Особенности цифровизации в сфере ПОД/ФТ: зарубежный и отечественный опыт

Размещено на http://www.allbest.ru/

ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»

Особенности цифровизации в сфере ПОД/ФТ: зарубежный и отечественный опыт

Гребенкина Светлана Александровна

Доцент кафедры «Экономической безопасности и управления рисками»

Кандидат экономических наук

Москва, Россия

Аннотация

В современных реалиях вопросы масштабной цифровизации ключевых сфер являются неотъемлемым условием для обеспечения устойчивого и безопасного функционирования государства. Статья посвящена анализу положительной практики внедрения цифровых технологий в сфере противодействия отмыванию преступных доходов и финансированию терроризма. В настоящее время группой разработки финансовых мер борьбы с отмыванием денег (ФАТФ) уделяется особое внимание цифровой трансформации в данной сфере, отмечая среди основных преимуществ возможность обрабатывать большие объемы данных, строить модели поведения, выявлять общие закономерности, минимизировать комплаенс риски, обеспечивать надлежащее исполнение финансовыми учреждениями текущих требований, значительно упрощать межведомственный обмен данными как на национальном, так и на международном уровне. Автором рассмотрен зарубежный и отечественный опыт использования технологий искусственного интеллекта. Представлены основные Sup- и Tech-решения. Рассмотрены технологии, используемые для кодировки данных при цифровом взаимодействии субъектов противодействия отмыванию преступных доходов и финансированию терроризма, для углубленного анализа информации, а также обеспечения инфраструктуры обработки и передачи данных. Проанализирован опыт применения цифровых технологий в Великобритании, Франции, Австрии, Австралии, США. Рассмотрены цифровые инструменты, применяемые зарубежными кредитными учреждениями для выполнения требований антиотмывочного законодательства. Представлены основные направления использования высокотехнологичных решений в Российской Федерации. Рассмотрены основные мероприятия для достижения задач цифровизации российской национальной антиотмывочной системы. Отмечены основные уязвимости цифровой трансформации в сфере противодействия отмыванию преступных доходов и финансированию терроризма. Предложены меры по их минимизации.

Ключевые слова: цифровизация; передовые технологии; зарубежный опыт; искусственный интеллект; финансирование терроризма; отмывание преступных доходов; экономические преступления

Abstract

Grebenkina Svetlana Alexandrovna

Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia

Features of digitalization in the field of combating money laundering and terrorist financing: foreign and domestic experience

In modern realities, the issues of large-scale digitalization of key areas are an essential condition for ensuring the sustainable and safe functioning of the state. The article analyzes the positive practices of introducing digital technologies in the field of combating money laundering and the financing of terrorism. Currently, the Financial Action Task Force (FATF) is paying special attention to digital transformation in the field of combating money laundering and terrorist financing, noting among the main advantages the ability to process large volumes of data, build behavioral models, identify common patterns, and minimize compliance risks , ensure proper compliance by financial institutions with current requirements, significantly simplify interdepartmental data exchange both at the national and international levels. The author reviewed foreign and domestic experience in using artificial intelligence technologies. The main Sup- and Tech-solutions are presented. The technologies used for encoding data in the digital interaction of subjects of combating money laundering and the financing of terrorism, in-depth analysis of information, and providing infrastructure for data processing and transmission are considered. The experience of using digital technologies in the UK, France, Austria, Australia, and the USA is analyzed. The digital tools used by foreign credit institutions to comply with the requirements of anti-money laundering legislation are considered. The main directions of use of high-tech solutions in the Russian Federation are presented. The main measures to achieve the goals of digitalization of the national anti-money laundering system in the Russian Federation are considered. The main vulnerabilities of digital transformation in the field of combating money laundering and terrorist financing are noted. Measures to minimize them are proposed.

Keywords: digitalization; advanced technologies; foreign experience; artificial intelligence; terrorist financing; money laundering; economic crimes

Введение

В национальных системах противодействия отмыванию преступных доходов и финансированию терроризма (далее ПОД/ФТ) многих государств активно применяются передовые технологии для обработки больших объемов данных, идентификации клиентов, выявления и анализа незаконных операций, формирования моделей мошеннического поведения, минимизации комплаенс-рисков, обеспечения надлежащего исполнения финансовыми учреждениями текущих требований, а также упрощения межведомственного обмена данными. В качестве основных направлений цифровой трансформации выделяются: внедрение искусственного интеллекта (далее ИИ), обработку естественного языка, технологии мягких вычислений, технологию распределенного реестра, цифровые решения для надлежащей проверки клиентов, интерфейс прикладного программирования (машинное обучение, обработка естественного языка, нейронные сети).

Целью данной работы является изучение проблематики цифровизации в сфере ПОД/ФТ. доход финансирование терроризм риск

Объект исследования -- сфера ПОД/ФТ.

Предмет -- цифровизации в сфере ПОД/ФТ.

Материалы и методы

При написании автором использовались следующие методы: анализ, сравнение, обобщение научных исследований и статей, визуализация данных, синтез.

Для достижения данной цели в работе были поставлены следующие задачи:

изучить теоретическую базу, сложившуюся по теме анализа подходов к обеспечению устойчивости рынка труда на фоне миграционных потоков из стран ЕАЭС;

рассмотреть цифровые инструменты, применяемые зарубежными кредитными учреждениями для выполнения требований антиотмывочного законодательства;

представить основные направления использования высокотехнологичных решений в Российской Федерации. Рассмотрены основные мероприятия для достижения задач цифровизации российской национальной антиотмывочной системы.

В основу исследования легли научные труды С.А. Гребенкина [1], В.И. Прасолов, С.С. Фешина [2], О.А. Ястребов, М.А. Аксенова [3] и др.

Результаты и обсуждения

Высокие технологии активно используются рядом стран для информационного взаимодействия между субъектами ПОД/ФТ [4; 5]. Так, согласно исследованиям ФАТФ, около 40 % участвующих в опросе респондентов используют высокотехнологичные решения для передачи и дальнейшего расширенного анализа данных. При этом в более, чем 70 % случаев, инициативы реализуются совместно государственными органами и представителями частного сектора. Ниже на рисунке 1 представлены основные цели информационного обмена с использованием цифровых технологий.

* С учетом возможности выбора несколько вариантов

Рисунок 1. Основные цели информационного обмена между субъектами ПОД/ФТ1

Так, основными целями цифрового взаимодействия выступают мониторинг операций, управление рисками и выявление типологий противоправных действия.

Оперативный обмен данными между ведомствами, финансовыми учреждениями имеют высокую значимость как для национальной системы, так и для международной. Зачастую мошеннические схемы выходят за рамки одного государства, усиливая роль передовых технологий в международном межведомственном взаимодействии [6]. Сотрудничество и расширенная аналитика, применяемая к данным, которыми обмениваются финансовые учреждения, позволяют с большей степенью эффективности выявить сомнительные операции [7]. Современные высокотехнологичные решения повышают ценность информации, а также способствуют минимизации рисков легализации (или отмывания) денежных средств, полученных преступным путем, и финансирования терроризма (далее риски ОД/ФТ).

Наиболее распространенные цифровые технологии, применяемые в сфере ПОД/ФТ, исходя из специфики их применения, представлены на рисунке 2.

Отметим, что в настоящее время особое внимание уделяется применению high-tech для оптимизации контрольно-надзорной деятельности в целях ПОД/ФТ. Большую популярность приобретают Regulatory Technology (далее RegTech) и Supervisory Technology (далее SupTech). Так, RegTech имеют высокую значимость для повышения результативности мониторинга, обнаружения признаков противоправной деятельности, идентификационных процедур, оценки и управления рисками ОД/ФТ. Говоря про SupTech, заметим, что данные стратегии направлены на повышение качества аналитических данных за счет оптимизации сбора и обработки информации, оперативность выявления и минимизации рисков, сокращение временных затрат.

К примеру, в банковском секторе Великобритании в рамках цифрового взаимодействия между финансовыми учреждениями в целях ПОД/ФТ в 2019 году был запущен пилотный проект TriBank, предполагающий сбор информации о клиентах и систематизацию в единую информационную базу для последующего централизованного анализа. При этом данные клиентов не раскрываются: информация по счетам, суммам, датам и прочее снабжается специальными метками, позволяя идентифицировать саму операцию, не раскрывая персональные данные. К проекту подключилось три кредитных учреждения.

Его успешность была обусловлена реализацией поставленных задач:

* кредитные учреждения предоставляют информацию, вызывающую у них подозрения в единую базу, которая за счет сбора данных у других организаций позволяет сформировать более полную картину;

встроенные в систему алгоритмы позволяют автоматически выявлять «критические» места без дополнительных разведданных.1

Рисунок 2. Основные цифровые технологии, используемые в сфере ПОД/ФТ (составлено автором на основе Отчета FATF1)

Это свидетельствует о возможности проведения эффективного мониторинга межбанковских операций с сохранением конфиденциальности персональных данных.

Инициативу по активному развитию цифровых технологий в Великобритании поддерживает Управление по финансовому регулированию и надзору (FCA). Так, данной организацией в 2019 году был проведен конкурс инновационных технологий (TechSprint) для изучения шифровальных возможностей передачи данных в сфере ПОД/ФТ. Условием конкурса было соответствие предлагаемых решений действующему законодательству государства. Также FCA предложил проект по формированию цифровой тестовой платформы Digital Sandbox Pilot, открывающей доступ к базе данным банковских транзакций для высокотехнологичных организаций-разработчиков новых решений в области ПОД/ФТ. В его основу заложены технологии оценки уровня устойчивости к колебаниям среды. Несмотря на то, что пилотный проект был завершен еще в 2021, предполагается, что его результаты будут использованы для дальнейших проектов по формированию тестовой цифровой среды.1 Банком Англии и Управлением по финансовому регулированию и надзору Великобритании (Financial Conduct Authority, FCA) также активно применяются технологии RegTech в рамках функционирования проекта «Цифровая регуляторная отчетность», оптимизирующего процедуры представления необходимой отчетности субъектами первичного финансового мониторинга.

В банковской сфере значимым событием стало создание в 2019 году Банком международных расчетов (БМР) Инновационного хаба (Центра инноваций) для центральных банков государств, играющего роль координатора по вопросам технологических новшеств, оказания помощи в тестировании современных технологий для модернизации регуляторной деятельности.3 На первом этапе Центры инноваций были открыты в Базеле, Гонконге и Сингапуре. Также в 2020 году Центр инноваций совместно с Саудовской Аравией реализовал инициативу TechSprint с применением SupTech и RegTech, а именно:

информационный обмен среди органов надзора и регуляторами при наличии подозрительных сделок;

осуществление мониторинга рисков ОД/ФТ;

«машиночитаемое» и «машиноисполняемое регулирование».

В свою очередь, во Франции контрольно-разрешительным органом (далее ACPR) был создан специализированный высокотехнологичный центр FinTech для развития инновационной финансовой экосистемы. Основная роль центра сводится к своеобразному бизнес-инкубатору в области высоких технологий, осуществляющего поддержку разработчиков цифровых проектов. FinTech также разрабатывает технологии SupTech в области надзорной деятельности для ACPR. В центре осуществляют свою деятельность специальные группы, занимающиеся вопросами цифровых разработок для ПОД/ФТ. Привлекая представителей органов власти и иных субъектов частного сектора, разработчики решают вопросы инновационного развития с целью оптимизации дистанционной идентификации и анализа данных о клиенте, решения проблемы регулирования криптоактивов, межведомственного взаимодействия в сфере ПОД/ФТ. ACPR тесно сотрудничает с научными кругами при разработке передовых технологий в финансовом секторе. Так, в 2020 году центр провел мероприятие по теме информационного обмена и объединения данных, а также новых возможностей высокотехнологичных решений. Рассматривались вопросы дифференцированной приватности, использование прогнозных моделей в системе мониторинга подозрительных операций.

Свою известность получила австрийская централизованная система сбора и анализа отчетности (AuRep), созданная в 2014 году. На основе объединения семи крупнейших банковских групп была сформирована единая информационная база и модель данных, применяемая для подготовки управленческой и регуляторной отчетности. К системе установлены общие правила к подготовке и качеству данных, сформирован инструментарий для управления качеством информации. Результаты консолидации и обработки информации могут использоваться как национальными регуляторами, так и европейскими для проведения аналитических мероприятий, а также в рамках проведения надзорных процедур. Особенностью системы выступает возможность сформировать собственную аналитику по заданным критериям, корректировки методики расчета, исходя из целей работы, что обусловлено наличием детализированных данных общего хранилища. Все это позволяет накапливать историю проводимых манипуляций и результатов расчетов, использовать их для дальнейшего анализа, формировать индикаторы, способствующие выявлению отклонений в показателях конкретного финансового учреждения, оперативно реагировать на изменения и запрашивать дополнительные данные для углубленного анализа. В основу системы заложен принцип, подразумевающий переход от различных форм отчетности к первичным данным, демонстрирующим результаты текущей деятельности поднадзорных организаций.5

В Австралии положительным примером использования передовых технологий выступает система голосовой аналитики, позволяющая преобразовать голос в текст. Проект был реализован австралийской комиссией по ценным бумагам и инвестициям (ASIC). Платформа прошла успешное тестирование в отношении регуляторной деятельности. Отмечается, что технология может использоваться для выявления как простых случаев противоправного поведения, так и при расследовании более сложных схем. Вместе с тем, требуются дополнительные исследования и разработки для развития системы до уровня полной замены ручного анализа. Полагается, что платформа не только снижает нагрузку регулятора, но и стимулирует развитие новых технологий поднадзорными субъектами.

Положительным примером также выступает американская технология исследования данных Комиссии по ценным бумагам и биржам (SEQ. Используемые инструменты анализа SEС позволяют определить смысловое содержание информации, хранящейся в неструктурированных файлах отчетных форм поднадзорных организаций. При этом также используется специализированный словарь терминов, обладающих негативной тональностью в финансовом секторе, анализ которых с помощью технологий машинного обучения способствует выявлению сигналов о наличии отклонений, определению взаимосвязи между данными сигналами и изменением финансового состояния, формированию интегрального скоринга организации посредством количественной оценки рисков. Алгоритмы DERA функционируют в частном облачном сервисе на базе hadoop, тем самым позволяя параллельно проводить анализ данных сразу нескольких финансовых учреждений. Система позволяет автоматизировать и значительно ускорить решение задач в сфере проведения аналитических процедур, а также формирования предсказательных моделей. 5

Несмотря на безусловный положительный эффект от внедрения передовых технологий, стоит отметить ряд уязвимостей, влекущих дополнительные риски и угрозы [8; 9]. Ниже на рисунке 3 представлены основные уязвимости использования цифровых технологий, высокую значимость среди которых занимает необходимость защиты данных и нормативного регулирования вопросов цифровизации.

* При условии выбора нескольких вариантов

Рисунок 3. Основные уязвимости использования цифровых технологий при межведомственном и международном взаимодействии в сфере ПОД/ФТ1

В Российской Федерации также активно применяются передовые технологии. Так, на этапе цифровой трансформации находится единая информационная система Росфинмониторинга. Основным элементом данного процесса выступает создание Интеллектуальной цифровой технологической платформы (далее ИЦТП) на базе специализированной информационно технологической платформы (далее СИТП) и аналитической платформы iRule.

Рисунок 4. Концепция применения цифровых технологий для управления комплаенс-риском в ПАО «Сбербанк»6

Отметим, что в настоящее время упор делается на внедрение технологий машинного обучения, искусственного интеллекта, что позволит выявлять риски отмывания преступных доходов и финансирования терроризма, оптимизировать инструментарий не только для оценки отдельных финансовых операций, но и анализа мошеннических схем и потоков, результативнее разрабатывать и принимать соответствующие меры по нивелированию финансовых преступлений. Передовые технологии активно применяются в банковской секторе. К примеру, ПАО «Сбербанк» в своей работе использует искусственный интеллект во узлах комплаенс-контроля. На рисунке 4 представлена концепция применения цифровых технологий для управления комплаенс-риском.

В качестве положительного примера можно также отметить модель поиска аномалий, при которой нейронная сеть архитектуры типа «трансформер» производит анализ текущих паттернов в активности клиента, сравнивая их затем «с собой в прошлом» и в разрезе текущего состояния всех клиентов по отрасли.

В настоящее время широкую популярность получили механизмы пространственновременного анализа, результаты которого позволяют предоставлять новые данные для выявления незаконных манипуляций. Значимым инструментом выступают банки данных, обеспечивающие коллективный доступ участников к необходимой для финансового анализа информации.

Вместе с тем, стоит отметить наличие сдерживающих факторов для полномасштабной цифровой трансформации в российской национальной системе ПОД/ФТ: нехватка IT-специалистов с необходимыми компетенциями, высокие финансовые затраты на внедрение передовых технологий, сопутствующие цифровизации дополнительные риски ОД/ФТ, необходимость усиления защиты данных.

В настоящее время для успешной реализации поставленных задач цифровой трансформации, кадрового обеспечения IT-специалистами разрабатываются соответствующие программы подготовки, внедряются специализированные курсы для школьников, планируется создание «цифровых кафедр» в ВУЗах страны. Активная борьба с преступными схемами происходит как на уровне разработки высокотехнологичных проектов, законодательного регулирования, так и просветительских мероприятий. Как показывает практика, невольными участниками преступных схем по выводу денежных средств в «теневой оборот» зачастую становятся обычные граждане, не обладающие достаточными знаниями в области финансовой безопасности. Для решения этого вопроса в Российской Федерации была запущена программа «кибергигиены», направленная на осуществление мониторинга уровня грамотности граждан по вопросам информационной безопасности, ознакомление различных категорий населения с правилами безопасного поведения в интернете [10].

Заключение

Таким образом, подводя итоги, отметим, что цифровизация сферы ПОД/ФТ является несомненным преимуществом, сокращая временные затраты на обработку данных, благоприятствуя более эффективному выявлению подозрительных схем, повышая оперативность принятия необходимых мер реагирования и выполнения требований антиотмывочного законодательства. Вместе с тем развитие передовых технологий требует привлечение значительных финансовых ресурсов, специалистов с соответствующим уровнем компетенций, а также могут обуславливать дополнительные угрозы и риски, связанные с развитием более изощренных мошеннических схем, киберпреступностью, утечкой данных. В связи с этим странам необходимо уделять повышенное внимание вопросам подготовки соответствующих специалистов, усилению конфиденциальности и защиты информации, оперативного и тесного межведомственного взаимодействия.

Литература

1. Гребенкина, С.А. Анализ международной практики цифрового взаимодействия в сфере противодействия отмыванию доходов и финансированию терроризма / С.А. Гребенкина // Вестник евразийской науки. -- 2023. -- Т. 15, № S1. -- EDN SHRGWS.

2. Прасолов, В.И. Влияние цифровой трансформации на процессы выявления легализации доходов, полученных преступным путем / В.И. Прасолов, С.С. Фешина // Экономика: вчера, сегодня, завтра. -- 2020. -- Т. 10, № 8-1.

3. Ястребов, О.А. Влияние искусственного интеллекта на административно - правовой режим противодействия легализации доходов, полученных преступным путем и финансированию терроризма: вопросы права / О.А. Ястребов, М.А. Аксенова // Правовая политика и правовая жизнь. -- 2022. -- № 3. -- С. 84109.

4. Сурнина, К.С. Цифровизация экономики России: возникающие проблемы системы противодействия незаконным финансовым операциям / К.С. Сурнина, Н.С. Подкаминная // Актуальные проблемы и перспективы развития экономики: Труды XVIII Всероссийской с международным участием научно-практической конференции, Симферополь-Гурзуф, 24-26 октября 2019 года / Под редакцией Н.В. Апатовой. -- Симферополь-Гурзуф: ИП Зуева Т.В., 2019. -- С. 309-310. -- EDN RKQDAY.

5. Курышева, Н.С. Использование цифровых финансовых технологий как фактор в расследовании преступлений / Н.С. Курышева // Вызовы времени и ведущие мировые научные центры: сборник статей Международной научно-практической конференции: в 2 ч., Иркутск, 02 февраля 2022 года. Том Часть 1. -- Уфа: Общество с ограниченной ответственностью «ОМЕГА САЙНС», 2022. -- С. 163170. -- EDN OCOOQX.

6. Шараев, П.С. Противодействие отмыванию (легализации) денежных средств в условиях цифровой трансформации (финансово-правовой аспект) / П.С. Шараев // Юридический вестник Самарского университета. -- 2022. -- Т. 8, № 3. -- С. 94100.

7. Гаврюшенко, А.П. Международное взаимодействие в сфере противодействия теневым цифровым финансовым потокам / А.П. Гаврюшенко // Научное обозрение: теория и практика. -- 2020. -- Т. 10, № 5(73). -- С. 764-775.

8. Захарченко, Е.С. К вопросу о необходимости активизации государственного регулирования системы противодействия отмыванию доходов, полученных преступным путем, финансировании терроризма в условиях перехода к цифровой экономике / Е.С. Захарченко // Особенности государственного регулирования внешнеэкономической деятельности в современных условиях: Материалы VII Всероссийской научно-практической конференции, Ростов-на-Дону, 16-20 ноября 2020 года. -- Ростов-на-Дону: Ростовский филиал государственного казенного образовательного учреждения высшего образования «Российская таможенная академия», 2020. -- С. 143-149. -- EDN IYHOHN.

9. Понаморенко, В.Е. Актуальные аспекты правового регулирования цифровых активов в странах ЕАЭС/ЕАГ в свете финансовой безопасности региона / Е. Понаморенко // Развитие российской экономики и ее финансовая безопасность в условиях современных вызовов и угроз: Материалы

10. Международной научно-практической онлайн-конференции, Ростов-на-Дону, 22-23 октября 2020 года. -- Ростов-на-Дону: Ростовский государственный экономический университет «РИНХ», 2020. -- С. 41-48. -- EDN SZEPJC.

11. Гребенкина, С.А. Цифровые новации в сфере под/ФТ/ФРОМУ / С.А. Гребенкина // Новая экономика России: от адаптации к росту: материалы всероссийской (национальной) научно-практической конференции с международным участием, Москва, 30 ноября 2023 года. -- Москва: Московский университет имени Ю. Витте, 2023. -- С. 404-408. -- EDN FBSSPT.

Размещено на Allbest.ru