Известно, что система противодействия отмыванию преступных доходов и финансированию терроризма (далее – ПОД/ФТ) имеет иерархическую структуру, состоящую из трех уровней: международного, национального и агентского. Вместе с тем каждый уровень имеет сложное устройство. Метауровень (международный) состоит из колоссального количества международных конвенций, стандартов и рекомендаций, реализацию которых обеспечивают интернациональные финансовые организации. Национальная система ПОД/ФТ включает в себя, как правило, три блока: правоохранительный, оперативно-аналитический и финансово-надзорный. Третий уровень состоит из финансовых посредников и их собственных подсистем ПОД/ФТ, главными из которых являются банки. Реализация последними правил внутреннего контроля играет центральную роль в обеспечении безопасности страны в сфере противодействия отмыванию доходов и финансированию терроризма.
Банковская система является важнейшим элементом национальной и мировой экономики, так как её основные функции заключаются в обеспечении аккумуляции свободных денежных средств, межотраслевом и межрегиональном перераспределении капитала, а также представляет собой ключевой элемент расчетного и платежного механизма национального и мирового хозяйства. В российской экономике банковский сектор имеет наибольший удельный вес в составе финансовой системы, как по объему активов, так и по количеству предоставляемых финансовых услуг. Банки предлагают широкий спектр операций с наличными и безналичными денежными средствами. Таким образом, банки вовлекают свободные денежные средства в официальный оборот, а также создают «условия для дробления и камуфлирования финансовых потоков сомнительного характера» [1, с. 42]. Это приводит к тому, что «благодаря универсальному характеру и доступности финансовых услуг банковская система подвергается риску со стороны преступников – лиц, которые причастны к совершению мошеннических действий, коррумпированных должностных лиц и т.д.» [2, c. 65].
Большинство известных схем отмывания доходов, полученных преступным путем, демонстрируют существенность вовлечения банковской системы в процессы легализации преступных доходов. Вывод отмытых денег с помощью банковских продуктов и услуг на стадии интеграции, если речь идет о трехфазовой модели, или на четвертой стадии, в случае использования четырехфазовой модели, возможен, как на территории резидентства криминальных субъектов, так и за её пределами. Главной предпосылкой использования банковского сектора в целях отмывания преступных доходов и финансирования терроризма является сама природа банковских услуг, которая позволяет злоумышленникам оперативно менять форму «грязных» денежных средств (наличные/безналичные) и быстро перемещать денежную массу в национальном и мировом масштабе. Это, в свою очередь, свидетельствует о необходимости анализа существующих мер по снижению вовлечения банков в криминальные процессы на агентском уровне системы ПОД/ФТ, а также систем внутреннего контроля в целях обеспечения собственной безопасности банков и финансовой безопасности национальной экономики в целом.
Е.В. Золотарёв среди существенных недостатков российской системы ПОД/ФТ выделил «субъективизм проведения сотрудниками финансовых посредников личной оценки финансовой операции клиента на предмет отнесения ее к подозрительной» [3, с. 318]. Автор отмечает недостаточность таких законодательных мер, как разработка рекомендованных критериев и общих признаков подобных операций. Э.Ю. Чурилова и В.Н. Салин выделяют две группы ошибок в банковских организациях при реализации внутреннего контроля в целях ПОД/ФТ: «организационные ошибки» [4, с. 148] и «ошибки квалификации операций, которые должны проходить обязательный контроль» [4, с. 148]. В этой связи растет потребность в автоматизации и компьютеризации процессов внутреннего контроля и борьбы с отмыванием преступных доходов и финансированием терроризма в рамках посреднического уровня системы ПОД/ФТ.
А.С. Кухарчик и Г.С. Азизов [5, с. 375–381] в качестве рассмотрения основных тенденций в развитии механизмов банковского внутреннего контроля в целях ПОД/ФТ провели анализ современных и наиболее распространенных программных продуктов для автоматизации процессов противодействия отмыванию доходов через финансовые организации. Проведенный авторами анализ позволил выявить соответствие автоматизированных решений текущей ситуации в сфере ОД/ФТ, а также их преимущества в использовании в сравнении с человеческим ресурсом.
Цель исследования: анализ существующих программных средств противодействия отмыванию доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма, а также возможностей их внедрения в российской банковской системе.
Материалы и методы исследования
Методологической основой исследования послужили федеральные законы Российской Федерации и документы Центрального банка Российской Федерации, труды российских экономистов по исследуемой теме, а также аналитические материалы исследовательской компании Forrester. Основными научными методами, используемыми в ходе исследования, явились системный подход и сравнительный анализ. Каждое программное решение, применимое в банковской системе в целях ПОД/ФТ, нами рассматривается как самостоятельный объект в системе ПОД/ФТ, вместе с тем взаимосвязанный с другими подсистемами в сфере борьбы с легализацией преступных денег и финансированием терроризма. Такой подход позволяет объективно подойти к сравнению технических и качественных характеристик предлагаемого на рынке программного обеспечения.
Результаты исследования и их обсуждение
Согласно статье 5 федерального закона № 115-ФЗ субъектами первичного финансового мониторинга выступают финансовые посредники, а именно организации, осуществляющие операции с денежными средствами иным имуществом, в перечень которых включаются кредитные организации [6]. Банки признаются ключевыми элементами агентского уровня системы ПОД/ФТ, поэтому от эффективности банковского внутреннего контроля зависит развитие национальной системы ПОД/ФТ. Такая эффективность может быть нарушена субъективизмом сотрудников банка при несообщении или несвоевременном сообщении об операциях, подлежащих обязательному контролю, перечень и признаки которых указаны в статье 6 федерального закона № 115-ФЗ [6]. Зачастую это вызвано субъективным характером квалификации сделки, осуществляемой клиентом.
Несмотря на то, что правила борьбы с отмыванием денег стали намного более строгими, новые возможности цифровых платежей, такие как одноранговые платежи, цифровой кошелек и виртуальные валюты, сделали соблюдение требований осуществления внутреннего контроля невероятно трудным. В этой связи растет количество поставщиков программных решений в сфере ПОД/ФТ для мониторинга транзакций и управления списками наблюдения для должностных лиц.
Согласно исследованию рынка в области существующих программных решений по борьбе с ОД/ФТ в настоящее время заслуживают внимания такие сервисы, как Attivio, BAE Systems, FICO TONBELLER, Fiserv, IdentityMind, NICE Actimize, OutsideIQ, SAS [7, с. 6–8].
Финансовые учреждения, в частности коммерческие банки, должны иметь четкое представление о том, как их потребности в области организации и осуществления внутреннего контроля в целях ПОД/ФТ соотносятся с компетенциями поставщиков программных продуктов. В таблице отображаются поддерживаемые решения перечисленных сервисов.
Поскольку противодействие отмыванию доходов представляет собой сложную и обязательную деятельность, связанную с соблюдением нормативных требований, важно выбрать решение, обеспечивающее комплексное управление, включая:
- область «знай своего клиента», что является основным требованием согласно пункту 1.1 Положения Банка России № 499-П [8];
- надлежащую проверку клиентов, что также имеет отсылку к соблюдению Положения Банка России № 499-П [8, п. 5.2];
- возможность управления списками наблюдения;
- мониторинг транзакций и операций (их визуализация, отчетность по ним и т.д.).
Сравнение решений поставщиков автоматизированных систем в сфере ПОД/ФТ
|
Стандартное решение от производителя |
Разработчики продуктов в области ПОД/ФТ |
||||||||
|
Attivio |
BAE |
FICO |
Fiserv |
IdentityMind |
NICE |
OutsideIQ |
SAS |
Uncharted |
|
|
Мониторинг транзакций и оценка рисков |
+* |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
– |
|
Мультиаренда |
– |
+ |
+ |
– |
+ |
+ |
+ |
+ |
+* |
|
Санкционные списки и данные по публичным должностным лицам |
– |
+* |
+* |
+ |
+ |
+ |
+* |
+* |
– |
|
Обратная связь для настройки оценки рисков ОД |
+* |
+* |
+* |
– |
+* |
+* |
+* |
+ |
– |
|
Оценка риска платежных операций |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
– |
+ |
– |
|
Оценка рисков операций по страхованию |
– |
+ |
+ |
+ |
– |
+ |
– |
+ |
– |
|
Выявление и анализ подозрительных операций |
– |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
– |
+ |
– |
|
Правила оценки рисков транзакций для клиентов |
+ |
+ |
+ |
+ |
– |
+ |
– |
+ |
– |
|
Неконтролируемое ОД, которому подвергаются клиенты |
+ |
+ |
+* |
– |
– |
+ |
+ |
+* |
– |
|
Контролируемое ОД, которому подвергаются клиенты |
+ |
+ |
+* |
+ |
+ |
+ |
– |
+* |
– |
|
Функциональность фильтрации государственных и частных санкционных списков |
– |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
– |
|
Регулирование непреднамеренного или преднамеренного искажения в написании имени/фамилии клиента |
– |
+ |
+* |
– |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
|
Анализ социальных связей клиента |
– |
+ |
+ |
– |
+ |
– |
+ |
+ |
+ |
Примечание 1: «+» – полная поддержка решения; «+*» – поддержка частичная или через партнерство; «–» – отсутствует.
Примечание 2: Составлено авторами по [7, с. 9].
По мере цифровизации процессов борьбы с отмыванием преступных доходов и финансированием терроризма становится «умнее» и криминальная деятельность, в том числе и в области цифровых технологий. В этой связи многие регуляторные органы вынуждены ужесточать существующие нормативные акты, издавать и вводить в действие новые законы. По оценкам экспертов компании Forrester, ожидается, что по мере увеличения количества нормативных требований начальные и текущие затраты на обслуживание решений в сфере ПОД/ФТ возрастут на 15–25 %.
Цифровые системы в области ПОД/ФТ будут включать в себя расширенный анализ данных, визуализацию рисков и моделирование. Чтобы оптимизировать данные в процессах борьбы с отмыванием денег, некоторые поставщики, такие как OutsideIQ, уже могут применять сложные методы обработки данных для расширения контекста риска, такие как автоматический анализ потоков данных, анализ социальных сетей, машинное обучение и кластеризацию данных. Поставщики решений в сфере ПОД/ФТ с передовыми аналитическими и исследовательскими возможностями, из приведенных нами это Attivio и OutsideIQ, могут сделать шаг вперед, в то время как другие поставщики программного обеспечения, такие как Fiserv или NICE, должны будут обновить свои устаревшие решения по ПОД/ФТ, чтобы не отставать.
Установка и введение в действие цифровых систем в области ПОД/ФТ обычно занимает временной период от одного до полутора лет, даже в организациях с ранее установленными и введенными в действие программами управления процессами ПОД/ФТ. Поэтому помимо надлежащей оценки, специалисты в области управления рисками для обеспечения успешной реализации мер по ПОД/ФТ должны объединить тренинги по организации и осуществлению внутреннего контроля в кредитной организации и по использованию машинного обучения в оценке рисков, сосредоточиваясь на разъяснениях.
Рост стоимости программных продуктов и затрат на обучение персонала лимитирует возможность использования обозначенных программных решений в сфере ПОД/ФТ только ограниченным кругом банков, а именно крупнейшими кредитными организациями. В результате небольшие банки сталкиваются с огромными репутационными рисками и более высокими штрафами вследствие выявления недостатков в системе внутреннего контроля, особенно принципа «знай своего клиента».
«Внедрение в кредитные организации автоматизированных систем ПОД/ФТ позволяет значительно упростить внутренний контроль в целях ПОД/ФТ, снизить затраты на персонал в подразделениях по ПОД/ФТ и вместе с тем существенно повысить качество финансового мониторинга. Кроме того, сокращаются регуляторные и репутационные риски, как отдельных банков, так и всей страны в целом» [9, с. 111].
В нашей работе уже было сказано, что одной из ключевых проблем коммерческих банков в области ПОД/ФТ является, несмотря на внедрение автоматизированных систем, субъективизм в определении сомнительного характера сделки.
В первую очередь неправильные действия, а именно бездействие сотрудника банка может быть вследствие предоставления ложной информации о деятельности организации, являющейся клиентом банка. Следовательно, необходимо усиливать меры по подтверждению достоверности отчетности организаций, особую помощь может оказать тесное взаимодействие банка с налоговыми органами.
Эффективным может также послужить нормативное введение более четкой классификации причин отказов кредитных организаций как в открытии счетов, так и в проведении операций в случае, если потенциальный клиент ранее обслуживался в другом банке.
Продолжая речь о проблемах банковского сектора в области использования автоматизированных систем в сфере ПОД/ФТ, следует отметить, что они не приспособлены к изменениям в законодательстве в соответствующей сфере. Банкам приходится тратить серьезные денежные средства на покупку новых лицензионных сервисов, которые способны решать новые задачи, поставленные в результате внесения изменений в нормативно-правовые документы надзорных органов.
В связи с дороговизной автоматизированных систем в сфере ПОД/ФТ, банки с низкой капитализацией становятся более уязвимыми к этим негативным процессам:
- во-первых, возрастает роль субъективизма при принятии решения о том, что та или иная сделка является «подозрительной»;
- во-вторых, в условиях борьбы за клиентов такие кредитные организации чаще используются криминальными структурами для осуществления ими противоправных деяний.
Заключение
Несомненно, что и на международном и на национальном уровнях системы противодействия отмыванию доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма основной тенденцией в банковском секторе является автоматизация процессов сбора и анализа данных о клиенте, анализа проводимых им операций, составления отчетности в области ПОД/ФТ, а также автоматическая настройка алгоритмов выявления в организации подозрительных операций на основе результатов ретроспективного анализа. Тем самым повышается качество проводимого финансового мониторинга. Вместе с тем несмотря на выявленную конкуренцию поставщиков подобных сервисов, остается проблема их высокой стоимости и подбора необходимых решений, включенных в пакет программного обеспечения.