Scientific journal
Fundamental research
ISSN 1812-7339
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,674

FORMALIZATION OF ASSESSMENT OF CLIENTS’ RELIABILITY OF CREDIT INSTITUTIONS IN SPHERE OF ANTI-MONEY LAUNDERING

Petrov L.F. 1 Dolgopolov A.A. 1
1 Plekhanov Russian University of Economics
1603 KB
The article deals with the formalization of reliability assessment of banks’ clients in connection with changes in legislation in the field of banking supervision and regulation relating to innovations in the Federal Law № 115-FZ and related provisions of the Central Bank. Identified risks arising from these changes for credit institutions, and the losses caused by their implementation. Analyzes the main problem for credit institutions in this area associated with estimating the reliability of customers both at the stage of accepted service and in the service process. Substantiates necessity of its solution by means of statistical analysis and mathematical modeling. There are description specific ways of grouping and analysis of clients and potential clients of credit institutions with the use of mathematical and statistical tools.
banking regulation
banking supervision
anti-money laundering
risk estimation
1. Molova L.A. Mezhdunarodnye metody minimizacii riska legalizacii dohodov, poluchennyh prestupnym putem, i osobennosti ih realizacii v Rossijskoj Federacii // Sovremennye problemy nauki i obrazovanija. 2014. no. 1 URL: http://www.science-education.ru/115-12130 (data obrashhenija 01.12.2014).
2. Otchet o razvitii bankovskogo sektora i bankovskogo nadzora / Izdanija Banka Rossii URL: http://www.cbr.ru/publ/archive/root_get_blob.aspx?doc_id=9525 (data obrashhenija 01.12.2014).
3. O protivodejstvii legalizacii (otmyvaniju) dohodov, poluchennyh prestupnym putem, i finansirovaniju terrorizma: Federal’nyj Zakon Rossijskoj Federacii ot 07 avgusta 2001 g. no. 115-FZ (v redakcii ot 21.07.2014).
4. Pis’mo Banka Rossii ot 04.09.2013 no. 172-T «O prioritetnyh merah pri osushhestvlenii bankovskogo nadzora» (04 sentjabrja 2013 g.).
5. Polozhenie ob identifikacii kreditnymi organizacijami klientov i vygodopriobretatelej v celjah protivodejstvija legalizacii (otmyvaniju) dohodov, poluchennyh prestupnym putem, i finansirovaniju terrorizma: Polozhenie Central’nogo Banka Rossijskoj Federacii ot 19 avgusta 2004 g. no. 262-P (s izmenenijami, vstupivshimi v silu ot 21.01.2014).

В период с 2013 по 2014 год вступили в действие значительные изменения и нововведения законодательства, регулирующего деятельность кредитных организаций (далее – КО) в области противодействия легализации денежных средств, полученных преступным путем, и финансированию терроризма. Существенно ужесточился контроль за деятельностью КО со стороны Росфинмониторинга и Банка России, расширились полномочия вышеуказанных организаций для непосредственного воздействия на КО с высоким уровнем вовлеченности в схемы по отмыванию денежных средств. Эти изменения отражены в редакциях закона № 115-ФЗ «О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма».

Упомянутые выше законодательные акты и положения расширили полномочия КО. Банки и другие КО получили право отказывать потенциальному клиенту в принятии на обслуживание (к примеру, в заключении договора банковского счета) в случае возникновения подозрений относительно легальности деятельности потенциального клиента, а также отказывать в проведении операций тем лицам, которые уже были приняты на обслуживание ранее. КО получили право отказывать клиентам в проведении операций (кроме операций по зачислению денежных средств на расчетный счет), и в дальнейшем расторгать отношения с клиентами в одностороннем порядке на основании подозрений в законности текущей финансовой деятельности. КО получили также ряд иных прав и обязанностей, однако, в данной статье основное внимание обращается на названные права КО и связанные с их использованием или не использованием рисками.

По данным отчета о развитии банковского сектора и банковского надзора в 2013 году, за нарушение Федерального Закона № 115-ФЗ в 2013 было закрыто 8 банков, против 1-го банка в 2012, статистика по закрытиям банков за 2014 на момент написания данной статьи еще не была опубликована в полном объеме. Более того, в рамках исполнения законодательства в области противодействия легализации денежных доходов и финансированию терроризма Центральный Банк наложил за 2013 год 290 штрафов за административные правонарушения и вынес более 482 предупреждений. Это позволяет сделать вывод о значительных рисках и издержках, связанных с недостаточно тщательным исполнением рассматриваемых законодательных актов и положений Центрального Банка.

В сложившейся ситуации для КО, которые в большинстве своем в России представлены банками, приобретает актуальность вопрос о признании клиента или потенциального клиента благонадежным или, напротив, неблагонадежным, с целью официального и обоснованного принятия решения об отказе от обслуживания. При этом благонадежными клиентами считаются такие, в финансовых операциях которых отсутствуют признаки легализации (отмывания) доходов, полученных преступным путем и финансированию терроризма.

Отметим, что банки принципиально выделяют три крупные группы клиентов: физические лица, юридические лица и индивидуальные предприниматели (далее – ИП). Процедура оценки благонадежности, а также потенциальные риски, порождаемые клиентами из разных групп, будут значительно различаться. В первую очередь в денежном измерении наибольшие риски для банков связаны с обслуживанием юридических лиц и индивидуальных предпринимателей, поскольку, как показывает практика, именно данные типы клиентов, осуществляющие финансово-экономическую деятельность, чаще всего и в наибольших объемах совершают операции, имеющие признаки отмывания денежных средств. Однако физические лица также играют важную роль в процессе вывода денежных средств в теневой сектор экономики. Именно эта группа клиентов является наиболее защищенной законодательно.

Первым шагом для выстраивания корректной банковской политики в новых условиях является четкая идентификация рисков, появившихся в связи с правами и ответственностью банка за оценку благонадежности своих клиентов и их операций. Нагляднее всего привести эти риски можно в виде таблицы (таблица):

Идентификация рисков КО при принятии/не принятии клиентов на обслуживание

Риски, возникающие в результате отказа в обслуживании клиента или отказа в принятии на обслуживание потенциального клиента

Пояснения

Интервалы

уровня риска

1. Риск потери возможного дохода

Минимальный-Высокий

2. Репутационные риски

Возникают в результате распространения клиентами, бывшими клиентами или несостоявшимися клиентами информации о фактах отказа в средствах массовой информации.

Минимальный-Высокий

3. Правовые риски

Связаны с возможностью обжалования решения банка в судебном порядке. Из судебного разбирательства для банка следуют также риски, реализующиеся в результате официального судебного разбирательства. Репутация КО снижается, если судом принято решение о необоснованном отказе в обслуживании юридическому лицу или индивидуальному предпринимателю. В случае проигрыша судебного разбирательства банк понесет непосредственные финансовые потери, связанные с компенсацией ущерба.

Умеренный-Высокий

Риски, возникающие в результате принятия на обслуживание потенциального клиента и проведения его операций

Пояснение

Интервалы

уровня риска

1. Правовые риски

В данном случае рисковые события могут реализоваться для банка в нескольких вариантах, имеющих различное влияние на дальнейшую деятельность банка. Как правило, в начале проводится полная проверка деятельности банка ЦБ РФ. При этом возможно изъятие документов и носителей информации, что может быть отражено в СМИ, что нанесет ущерб репутации банка. Следующей стадией будет практически полная остановка финансовой деятельности банка, и будет дано время на разработку и реализацию мер для снижения уровня вовлеченности в нелегальные схемы. Третьей стадией может стать назначение конкурсного управляющего и далее ликвидация банка.

Умеренный-Катастрофический

2. Риски недополучения доходности

На практике лица, занимающиеся отмыванием денежных средств, полученных преступным путем, в том числе через уход от налогообложения, часто проводят операции, приносящие банку минимально возможные доходы.

Минимальный-Умеренный

 

Вторым шагом для определения политики банка в отношении своих клиентов, будет выбор метода управления вышеуказанными рисками. В силу того, что увеличение степени вовлеченности в схемы по легализации денежных средств могут реализоваться в катастрофические последствия для банков, тривиальным решением при управлении рисками был бы полный отказ от принятия на обслуживание любого клиента, не имеющего хорошей репутации и осуществляющего свою деятельность в течение длительного времени. Однако такое «решение» проблемы не просто сложно реализовать на практике, но и, скорее всего, оно не позволит банку безубыточно функционировать в течение хоть сколько-нибудь длительного промежутка времени. Следовательно, если банк будет принимать на обслуживание новых клиентов и проводить операции своих нынешних клиентов, необходимо построить модель, позволяющую оценивать соответствующие риски для каждого клиента в отдельности и в целом по всей клиентской базе. В данном контексте важнейшее место занимает процедура первичной идентификации клиента, а в дальнейшем – его регулярная идентификация и анализ его финансовых операций.

В соответствии с Положением ЦБ РФ от 19.08.2004 № 262-П и последующими дополнениями устанавливается процедура первичной идентификации потенциального клиента и процедура повторной идентификации клиента КО, а именно: круг лиц, подлежащих идентификации, объем собираемых сведений и источники информации (в частности, документы), на основании которых собираются сведения. С использованием вышеуказанной информации банк должен вынести мотивированное решение о принятии клиента на обслуживание или отказе в обслуживании. Банк обязан обновлять эту информацию не реже одного раза в год или при возникновении подозрений в отношении легальности финансовой деятельности клиента. Неверная оценка потенциального клиента может повлечь либо риски роста степени вовлеченности в деятельность сомнительного характера, что повлечет применение мер со стороны ЦБ РФ, либо скажется на доходности и репутации КО, поскольку потеря клиента сказывается на прибыли.

Если мы говорим об идентификации и оценке на этом основании каждого клиента и регулярном анализе имеющейся клиентской базы, то нельзя пренебречь фактом большого количества клиентов у многих банков, а также достаточно интенсивным входящим потоком новых лиц, желающих получить обслуживание. Для постоянного анализа таких объемов информации требуются либо огромные человеческие ресурсы, либо соответствующие математические модели, алгоритмы, реализованные в банковском программном обеспечении. Современные тенденции корпоративного управления компаниями, в том числе банками, таковы, что любое увеличение штата воспринимается как однозначно нежелательное явление. Сотрудники, занимающиеся такой специфической работой, как первичный анализ клиента и имеющие возможность принимать решения, должны иметь соответствующую квалификацию и мотивацию. При этом подбор и подготовка адекватных кадров является затратной по времени и денежным средствам процедурой. Одним из возможных выходов из сложившейся ситуации является разработка и внедрение математических моделей и средств автоматизированного анализа благонадежности клиентов банка.

На первом этапе необходимо определить группы однородных клиентов. Отдельные группы могут отличаться по структуре собираемых данных. Клиентов, принадлежащих различным группам, нельзя непосредственно сравнивать друг с другом. Вновь прибывающих клиентов можно классифицировать и сравнивать с контрольной выборкой по соответствующей группе. В этом случае на верхнем уровне классификации целесообразно выделить группы и потенциальных клиентов по форме организации: юридические лица, индивидуальные предприниматели и физические лица. В Положении № 262-П, особо выделяется группа юридических лиц, с момента регистрации которых прошло не более 3 месяцев. Это связано с гарантированным отсутствием у таких юридических лиц документов, подтверждающих реальность их фактически осуществляемой деятельности, таких как: бухгалтерский баланс, налоговая декларация и т.д. Таким образом, эти потенциальные клиенты попадают в отдельную группу с высоким уровнем риска. Также имеет смысл выделить группы юридических лиц и ИП, занимающихся деятельностью, связанной с регулярным использованием наличных денежных средств (покупка или продажа строительных товаров, оптовая или розничная торговля и т.п.) в значительных объемах, а также имеющих право представления займов. Движение наличных денежных средств невозможно отследить силами коммерческого банка, а выдача займов часто может производиться с целью уклонения от налогообложения. В отдельную группу относятся юридические лица и ИП, осуществляющие внешнеэкономическую деятельность; операции таких клиентов в дальнейшем могут быть связаны с выводом капиталов за территорию страны с целью сокрытия от налогообложения или в иных преступных целях. В особую группу выделяются компании, прямо или косвенно являющиеся составными частями крупных холдингов, так как в результате «разделения обязанностей» между участниками холдинга какие-то компании могут проводить операции, не имеющие явного экономического смысла (что является одним из признаков подозрительных финансовых операций согласно Федеральному Закону № 115-ФЗ). Такая компания может проводить через свои счета огромные финансовые потоки, установление источника которых при отсутствии информации о холдинге может быть затруднительно. Это может быть причиной ошибочной оценки клиента со стороны банка.

После формирования основных групп клиентов проводится их статистический анализ с целью выявления контрольной группы гарантированно благонадежных клиентов в каждой из сформированных групп в заданный момент времени.

Сформированные контрольные группы клиентов являются информационной базой для анализа существующих и потенциальных клиентов банка при регулярном мониторинге клиентской базы. Состав контрольных групп может периодически обновляться для поддержания актуальности оценок благонадежности. И для анализа всех новых клиентов будут использоваться данные первичной идентификации клиентов из контрольных групп.

Альтернативным способом может являться анализ зависимостей между параметрами и результирующими показателями на основании исходных групп клиентов. В итоге может быть построена математическая модель, по которой можно будет оценить уровень благонадежности клиента из данной группы.

Суммируя все вышесказанное можно сделать следующие выводы и предположения:

1. Банковская система на данный момент все еще претерпевает изменения в области противодействия легализации денежных средств, начало которых было положено в 2013 году и изменения будут продолжаться, пока каждый из участников банковской системы не адаптируется к установленным требованиям Центрального Банка.

2. Высока вероятность дальнейшего стабильного сокращения числа коммерческих банков, учитывая растущие полномочия Центрального Банка, а также статистические сведения о растущем количестве числа банков, у которых была отозвана лицензия за несоблюдение Федерального Закона № 115-ФЗ;

3. Для вновь образующихся компаний или компаний, не имеющих достаточно хорошей деловой репутации, будет проблематичнее начинать осуществлять свою деятельность, что может привести к снижению общей массы легализуемых денежных средств, полученных преступным путем, а также возможно уменьшение оттока капитала за границу в ближайшее время;

4. Предложенные в статье подходы к построению математико-статистических моделей анализа клиентской базы могут служить основой для разработки математических моделей анализа клиентской базы КО на предмет предрасположенности к деятельности по легализации доходов, полученных преступным путем.

Рецензенты:

Титов В.А., д.э.н., профессор кафедры Информационные технологии ФГБОУ ВПО «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова» Министерства образования и науки РФ, г. Москва;

Татарников О.В., д.т.н., профессор, заведующий кафедрой высшей математики ФГБОУ ВПО «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова» Министерства образования и науки РФ, г. Москва.

Работа поступила в редакцию 12.02.2015.