По данным обзора экономических преступлений-2018 от PwC, 66% компаний сталкивались с экономическими преступлениями. Для сравнения, двумя годами ранее их было 48%.
Самая распространенная проблема — незаконное присвоение активов, далее идут взяточничество и коррупция, а замыкает тройку лидеров мошенничество в сфере закупок товаров и услуг. А кто несет наибольшую опасность компаниям? В 39% случаев правонарушителями становятся руководители высшего звена самой компании. Причем в 2016-м году на топ-менеджмент приходилось только 24% инцидентов.
Такое положение дел вынуждает 56% компаний увеличивать инвестиции в борьбу с экономическими преступлениями.
Как бизнесу бороться с угрозами
Одним из способов предупредить экономические преступлений является изучение своих контрагентов, а также их связей с ключевыми лицами внутри компании. Чем больше у бизнеса данных о контрагентах, тем проще просчитать риски от работы с ними. Где и какую информацию искать?
Существует немало открытых баз данных, которые позволяют получить информацию о контрагентах. Например, госреестры должников, судебных решения, данных об учредителях и так далее. Часто информации лишь из этих источников бывает достаточно, чтобы принимать решение о сотрудничестве или не сотрудничестве с той или иной компанией. Если же у компании есть собственные базы данных, то источники можно объединить для получения более полной картины, что позволит проводить полноценные расследования, выявляя мошеннические схемы, подозрительные операции и потенциальных недоброжелателей.
Что делать, если информации очень много
Большие массивы данных невозможно качественно обработать вручную, хотя на данный момент именно этот подход используется повсеместно. Естественно, ручная обработка влечет за собой определенные риски: неточности, проблемы с распутыванием сложных схем, упущенные детали. От этого страдает качество расследования.
Чтобы исключить ручной анализ, в МДА разработали специальный инструмент — VAS. Он позволяет анализировать явные и неявные связи между совладельцами, владельцами, родственниками и другими аффилированными лицами, и организациями, расследовать вовлеченность субъектов в подозрительные финансовые операции и прочее.
После загрузки данных, инструмент в наглядной графической форме отображает связи между объектами анализа, помогает находить мошеннические схемы или подозрительные операции. Результаты работы инструмента выглядят следующим образом:
Таким образом, можно, например, узнать, что два якобы независимых участника торгов подавали тендерную заявку с одного IP-адреса, или что учредитель одного из претендентов связан с ответственным за проведение закупки на стороне компании-заказчика лицом.
За одну секунду алгоритм может просчитать более 2 млн связей, постоянно двигаясь «вглубь» и находя новые скрытые зависимости. Добиться такого эффекта вручную невозможно. Все это повышает качество расследований и их скорость, тем самым можно определить недобросовестного контрагента или нечестного сотрудникам компании еще до того, как он успеют нанести ущерб.