Экономическое мошенничество: как обманывают заказчики, поставщики и сотрудники и что с этим делать

Согласно опросу PwC, почти половина компаний столкнулась с экономическим мошенничеством за последние два года. 20% респондентов больше всего пострадали от действий контрагентов.

Мошенники встречаются как внутри компании, так и вне ее. Это могут быть заказчики, поставщики, сами сотрудники. Наш эксперт по визуальным расследованиям Николай Васильев помог разобраться в типовых схемах обмана и рассказал, как предупредить мошенничество.

О чем расскажем в статье

Типовые схемы мошенничества заказчиков, поставщиков и сотрудников

Предложения-прикрытия, карусель предложений, исчезновение после предоплаты — три самые распространенные схемы обмана со стороны участников тендера.

Организаторы тендера обманывают, устанавливая фиктивные сроки контракта, детально описывая заказ или делая его очень крупным.

Мошенничество со стороны сотрудников — это коррупция, хищение или использование служебного положения.

Три примера того, как работают мошенники

Мошенники могут представляться сотрудником уполномоченных органов в сфере закупок или представителем торговой площадки, требовать дорогой сертификат или закупать товары у “своих” продавцов по завышенной цене.

Описываем три реальных кейса мошенничества.

Что делать, чтобы предупредить мошенничество

Рассказываем, когда нужно проверять поставщиков и сотрудников, и делимся тремя способами проверки.

VAS помог обнаружить способ обмана страховых компаний при автостраховании

Как страховым компаниям не пропустить, что к ним обратились мошенники? С помощью аналитического инструмента. Продукт VAS помогает проверить подозрительные страховые случаи и найти неочевидные взаимосвязи между клиентам, авариями, которые сложно обнаружить вручную.

С помощью VAS удалось в десятки раз ускорить расследования подозрительных кейсов и найти типовые схемы обмана страховщиков. 

Для пилота выбрали сферу автострахования. Последние пять лет некоторые автовладельцы начали страховать автомобили такси как личные машины. Страховой взнос для частного ТС выходит дешевле в три раза, а для такси применяется повышенный тариф. Это связано с тем, что такси эксплуатируются практически 24 часа в сутки, чаще попадают в ДТП, а значит больше изнашиваются.

На этапе страхования сложно определить, частный это автомобиль или такси. В результате анализа договоров и дополнительной информации с помощью VAS удалось найти связи между разными автомобилями и их владельцами. 

Оказалось, что люди действительно часто страхуют такси как обычные машины.

Для страховых компаний —  это потеря прибыли в виде недополученных взносов.

Провели анализ и других страховых случаев в сфере автострахования. Обнаружили «типовые» ДТП, когда поврежденными оказались одни и те же элементы кузова. Проверка с помощью VAS показала: водители устанавливали повреждённые в ДТП запчасти на целый автомобиль, имитируя ТС,  пострадавшее в ДТП.

Теперь компания понимает, какие случаи нужно проверять тщательнее и не будет терять прибыль.

Обнаружить мошенничество при закупках в пять кликов

За последние два года компании по всему миру потеряли 42 миллиарда долларов от экономических преступлений. И 13% из тех, кто столкнулся с мошенничеством, заявили, что потеряли более 50 миллионов долларов США.

| В среднем 6 случаев мошенничества регистрируется на одну компанию

Мошенничество с закупками входит в топ-10 экономических преступлений и занимает 19% от общего числа. 

Как компании готовятся к закупкам сейчас

Перед проведением торгов компании проверяют контрагентов: показатели деятельности потенциальных партнера, связи компании и руководителей с другими организациями и учредителями, наличие судебных исков и пр.

Но мошенники находят новые схемы, когда найти общих учредителей или адрес массовой регистрации становится совсем непросто. Возникает необходимость в специализированных инструментах, которые смогут “просканировать” все данные и просчитать связи между объектами до десятого уровня.

Что изменится, если использовать VAS: пример расследования

Посмотрите, как с помощью инструмента поиска связей VAS нашли аффилированных учредителей контрагентов у закупки на реконструкцию бомбоубежища в Николаевской области.

1. Добавили объект Тендер на рабочую область. Объект содержит всю информацию о торгах: заказчик, сайт, адрес, контактное лицо, ожидаемая стоимость, размер минимального шага понижения цены, вид тендерного обеспечения, информация о предмете закупки и пр.

Сам объект Торги уже имеет желтую метку “Видимость торгов”, т. к. суммы обоих участников тендера отличается незначительно, а значит, необходимо более тщательно рассмотреть закупку.

 

2. Добавляем участников закупки и видим суммы торгов: 2 070 000 гривен и 2 061 927 гривен.  

«Если на торги пришли два участника, сумма у которых отличается незначительно, а по итогу торгов сумма снизилась незначительно, как правило — это фиктивные торги», — эксперт по продукту VAS.

 

3. Находим путь. Выделяем участников торгов определяем, какую общую информацию необходимо найти у контрагентов: общее юридическое или физическое лицо, адрес, движимое или недвижимое имущество и пр.

«При поиске взаимосвязей между объектами исключаются банки, так как обслуживание в одном и том же банке не поможет определить мошенничество», — Эксперт по продукту VAS. 

 

4. Нашли общую связь. VAS показал, что учредитель первого участника торгов ТОВ «ОЛКРIС» одновременно является учредителем еще одного юридического лица — инжиниринговой компании «IНВЕСТБУД». Обе организации зарегистрированы на одном и том же адресе в г. Николаев. 

 

Дополнительно видим, что «IНВЕСТБУД» выступает учредителем другой организации «ПРОМСТРОЙМОНТАЖ», которое в свою очередь является учредителем второго участника торгов ТОВ «СТРОЙСЕРВIС ОСНОВА».

При поиске связей традиционным способом, когда организаторы торгов запрашивают информацию об участниках и их бенефициарах, картина выглядела бы следующим образом:

 

VAS помог быстро найти аффилированных участников. На основании полученной информации, служба безопасности может принять решение, допускать к закупке участников тендера или нет.

 

| Пятая часть всех экономических преступлений приходится на закупки


Аналитик или специалист, который занимается расследованиями, может редактировать информацию об объектах в VAS, присваивать объектам метки на соответствие. 

Как интерактивные расследования помогают бизнесу защититься от мошенников

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.

Когда нужно внедрять инструменты поиска связей

Сегодня речь пойдет о том, для чего и кому может понадобиться подобный инструмент и где брать информацию для анализа.

Как правило, подобные инструменты используются для решения двух задач.

Расследование экономических преступлений

Коррупционные преступления латентны, но правильный подход к визуальной аналитике данных упрощает расследование. Как правило, при организации коррупционных схем должностные лица ведут себя осторожно, тщательно маскируя преступления. Например, регистрируя компании-однодневки на друзей. В такой схеме далеко не всегда можно установить связи между людьми. Как быть в такой ситуации? Собирать и анализировать больше информации.

В рамках уголовных дел правоохранители могут получить доступ к различным базам данных. Например, о совместных выездах за границу, телефонных разговорах, предыдущих местах работы или учебы и прочее. Накладывая пласты этой информации друг на друга, можно увидеть всю картину. Правда, вручную проанализировать такой массив данных сложно, поэтому и нужны инструменты аналитики (например, VAS).

Проверка контрагентов и сотрудников

Некоторым компаниям приходится проводить внутренние расследования, выявлять недобросовестных сотрудников или контрагентов. Особенно важным этот вопрос становится при проведении закупок. Простой пример: у компании есть автомобили, которые нужно мыть. Ответственный за закупку человек создает новое юрлицо, оформляя его на родственника, а потом заказывает у него услуги. Часто оказывается, что цена по такому контракту значительно выше рыночной. Еще один пример – это банки, которым нужно проверять получателей кредитов или выявлять подозрительные операции.

Когда компаниям нужно задуматься о внедрении инструмента поиска связей

Подобные инструменты нужны бизнесу для защиты своей репутации, обеспечения финансовой безопасности, соблюдения норм законодательства. Как же понять, действительно ли компании нужно такое решение?

Мы выделили несколько формальных критериев, указывающих на необходимость как минимум задуматься о внедрении:

  • Тысячи транзакций в год.
  • Десятки тендеров ежегодно. Если компания проводит много закупок, то ей следует проверять своих потенциальных подрядчиков и поставщиков. Особенно тех, с кем раньше работать не приходилось.
  • Большая текучка кадров и/или огромный штат. Проблема больших компаний в том, что они не всегда понимают, кто у них работает или работал в прошлом. Например, сотрудника уволили за воровство, а через пять лет он снова пытается устроиться в компанию.

Где брать информацию для анализа

Проще всего получить данные правоохранительным органам. В ходе расследования уголовного дела они могут обеспечить себе доступ к большому набору баз данных: банковские истории, пересечения границы, история звонков, владение имуществом и так далее.

У бизнеса возможностей меньше, но все равно достаточно. Основными источниками будут агрегаторы данных типа СПАРК или YouScore. Они поддерживают информацию в актуальном состоянии, верифицируют ее. Остается лишь загружать данные в инструмент для анализа.

Еще один вариант – это самостоятельный сбор данных компанией. В этом случае нужно следовать нескольким правилам:

Централизованное хранение данных. Вся информация должна быть доступна для работы аналитикам из одной точки входа. Соответствующим образом нужно организовать и политики доступа к данным. Только так возможно увидеть общую картину.

Отказ от бумажных носителей информации. Очевидно, что проанализировать автоматически информацию с бумажного носителя нельзя. К тому же, ее легко потерять.

Единый формат хранения данных. Простой пример: название одной и той же улицы можно написать по-разному: «ул. Программистов», «у-ца Программистов», «улица Программистов». В итоге, вместо одного адреса можно получить три – это может исказить итоговый результат. Поэтому важно разработать единый стандарт хранения.

Может показаться, что сбор данных и аналитика – это прерогатива крупных компаний. Собирать информацию стоит всем, даже если в планах нет внедрения инструментов поиска связей, так как в будущем они могут пригодиться.

Кейс: Как визуализация данных помогла выявить схему обналичивания средств

Коммерческие банки часто проваливают задачу Центробанков по поиску подозрительных операций и мошеннических схем. Причина такой ситуации обычно кроется в том, что люди из комплайенса просто не способны качественно обработать весь массив доступной информации и отыскать связи. Как итог, штрафы и репутационные потери.

О том, как можно выявить подозрительные финансовые операции (обналичивая деньги через ИП), используя только собственные данные о клиентах и их транзакциях, на практическом кейсе рассказывает эксперт Международного делового альянса по продукту VAS.

Вот мы и подошли к необходимости анализа большого массива данных о клиентах и их транзакциях, а также о поиске взаимосвязей между ними. Не вести эту аналитическую работу банки не могут. И тут начинается самое любопытное.

Несмотря на высокий уровень автоматизации работы финансовой и правоохранительной сфер, подобного рода задачи до сих пор решаются в основном вручную. Если мы говорим о банке, то выглядит это примерно так: человек анализирует каждую транзакцию по определенному набору критериев. Если его что-то смущает, то он открывает карточку клиента и смотрит, что это за юрлицо, кто им руководит, где оно располагается и так далее. Те же манипуляции проделываются и для контрагента. И если специалист видит, что, например, обе компании зарегистрированы по одному адресу или у них общий учредитель, то с большой долей вероятности здесь что-то не так.

Казалось бы, ничего сложного. Но что если учредителей у каждой компании по 50 или нет столь очевидных связей? Удержать в голове всю информацию просто невозможно.

 

Как сейчас решается эта задача

Самый главный вопрос в таком случае: каким инструментом нужно решать эту задачу.

Вот три распространенных варианта:

— Ручной анализ. Самый распространенный вариант, не требующий изменений в ИТ-инфраструктуре. К его недостаткам можно отнести недостаточную глубину проработки, невысокую скорость и все то, что можно назвать общим термином «человеческий фактор».

— Готовые ИТ-решения. Например, инструменты типа VAS от МДА. Требуют затрат на покупку ПО и некоторые изменения в бизнес-процессах. Компенсируется это скоростью работы и почти бесконечной глубиной поиска связей.

— Написание собственного аналитического решения. Этот вариант достаточно дорог и подходит тем организациям, которые обладают опытом и экспертизой в подобных расследованиях, а также разработке ПО.

 

Как мы нашли схему ухода от налогов через ИП

Мы бы хотели поделиться своим кейсом поиска (и обнаружения) схем ухода от уплаты налогов.

Загрузив в VAS данные о транзакциях некоторых юрлиц, мы смогли определить некоторые устойчивые связи, которые стали очевидными после их визуализации. Схема получилась такой:

Как оказалось, юрлица регулярно переводят деньги на счета подконтрольных ИП. В итоге, служба безопасности легко фиксирует мошенническую схему, целью которой является уход от уплаты налогов и получения наличных.

Какая информация нужна для такого расследования?

Как правило, для расследования описанного выше кейса достаточно информации, которая уже есть у банков: копия Устава и других учредительных документов, где уже содержится информация о компании и ее бенефициарах. Вопрос только в том насколько глубоко комплайенс-специалист сможет ее проанализировать (с учетом исторических данных).

О каких именно данных речь:

— Информация обо всех транзакциях

— Информация о компании и ее контрагентах

— Информация об организационно-учредительных связях

В идеале, было бы хорошо иметь еще и информацию об использовании клиентом систем дистанционного банковского обслуживания (ДБО). А если точнее, то данные об IP-адресах устройств, с которых производился вход в систему. Зачем? Далеко не всегда информация об организационно-учредительных связях может показать совпадения, но «выдает» мошенников то, что они заходят в систему ДБО с одного IP-адреса.

Чтобы повысить точность расследований, можно обогатить базу информацией и из других источников. Например, использовать данные из кредитных бюро, открытых государственных баз данных (решения судов, недобросовестных налогоплательщиков и так далее), от независимых сервисов типа YouControl в Украине, которые дополнят картинку по контрагентам, которых в базе банка нет.

Где «подводные камни»

Казалось бы, все выглядит довольно просто и красиво. Что может пойти не так?

Проведение визуальных расследований может столкнуться с некоторыми проблемами. И кроются они не в технической части (за нее, как правило, отвечает интегратор), а в бизнес-процессах организации:

  1. Политики безопасности. В банках обычно очень жестко разграничены права доступа к тем или иным сведениям. Скажем, у комплейенса может быть информация о транзакциях клиента, но не быть доступа к его кредитной истории или результатам скоринга. Без этой информации расследование будет неполным.
  2. Непонимание ценности информация, которая уже есть. Например, сотрудники банка часто думают, что карточки клиента для поиска мошенников достаточно. В то же время для эффективных расследований им может понадобиться информация об организационно-учредительной составляющей, транзакциях или ДБО.
  3. Квалификация аналитика. Как правило, если ПО установлено и настроено грамотно, созданы все сущности, настроены связи и взаимосвязи, то дальше все зависит от квалификации аналитиков, которые будет разворачивать цепочки связей и изучать их.

С чего начать тем, кто планирует проводить визуальные расследования

Работа с визуальными расследованиями опирается в основном на работу с данными. Так что накапливать их нужно как можно раньше. В будущем это упрощает работу.

Вот несколько рекомендаций по сбору и подготовке данных, которые здорово облегчат жизнь в будущем:

  1. Приводите данные к единому формату. Например, один и тот же адрес можно ввести несколькими способами: «пр-т Независимости», «проспект Независимости», «пр. Независимости». И многие операционисты так и делают. В дальнейшем такая вариативность усложняет анализ и создает много «шума».
  2. Внедряйте системы электронного документооборота. Уходите от произвольных таблиц Excel, пересылки документов по электронной почте и так далее. Переходите на системы электронного ведения счетов, счетов-фактур и прочее. Это позволит накапливать информацию, которую затем может будет анализировать или использовать как-то еще.
  3. Централизуйте данные. Информация всегда должны быть доступна из одной точки. Для этого нужно каким-то образом сделать одну точку входа во все базы, чтобы из нее аналитик мог получить все нужные ему данные для комплексного анализа. Точечный анализ всегда менее эффективен.

Ну и совет напоследок: собирайте информацию. Никогда не знаешь, когда она может пригодится.

Как защитить свой бизнес с помощью инструмента VAS и открытых данных

Цифровая трансформация почти всех сфер жизни привела к тому, что теперь нам доступны большие объемы различных данных. Например, решения судов, информация от налоговых органов, данные кадастра и так далее. Сами компании накапливают знания о своих сотрудниках и клиентах. 

Может показаться, что вся эта информация — бесполезна, так как неясно, что с ней делать. Особенно если ее становится очень много. В действительности, при должном подходе и правильно подобранном инструментарии, эти данные могут стать ценным оружием для защиты бизнесом своих репутации и денег. 

Одним из инструментов превращения информации в орудие самозащиты для бизнеса является разработка Международного делового альянса — инструмент поиска связей VAS.

Как он работает

Компании, например, банки или крупные корпорации, могут загрузить в VAS информацию о своих клиентах, транзакциях или подрядчиках, а затем обогатить ее данными из открытых источников (например, из реестров должников или судебных решений). Инструмент анализирует информацию и установит связи между объектами, если они есть. 

Как это работает на практике

Для демонстрации работы VAS мы загрузили в инструмент данные об украинских тендерах, опубликованные в открытых источниках. По одному из тендеров (реконструкция бомбоубежища) появилась следующая картина:

 

Из   схемы выше видно, что в тендере участвуют две компании, связанные одним учредителем. Такой сценарий распространен в случаях, когда во время торгов нужно создать видимость соревнования.

В приведенных торгах победила одна из этих компаний. И если судить по данным о претензиях со стороны заказчика, опубликованным все в тех же открытых реестрах, проект завершился неудачей. 

Подобные истории происходят и в других сферах бизнеса. VAS в них может быть использован аналогичным образом. Например, банки могут проверять с его помощью кредитополучателей или определять подозрительные операции. 

Анализируя своих клиентов и контрагентов, бизнес проводит первичный «отсев» ненадежных контрагентов или мошенников. И это помогает ему сохранять свои деньги и репутацию. 

В следующей публикации речь пойдет о том, когда компаниям стоит задуматься о внедрении инструментов поиска взаимосвязей и где брать информацию для визуальных расследований.