По нашим подсчетам, в 2015 году общий объем потерь от мошенни­чества в кредитно-финансовых организациях вырос на 26,8% и составил порядка 8,962 млрд рублей. Причем из-за внутреннего фрода потери от несанкционированных операций с клиентскими счетами выросли на 87,5%. Тема защиты от мошенни­чества актуальна как никогда. И с этой целью банки применяют различные способы, в том числе выявление аффилированности между хозяйствующими субъектами, анализ деловых и финансовых связей контрагента, выявление выгодоприобретателей. 

В последнее время мы все чаще получаем запросы от банков на реализацию возможности идентифицировать на ранних стадиях взаимоотношения потенциального клиента с подозрительными лицами или объектами риска. Технически это означает использование как можно большего числа источников – внешних и внут­ренних. Для решения этой задачи мы разрабатываем модуль анализа связей, входящий в состав комплексного решения по финансовому мониторингу – Jet Compliance. Модуль позволяет выстроить визуализацию взаимоотношений участников с глубиной до нескольких уровней. В качестве источников используются открытые внешние сервисы (СПАРК, ЕГРЮЛ, ЕГРИП, Росстат, ЕФРСБ и др.) и источники с закрытым доступом (информация о госконтрактах, реестры отмененных доверенностей, реестры собственников и бенефициаров и т. д.). Помимо этого банк может подключать и свои хранилища с клиентской информацией, что даст наиболее полную картину взаимоотношений и связей.

Функциональность модуля позволяет выявлять прямые связи и косвенные (то есть связи двух субъектов, найденные через группу лиц). Это помогает в предотвращении деятельности мошеннических группировок – например, сети транзитных фирм или фирм-однодневок. Также можно обнаруживать скрытые связи – по похожему адресу, телефону, факсу, участию в закупках, контактным лицам, членам закупочных комиссий и т.д. (при наличии информации в соответствующих источниках).

Ведение историчности данных в Jet Compliance позволяет обнаруживать, например, и такие связи, где лицо упоминается как бывший руководитель или учредитель другой компании. Это важно при сложных или длительных расследованиях. К примеру, физлицо (клиент банка) является руководителем одной фирмы и членом совета директоров другой, а его жена возглавляет компанию, в которую он ежемесячно перечисляет крупные суммы. Модуль анализа связей, основываясь на нескольких источниках (внешних сервисах и корпоративных хранилищах банка), выявляет и такие «родственно-деловые» отношения.

Можно отследить уклонение компании от идеальной модели работы финансовых механизмов. Для этого нужно включить в список источников данных системы протоколирования действий сотрудников, связанных с финансовой информацией. Так можно определить, действуют ли сотрудники в интересах акционеров и собственников бизнеса или играют на стороне контрагентов. Банки в рамках ведения антикоррупционной политики стараются пойти еще дальше: отслеживать получение деловых подарков и других поощрений, фиксировать подобные факты и связи и относить такие случаи к потенциальным конфликтам интересов.

Еще более точную картину дает подключение в качестве источника социальных медиа: можно получать, например, связи с известными случаями мошенничества, выявлять манипулирование, транзакции с подозрительными контрагентами. Анализ социальных сетей позволяет повысить точность прогнозов и рекомендаций по расследованию конкретного случая.

Анализ связей становится все более масштабным. Используя современные технологии, можно построить мощную платформу, которая будет показывать связь персон и организаций в разрезе времени – например, очередность встреч, последовательность переводов, ведение финансовых линий и т.д.