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.
Библиографическая ссылка
Петров Л.Ф., Долгополов А.А. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ОЦЕНКИ БЛАГОНАДЕЖНОСТИ КЛИЕНТОВ КРЕДИТНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ В РАМКАХ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ ЛЕГАЛИЗАЦИИ ДЕНЕЖНЫХ ДОХОДОВ // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 2-3. – С. 563-567;URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=36854 (дата обращения: 18.04.2024).