Кейсы
Решение RFM помогает Агентству по финансовому мониторингу Казахстана бороться с экономическими преступлениями
Агентство по финансовому мониторингу Республики Казахстан (АФМ РК) — центральный государственный орган, непосредственно подчиненный и подотчетный Президенту Республики Казахстан, осуществляющий контроль за противодействием легализации доходов, полученных преступным путем, а также предупреждением, выявлением, пресечением, раскрытием и расследованием экономических и финансовых правонарушений.

В составе Агентства два подразделения: финансовая разведка, которая борется с отмыванием денег, и служба экономических расследований — это оперативно-следственные подразделения, которые ведут борьбу с незаконным предпринимательством, мошенническим предпринимательством, контрабандой наркотиков, незаконным оборотом алкоголя, финансированием терроризма и т. д.

Для упрощения трудоемкого процесса выявления финансовых и экономических преступлений, освобождения аналитиков от большого объема ручной работы и повышения раскрываемости преступлений в агентстве внедрена передовая аналитическая система — решение RFM на базе платформы Qlik от Datanomix.pro.
Предпосылки

Агентство по финансовому мониторингу имеет дело с большими объемами неструктурированных данных из различных источников, связанных с финансовой, кредитной, бюджетной, налоговой и таможенной деятельностью. До внедрения решения RFM вся аналитическая работа по поиску признаков возможных нарушений выполнялась вручную. Специализированные инструменты для обработки и визуализации больших массивов данных отсутствовали.

Это, несомненно, негативно сказывалось на эффективности и результативности работы. Необходимо было внедрить аналитические инструменты, которые позволили бы разрабатывать гибкие критерии оценки рисков и автоматизировать внутренние бизнес-процессы. Особое внимание Агентство уделило необходимости адресной работы с группами риска, что позволяет защитить законопослушный бизнес и снизить коррупцию в самих государственных органах.
Ключевые проблемы:
1
Неструктурированные источники информации
2
Большие наборы данных
3
Ручной труд
4
Сложность визуализации данных
«Наше агентство было создано совсем недавно, 28 января 2021 года, на базе Комитета по финансовому мониторингу Министерства финансов Республики Казахстан. Мы давно знакомы с системой RFM от Datanomix: еще с тех пор, как Виталий Тренкеншу и его команда внедрили решение в Генеральной прокуратуре Казахстана в 2017 году, а позднее — и в других государственных органах. Мы знаем, какими мощными возможностями по выявлению и пресечению противоправной деятельности оно обладает. Поэтому, когда было создано наше агентство, мы практически сразу обратились к Datanomix, чтобы использовать эти передовые технологии на благо общества»
Руслан Остроумов, начальник Управления профилактики и аналитических разработок ФМА РК
Решение

Решение Red Flags Management, разработанное для Агентства по финансовому мониторингу Казахстана, представляет собой аналитическое решение на базе платформы Qlik, которое использует инструменты аналитики данных, бизнес-аналитики и искусственного интеллекта (ИИ) для выявления и оценки рискованных финансовых операций, указывающих на финансовые и экономические преступления государственных и коммерческих организаций.

Передовые алгоритмы и методы искусственного интеллекта помогают автоматически расставлять красные флажки, указывающие на потенциальное мошенничество, коррупцию и другие преступления.

Сосредоточение внимания сотрудников правоохранительных органов на компаниях с наибольшей вероятностью незаконной деятельности позволяет следственным подразделениям расставлять приоритеты и раскрывать больше финансовых и экономических преступлений.

Решение предоставляет удобные для пользователя панели мониторинга, отчеты и визуализации, которые помогают аналитикам легко просматривать и анализировать выявленные риски, расставлять приоритеты действий и отслеживать прогресс.

Всего для Агентства по финансовому мониторингу было разработано около 200 панелей мониторинга, помогающих расследовать различные виды экономических и финансовых преступлений.
На данный момент система использует 11 внешних и 3 внутренних источника данных, в том числе:
1
Базы данных государственных и специальных агентств
2
Внутренние источники данных
3
Открытые источники
Система анализирует более миллиарда строк, данные ежедневно загружаются в RFM.

По словам аналитиков FMA, анализ, который раньше занимал долгие часы или даже дни, теперь выполняется за 3-4 минуты, а богатая визуализация Qlik помогает представить результаты в простом и понятном формате, удобном для каждого сотрудника.
  • 1. Противодействие подставным компаниям
    Первым направлением использования инструмента стало противодействие компаниям-пустышкам, так как они являются основой теневой экономики. Как правило, это компании с номинальным директором, осуществляющие фиктивные взаиморасчеты. Они используются для обналичивания преступных доходов, искусственного завышения расходов, уклонения от уплаты налогов и хищения бюджетных средств.

    В системе уже были заложены признаки неблагонадежных контрагентов, такие как отсутствие сотрудников, низкая налоговая нагрузка, юридический адрес по месту массовой регистрации, отсутствие основных средств и банковских счетов, небольшой уставной капитал и другие.

    Первоначально с помощью решения RFM были проанализированы на предмет неблагонадежности все компании с большими оборотами. Аналитики FMA совместно со специалистами Datanomix.pro обработали данные по более чем 2000 неблагонадежных фирм с оборотом свыше 3 трлн тенге (около 7 млн ​​долларов по курсу того года). Информация по этим организациям и их финансовым операциям была загружена в систему. Таким образом, была сформирована база данных теневых потоков по всей стране.

    Все компании впоследствии были сгруппированы по определенным признакам в 130 групп, которые были переданы в следственно-оперативные подразделения. К началу 2021 года УФМА успешно ликвидировало 117 обналичивающих групп. Среди них выявлено 29 организованных преступных групп, 8 из них получили обвинительные приговоры.

    Практический пример
    В 2021 году был вынесен приговор в отношении группы лиц в составе Сугирбаева, Абдраимова и еще пяти человек, которые в составе организованной преступной группы создали 21 компанию, обналичили 1,4 млрд тенге и нанесли ущерб государству на сумму 26 млрд тенге.
«Благодаря инновациям, внедренным Datanomix.pro, мы можем выявлять, передавать данные нашим спецподразделениям и пресекать деятельность организованных преступных группировок, наносящих ущерб государству, в том числе в особо крупном размере»
Руслан Остроумов
  • 2. Анализ закупок
    На втором этапе Datanomix.pro автоматизировал анализ процессуальных рисков. Это такие риски, как:
    • неконкурентные закупки
    • закупки по завышенным ценам
    • заключение дополнительных соглашений, многократное увеличение первоначальной суммы контракта
    • признаки аффилированности участников и заказчиков

    Данные о закупках открыты и доступны любому желающему на специализированных сайтах. Однако Агентство по финансовому мониторингу имеет доступ к дополнительным источникам и имеет больше возможностей для анализа.

    Благодаря интеграции баз данных в единое аналитическое решение, ФМС теперь может «на лету» выявлять теневую составляющую, которая скрывается за завышением цен, неконкурентными закупками из одного источника и другими преступными махинациями.

    Анализ финансовых потоков выявленных подставных компаний и групп обналичивания теперь реализован по принципу FOLLOW THE MONEY. ФМС использует решение RFM для выявления каналов хищения и вовлеченных лиц, а затем передает выявленные преступные схемы в следственные и оперативные подразделения для пресечения.

    Помимо указанных рисков, система также позволяет выявлять риски, предшествующие хищению на этапе закупки.

    Практический пример
    В 2020 году с помощью решения RFM FMA выявила риски хищения путем расчетов с подставными компаниями на сумму 1 млрд тенге на Семипалатинском машиностроительном заводе (государственное предприятие, специализирующееся на производстве гусеничных машин высокой проходимости и запасных частей). В результате проверки факт хищения подтвердился. Преступление было совершено путем завышения стоимости запасных частей и поставки бывших в употреблении запасных частей, в том числе танковых двигателей, в различные воинские части страны. Генеральный директор завода был приговорен к семи годам лишения свободы.

  • 3. Социальное влияние
    С 2021 года Агентство по финансовому мониторингу работает в сфере защиты прав граждан, особенно социально уязвимых слоев населения. Решение RFM успешно применяется для предотвращения хищений средств, выделяемых детям-сиротам и людям с ограниченными возможностями. В частности, система позволяет осуществлять мониторинг банковских счетов детей и анализировать закупки детских учреждений на предмет признаков аффилированности и завышения цен.

    Практический пример
    В результате мониторинга банковских счетов детей-сирот выявлен факт хищения пособий в Алматинском детском доме №1 на сумму 67 млн. тенге. Установлено, что деньги с банковских карт 32 детей были переведены на банковский счет воспитателя детского дома М.С. Мустафиной и ее родственников. Впоследствии часть этих средств была обналичена и похищена, а часть потрачена на личные нужды. Виновные лица — директор детского учреждения и воспитатель — привлечены к уголовной ответственности. Воспитатель приговорен к 7 годам лишения свободы.

    Практический пример
    С помощью решения RFM в одном из детских домов Казахстана было выявлено хищение 26 млн тенге, выделенных на закупку продуктов питания и средств личной гигиены. Все поставщики были аффилированы с руководством учреждения, а продукты зачастую поставлялись в два-три раза дороже реальной стоимости. Например, банные полотенца детский дом закупил на 11 000 тенге, тогда как их цена на момент закупки не превышала 4–5 тысяч тенге.

    Кроме того, было зафиксировано более 9 000 булочек ржаного хлеба почти по 20 тенге за штуку, которые поставщик вообще не отгрузил. Согласно отчетам детского дома, за год его подопечные (60 детей) съели 2 200 кг лосося (по 3 кг на человека в месяц!). Однако фактически было поставлено только 100 кг. Остальные 2 100 кг были фиктивно закуплены у группы обналичивания. Более того, позже ФМА выяснила, что эти деньги были легализованы, и на них была приобретена недвижимость.
"Всего с помощью RFM-решения нами выявлено 29 схем хищений в рамках защиты прав детей, ущерб по которым составил 510 млн. тенге, инициировано 53 расследования. В результате такой работы защищены права более 1300 детей"
Руслан Остроумов
  • 4. Мониторинг области снабжения
    С помощью решения RFM агентство начало анализировать расходы в сфере электро-, тепло- и водоснабжения городов.

    Руслан Остроумов поясняет: «Воровство средств и завышение расходов на этих предприятиях приводит к росту стоимости коммунальных услуг для населения. Недобросовестные компании фиктивно завышают расходы и включают их в тарифы. Мы, простые граждане, компенсируем украденные деньги, оплачивая коммунальные услуги. На сегодняшний день нами выявлены необоснованные расходы в деятельности 22 монополистов, в результате чего тарифы выросли на 17 млрд тенге. По 37 делам возбуждены расследования, в рамках которых возвращено более пяти млрд тенге».

    Практический пример

    В 2021 году в результате анализа деятельности АО «ТАРАЗЭНЕРГОЦЕНТР» (энергетическая компания, обеспечивающая электро- и теплоснабжение 560 тыс. жителей г. Тараз, города на юге Казахстана) были выявлены взаиморасчеты с сомнительными поставщиками при его модернизации.

    В ходе проверки подтверждено, что руководство энергокомпании фиктивно закупило услуги по ремонту котельного оборудования и паровой турбины у фирмы-однодневки на сумму 3,3 млрд тенге. В ходе проверки данные расходы были исключены из тарифообразования, а тарифы на тепловую энергию для жителей Тараза снижены на 15 процентов.
«В целом, в результате работы в этом направлении тарифы на тепло, газ, водоснабжение и канализацию снижены для 1,3 млн граждан Казахстана. Наше агентство стремится к тому, чтобы результаты нашей работы способствовали улучшению социального благополучия населения, в том числе и нас самих. И в этом нам активно помогает аналитическое решение от Datanomix»
Руслан Остроумов
Ресуры
О компании
Оцените возможности экономии закупок в вашей организации
Попробуйте наше решение в действии
Нас поддержали

© 2024 redflags.ai | Все права защищены