном риск-ориентированном подходе, многие организации продолжали и продолжают использовать исключительно формализованные и однозначно трактуемые законодательством методы и правила обнаружения.

Сейчас уже стало понятно, что старого доброго «комплаенса» недостаточно. Необходим гибридный подход, основанный на оценке совокупности событий и рисковых факторов. Система обнаружения становится все более аналитической, или другими словами, основанной на нетривиальных взаимосвязанных алгоритмах с использованием сложных математических методов.

Юлия Колесникова Юлия Колесникова, Руководитель Управления Финансового мониторинга ПАО Ханты-Мансийский банк Открытие: За прошедший год законодательство по ПОД/ФТ настолько динамично изменялось, что фактически банки едва справлялись с возложенной на них нагрузкой. Являясь свидетелями и участниками изменения системы регулирования, банки вынуждены искать новые современные системы автоматизации процессов, которые могли бы соответствовать стратегии регулятора. Раньше банки являлись формальными исполнителями требований ЦБ, теперь же они стали частью этой системы. Контроль вовлечения кредитных организаций в проведение сомнительных операций требует детального изучения клиентской базы, внедрения гибкой системы рискоориентированного подхода, при котором добросовестные клиенты банка не пострадают. Применение таких новых подходов к выявлению и мониторингу сомнительных операций клиентов теперь должны выполняться не только по ограниченному набору правил, но комплексно, рассматривая все факторы, применяя для анализа современные аналитические инструменты. В целях оптимизации процедур по ПОД/ФТ в настоящий момент нашем Банке внедряется система SAS® Anti—Money Laundering. Мы полагаем, что данный продукт позволит вывести эффективность внутреннего противолегализационного контроля на новый уровень.

Сотрудники службы безопасности не в силах обнаруживать схемы отмывания старыми способами, рассматривая разрозненные события, т.к. сами по себе в отдельности они могут ни о чем не говорить. Постоянно появляются новые более изощренные схемы.

Вывод: необходима единая среда, позволяющая в совокупности рассматривать поведение как отдельных клиентов, так и групп и сообществ, комбинируя различные методы анализа, такие как:

• Сравнение с типовыми моделями отмывания. Тот самый простой подход, уже не работающий в отдельности от нижеописанных методов
• Мониторинг и постоянный пересмотр риск-факторов
• Применение параметризированных весовых оценок для различных рисковых событий с целью вычисления общего скоррингового балла
• Анализ взаимосвязей клиентов, основанный на построение визуальных сетей и применении математических моделей для выявления преступных сообществ
• Предиктивный или предсказательный анализ, использующий исторические данные для прогноза и выявления схем отмывания
• Использование информации из специализированных внешних источников
• Текстовая аналитика, например, позволяющая автоматизировать анализ назначений платежей, сопоставляя их с видом деятельности компании
• Отклонение от стандартного профиля поведения клиента соответственно с построением данного профиля
• И пр.

По словам Юлии Колесниковой из Банка «Открытие»: «На фоне отзыва лицензий у банков-«прачечных», происходит переток их клиентов в крупные банки. В этих условиях особенно важно иметь инструмент, позволяющий своевременно выявлять подозрительные клиентские активности и предотвращать вовлечение Банка в совершение сомнительных операций».

Сейчас на рынке программного обеспечения в сфере ПОД и ФТ присутствуют современные индустриальные решения, удовлетворяющие всем данным требованиям, а опрос компании Research and Markets «Global AML Software Market 2014-2018»[2] показывает, что этот рынок будет только расти ближайшие пять лет. Аналитики, проводившие исследования, выделяют среди методик, применяемых поставщиками программного обеспечения, предиктивную аналитику как лучший метод обнаружения подозрительного поведения, снижения ложных срабатываний и уменьшения издержек организации как следствие. Также в докладе отмечается, что одной из основных проблем является проблема разрозненности данных в организации. Из чего можно сделать вывод, что для применения всех вышеописанных методов сперва нужно решить вопрос очистки, структуризации и интеграции данных.

Здесь, пожалуй, из всех мировых поставщиков программного обеспечения можно выделить компанию SAS Institute. SAS – единственная компания на рынке, предлагающая решение, покрывающее все описанные выше вопросы и проблемы.

SAS AML

Решение SAS® Anti-Money Laundering крупной американской компании SAS, специализирующейся на разработке и продаже решений и услуг в области бизнес-аналитики, обладает всей полнотой функционала и достаточно известно как на российском рынке, так и в мире. SAS AML занимает ведущие места в отчетах многих независимых аналитических агентств (Chartis, Forrester, Gartner и пр.) и базируется на аналитической платформе SAS, включающей в себя инструменты загрузки, очистки, интеграции данных, инструменты построения отчетности, инструменты углубленного анализа и пр.

Конечно же, вместе с подходом нужно менять и технологии, которые могут быть применены в целях удовлетворения меняющейся правовой среды и технологической действительности. Например, технологии Больших данных помогают нам бороться с увеличением объема информации, и в связке с современными аналитическими инструментами помогают решить задачи по уменьшению сроков обработки данной информации в условиях постоянного увеличения количества правил обнаружения и усложнения применяемых алгоритмов.

Юлия Колесникова, Руководитель Управления Финансового мониторинга ПАО Ханты-Мансийский банк Открытие: Схемы отмывания постоянно усложняются. Банк России регулярно выпускает новые рекомендации по выявлению «подозрительных» операций, на фоне ужесточения надзора усиливается контроль банков за операциями клиентов. В связи с этим теневой бизнес ищет новые способы реализации криминальных финансовых схем. Например, в схемах по выводу капитала за пределы РФ могут участвовать компании, осуществляющие реальную хозяйственную деятельность, в том числе профессиональные участники финансового рынка, тогда, как несколько лет назад для этого использовались в основном фирмы-однодневки. Предоставление банкам доступа к базе данных ФМС не позволяет злоумышленникам использовать украденные, утерянные паспорта, поэтому они практикуют привлечение представителей малоимущих слоев населения в качестве номинального клиента. Такие люди обращаются в банк для выпуска карт, зачастую премиального сегмента. После выпуска данных карт они за вознаграждение передают в руки мошенников, которые в дальнейшем используются их для вывода наличных в теневой оборот.

«Безусловно, происходит усложнение мероприятий, направленных на противодействие легализации доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма. Это связано с развитием законодательства по ПОД/ФТ, а также с появлением новых типологий финансовых схем, связанных с «отмыванием» преступных средств», — говорит Юлия Колесникова. «Нагрузка возросла значительно, и не только на сотрудников подразделения по финансовому мониторингу, но и на другие службы, участвующие во взаимодействии с клиентами».

Сейчас можно прогнозировать, что в условиях мирового кризиса, возрастающего дефицита бюджета, возрастания расходов на поддержание системы интерес государства к проблеме нелегальных доходов будет только возрастать, что мы уже на деле наблюдаем не только в Америке и Европе, но и в России. И к этому финансовым организациям необходимо быть готовыми.

[1] http://www.kpmg.com/ru/ru/issuesandinsights/articlespublications/pages/global-anti-money-laundering-survey-2014.aspx

 [2]http://www.researchandmarkets.com/publication/m9el7zf/global_antimoney_laundering_aml_software_m

Текст: Елена Куприянова, руководитель направления Anti-Money Laundering, SAS Россия/СНГ