В Москве прошла конференция «Современные методы и инструменты противодействия мошенничеству»

Конференция «Современные методы и инструменты противодействия мошенничеству» прошла в марте 2014 г. в Москве и вызвала живой интерес участников финансового рынка: на нее съехались около ста представителей банков (среди них — Сбербанк России, Россельхозбанк, Альфа-Банк, Райффайзенбанк, ВТБ, Банк Москвы, Ситибанк, Хоум Кредит энд Финанс Банк, Росбанк и другие), страховых компаний, кредитных бюро, микрофинансовых организаций, представителей СМИ. Такая широкая палитра обусловлена реальной заинтересованностью финансовых организаций в практическом применении действенных инструментов для выявления и предотвращения противоправных действий мошенников. В современных условиях только консервативных методов для проактивного обнаружения потенциального мошенничества уже недостаточно. Мошенники постоянно изобретают всё более изощренные преступные приемы и схемы. На первый план выходят технологические и аналитические методы, которые должны развиваться еще более динамично.[1], банки резервируют все большие суммы на «возможные потери по ссудам, по ссудной и приравненной к ним задолженности» (РВПС). Так, в январе 2013 г. показатель РВПС составлял 274 296 млн. руб., а в декабре 2013 г. он вырос до 445 217 млн. руб. Всего же объем ссуд с просроченными платежами свыше 90 дней за весь 2013 год составил 5 202 200 млн. руб., из которых сформировано РВПС на сумму 4 306 420 млн. руб.

«Конечно, только часть просроченных платежей можно отнести к потенциальному мошенничеству, — продолжает Виталий Угольков. — В статье 159 Уголовного Кодекса РФ мошенничество определяется как «хищение чужого имущества или приобретение права на чужое имущество путем обмана или злоупотребления доверием». Что можно считать мошенничеством в финансовой сфере? В некотором общепринятом понимании, к рискам кредитного мошенничества можно отнести кредиты с просроченной задолженностью свыше 90 дней, по которым отсутствуют платежи и контакты с заемщиком. Тем не менее, если мы говорим об уже выданных кредитах, то риски потенциального мошенничества могут быть обнаружены и на ранних стадиях в процессе постмониторинга. Хотя точный процент и сумму потенциально мошеннических кредитов в общем объеме неплатежей, под которые банки резервируют средства, определить достаточно трудно, общая тенденция к росту и варьированию преступных финансовых действий налицо. Поэтому снижение рисков просроченной задолженности, включая и риски потерь от мошенничества, являются сегодня наиболее острыми проблемами для банковского сектора.

По мнению экспертов, уровень потенциального мошенничества в банках может изменяться в зависимости от типа кредитного портфеля (продукта). Кроме этого, важную роль играет так называемый «тон сверху», т.е. насколько руководство организации готово вкладывать силы и средства в инструменты и технологии проактивного предотвращения рисков мошенничества. Этот уровень может колебаться в пределах 0,5-1% (относительно приемлемый уровень), 2-3% (требует повышенного внимания), 4% и выше (требует радикальных мер для снижения).

О методах и зарубежном опыте противодействия мошенничеству в банках и страховых компаниях рассказал Вишаль Марриа (VishalMarria), старший директор, руководитель направления противодействия мошенничеству и финансовым преступлениям в регионах EMEA и AP компании SAS. По его словам, потери от кредитного мошенничества вполне измеримы, их доля в западных банках составляет до 10% общего объема убытков. В абсолютном выражении они также могут составлять сотни миллионов долларов. По опыту г-на Марриа в области создания систем противодействия мошенничеству для крупных банков, их применение как до подачи заявок, так и после выдачи кредита может сэкономить около 15% общего объема потерь, связанных с кредитным мошенничеством.

Однако есть и другие причины для противодействия мошенничеству. В сложных экономических условиях, когда банк не имеет возможности достаточно эффективно наращивать кредитный портфель, на первый план выходит возможность управлять итоговыми финансовыми показателями, на которые, безусловно, имеет влияние объем мошенничества. Кроме того, кредитная организация, терпящая неудачи в борьбе с мошенничеством (особенно внутренним) несет весьма большой репутационный ущерб, который очень сложно измерить.

Сергей Попов, Начальник управления фрод-рисков Восточного Экспресс Банка, в своем выступлении сравнил два подхода к противодействию аппликационному мошенничеству — технологический и организационный, и отметил важность каждого из них. «Поскольку мошенники постоянно эволюционируют, то и банку "нужно быстро бежать, чтобы только оставаться на месте", то есть постоянно прогрессировать — объяснил он. — Мы уделяем большое внимание вопросу минимизации потерь от мошенничества, и сейчас считаем необходимым усилиться в технологическом плане. Именно поэтому Банк одним из первых в России сделал оценку и начал внедрять решение SAS Fraud Framework, в том числе, функционал выявления признаков фрода по социальным связям заемщика».

Своим опытом по борьбе с мошенничеством и мнением по наиболее эффективным методам поделились и другие эксперты рынка. Среди них — генеральный директор компании «Эквифакс Кредит Сервисиз» Олег Лагуткин, директор департамента банковской безопасности ПАО «Кредобанк» (Украина) Александр Горинов, бизнес-партнер по технологиям ОАО Банк Открытие Вячеслав Благирев, а также директор департамента развития продуктов ЗАО «ОКБ» Александр Ахломов.

Эксперты обсудили основные методы и средства, которые должны использовать финансовые институты для успешного противодействия мошенничеству. В первую очередь, необходима четкая стратегия, продуманная технология и корректные бизнес-процессы на всем предприятии. Затем нужна информационная система, которая позволит проводить расследования, исходя из фактических данных — это ключевой метод борьбы с мошенничеством на уровне организации.

Какие технологические требования предъявляются к ИТ-решениям в данной сфере? Прежде всего, для построения любой прогнозной модели необходимы исторические данные, причем желательно, чтобы глубина данных достигала трех лет — это позволит построить достаточно точные модели для борьбы с мошенничеством. Следующий важный момент — возможность управлять уведомлениями, то есть обрабатывать уведомления о подозрительных операциях в реальном времени или в пакетном режиме по окончании операционного дня. Ключевой момент — обеспечение сбора данных в масштабах организации, их интеграции и очистки для обеспечения высокого качества данных. Немаловажным является также доступность создания и изменения моделей для бизнес-пользователей, а не только узкопрофильных ИТ-специалистов.

Всем этим требованиям отвечает система SAS Fraud Framework для комплексного решения задач противодействия мошенничеству, которая хорошо себя зарекомендовала во многих зарубежных организациях. Опытом ее использования также поделился Вишаль Марриа.

В качестве примеров разнообразных финансовых преступлений в российских банках, которые привел Виталий Угольков, можно назвать не только аппликационное (заявочное) мошенничество (особенно для банков, активно занимающихся кредитованием), но и незаконное обналичивание средств, мошенничество с вкладами (например, дробление схемы со «спящими счетами»), подмена активов, организованное мошенничество по схеме «крот», мошенничество в ДБО, карточное мошенничество. Система SAS Fraud Framework охватывает полный спектр решений для борьбы с различными видами мошенничества, недаром многие банки успешно его применяют, в частности, для борьбы с аппликационным мошенничеством. Так, сегодня уже идут несколько пилотных внедрений в ряде российских банков — именно финансовый сектор является приоритетным для SAS Россия/СНГ в настоящее время.

SAS Fraud Framework предусматривает гибридный подход к выявлению мошенничества, обеспечивающий максимальную точность определения потенциальных мошенников и снижение показателя False Positive («ложное срабатывание») до минимально возможных значений (то есть снижение непродуктивной нагрузки на подразделение безопасности или подразделение, занимающееся расследованиями мошеннических случаев). Гибридный подход выявления мошенничества включает в себя пять блоков: набор известных экспертных и статистических правил; мониторинг отклонения поведения объектов от типичного (среднего) поведения; прогнозные модели, разработанные на основе инструментов Data Mining; анализ неструктурированной текстовой информации с использованием инструментов Text Mining; выявление связей между объектами (клиентами, страховыми случаями, полисами, требованиями и т.д.) c применением инструмента построения и анализа социальных сетей.

Недаром в 2013 году в независимом исследовании ForresterWave: EnterpriseFraudManagementрешения SASпо противодействию мошенничеству были признаны лучшими из продуктов 8-ми мировых лидеров в этой области.

На мероприятии было также объявлено о предстоящем подписании партнерского соглашения между SAS Россия/СНГ и российской компанией VisionLabs, производителем ПО нового поколения для анализа и обработки мультимедиа-данных, в области противодействия мошенничеству.

[1]УКАЗАНИЕ ЦБ от 25 октября 2013 г. N 3098-У «О ВНЕСЕНИИ ИЗМЕНЕНИЙ В ПОЛОЖЕНИЕ БАНКА РОССИИ ОТ 26 МАРТА 2004 ГОДА N 254-П "О ПОРЯДКЕ ФОРМИРОВАНИЯ КРЕДИТНЫМИ ОРГАНИЗАЦИЯМИ РЕЗЕРВОВ НА ВОЗМОЖНЫЕ ПОТЕРИ ПО ССУДАМ, ПО ССУДНОЙ И ПРИРАВНЕННОЙ К НЕЙ ЗАДОЛЖЕННОСТИ"