Одним з обов’язків та потребою Суб’єкта фінансового моніторингу є виявлення порогових та підозрілих фінансових операцій. У нормативних документах регулятор чітко вказує абсолютні значення порогових операцій, щодо підозрілих – Закон України та дає лише загальне визначення і перелік індикаторів, які можуть свідчити про причетність операції до підозрілої.
Механізм визначення приналежності операцій клієнтів до підозрілих цікавить не лише Банківський сектор, а також особливо актуальним дане питання стало для учасників ринку фінансових послуг після набрання чинності з 01.07.2020 р. Закону «Про Спліт».
Перелік Індикаторів, які визначені Національним Банком, охоплює максимальний набір універсальних характеристик з можливістю їх застосування для найбільшої кількості фінансових послуг. Законодавство України все більше орієнтується на міжнародні стандарти з питань ПВК/ФТ. Разом з тим, автоматизація процесу виявлення злочинних схем - залишена на реалізацію для самих суб’єктів господарювання. Реалізовуючи власні можливості з метою дотримання законодавства, в основному доопрацьовуючи наявне програмне забезпечення , фінансові установи до кінця так і не вирішують проблеми якості, своєчасності та ефективності виявлення сумнівних операцій, або їх включення до сумнівних схем.
На сьогодні група FinAP має можливість запропонувати реальний механізм для ідентифікації та відстеження грошових потоків. Використання унікальних математичних моделей, а саме багаторівневих сценаріїв, що поєднують в собі як чіткі цифрові значення (кількість операцій, суми операцій тощо) так і текстові набори (бібліотеки призначень платежу та ін.) надають можливість глибокого проникнення та розкриття суті та розуміння механізму дослідження грошових потоків.
Перевагою таких сценаріїв є те, що вхідні дані не є константами, а змінюються в залежності від специфіки як Фінансової Установи так, власне, і операцій клієнта, що аналізуються. За допомогою розробленого «скорингового ранжування» програмне забезпечення дозволяє використовувати «кейсові» індикатори з метою виявлення ризикових грошових потоків.
Для більшого розуміння створених математичних моделей наведемо сценарний приклад, який включає в себе багаторівневі складові: у вибірку сценарію «Фінансова допомога» потраплять операції, які матимуть співпадіння по усім рівням:
- операції проведені потягом визначеного проміжку часу (місяць/квартал/рік/…);
- сума операції по кредитовим надходженням;
- «обмеження» - визначений параметр відбору обсягу заданих операцій;
- відбір операцій по сумах, які визначені параметром відбору;
- призначення платежу відповідне до створених шаблонів бібліотек.
Багаторівневими є в тому числі сценарії: «Переуступки боргу», «Транзитні операцій», "Відповідність сегментарних оборотів ", «Вихід коштів за кордон», «Всплески», «Бюджетні платежі» та ін.
Важливим у використанні сценаріїв є вибір та значення похідних. Набір складових має бути достатнім для фіксації операції та відповідати рекомендованим індикаторам, саме ж значення повинне бути співрозмірним діяльності Установи та пороговим значенням.
Використання подібних кейсів/сценаріїв/чітких алгоритмів є багатофункціональним інструментом, що дозволяє проводити скоринг усієї бази даних Установи, забезпечує проведення дослідження та надає аналітику вже систематизований результат вибірки.
Автоматизація процесу відстеження порогових та підозрілих операцій полягає в можливості застосовувати розроблені сценарії як систематично так і при проведенні конкретного дослідження чи вивченні діяльності клієнта. Варто враховувати, що типології відмивання коштів та фінансування тероризму швидко еволюціонують, але розуміння ідентифікованих грошових потоків надає можливості для впровадження відповідних заходів, що мінімізують можливі ризики.
Читайте також:
Відбулася презентація Звіту про типології корупційних злочинів в енергетичному секторі в Україні
