---

В последнее время требования законодательства в части противодействия легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма (ПОД/ФТ) для финансовых организаций становятся все более жесткими, и для их соблюдения требуется предпринимать значительные меры. Помимо требований закона, финансовым организациям важно своевременно понимать, с какими клиентами они имеют дело, каковы риски таких отношений, и соответствующим образом выстраивать с ними взаимодействие. Некоторым клиентам разумно отказать в обслуживании еще на этапе первоначального знакомства (если в результате проверки выяснилось, что у клиента имеется сомнительная репутация). Некоторые же клиенты на первом этапе могут показаться вполне благонадежными, но проявить себя с «плохой стороны» в процессе совершения операций (при этом по отдельности операции могут не вызывать подозрений, а только их совокупность за определенный период времени будет свидетельствовать о сомнительном поведении клиента). Следовательно, риск отношений с такими клиентами должен быть пересмотрен в сторону увеличения со всеми вытекающими последствиями – повышенное внимание ко всем операциям клиента, запрос дополнительных сведений по нему и т.д. Чтобы подобная работа стала возможной, финансовым организациям необходимо использовать современные подходы для определения состояния клиентов и выявления фактов их сомнительного поведения, для чего, в свою очередь, необходимо эффективно обрабатывать большие объемы информации как из внутрибанковских систем, так и из внешних источников данных (списки Росфинмониторинга, данные ФМС, СПАРК и т.д.). Решением данной задачи может стать использование специализированных ИТ-систем, способных быстро и качественно выявлять факты сомнительного поведения клиентов и при этом позволяющих гибко настраивать правила контроля, тем самым точно и своевременно соблюдая требования закона и принятой политики рисков. 

На наш взгляд, обозначенную выше задачу необходимо решать, используя интегрированный подход, состоящий из последовательных этапов (рис.1):

1. Определение категорий риска, в рамках которых в дальнейшем будет проводиться классификация клиентов и выполняться мониторингов их поведения.
2. Классификация клиентов по категориям риска (рис.2). Данный этап применим как к новым клиентам для определения первоначального риска, так и к существующим - для актуализации ранее присвоенного риска.
3. Постоянный мониторинг поведения клиента по преднастроенным правилам контроля.

Классификация клиентов по категориям риска

Начало взаимоотношений с потенциальным клиентом начинается со сбора информации о нем (в виде анкеты и пакета необходимых документов), затем идет проверка клиента по заданным критериям с целью присвоения ему начального уровня риска (в соответствии с категориями, заданными на первоначальном этапе). В частности, в рамках такой проверки выполняется поиск совпадений данных клиента с различными списками:

• Росфинмониторинг (экстремисты и террористы),
• ФМС (недействительные паспорта),
• Список стратегических предприятий,
• Базы данных по ЮЛ и ИП (СПАРК),
• Банки данных о ПДЛ (Dow Jones, WorldCheck),
• Собственные списки и др.

Результатом различных проверок клиента является присвоение ему определенного уровня риска, рассчитанного на основании заранее определенных правил. В свою очередь, присвоенный уровень риска в дальнейшем определяет правила контроля над данным клиентом.    

Мониторинг поведения клиента

После того, как клиент прошел первоначальную проверку и был принят на обслуживание, необходимо производить ежедневный мониторинг данного клиента с целью выявления сомнительного поведения на основе преднастроенных правил контроля. Эти правила используют данные о клиентах, их счетах, операциях, рассчитанные статистики и профиль поведения клиента. Для каждого клиента и каждой группы клиентов создается динамический профиль, позволяющий зафиксировать индивидуальные и групповые действия в течение определенного промежутка времени. События, связанные со срабатыванием правил контроля либо отклонением поведения клиента от параметров профиля или ранее собранных статистик, формируют набор индикаторов, которые отдельно или в совокупности могут привести к возникновению сигнала о потенциальном риске. Детальная информация о возникшем сигнале будет доступна сотруднику отдела ПОД/ФТ для проведения дальнейшего расследования и принятия решения о дополнительных действиях с клиентом. Возможно, потребуется произвести перерасчет текущего уровня риска клиента или принять решение о дальнейших отношениях с ним. В случае выявления операций, подпадающих под обязательный контроль (в соответствии с классификацией, определенной в 115-ФЗ и положениями ЦБ 321-П, 375-П и др.), должно формироваться соответствующее сообщение для передачи в уполномоченные органы. Важным аспектом является возможность гибко настраивать правила выявления сомнительных операций силами подразделения по ПОД/ФТ, что позволяет оперативно подстраиваться под изменения законодательства без привлечения ИТ-службы.

Рассмотренный выше подход к противодействию отмыванию денег позволит комплексно оценивать и контролировать риски взаимоотношений с клиентами, оперативно предпринимать необходимые меры по их устранению и соблюдать требования законодательства в части ПОД/ФТ.  Для автоматизации выполнения этой работы целесообразно применение имеющегося на рынке специализированного программного обеспечения.

Читать статью на banktech.ru