Знать своего клиента и принимать меры в борьбе с отмыванием денег – требования, стоящие перед современными финансовыми учреждениями
Фото: pexels.com
Привлечение новых клиентов и поддержка существующих для финучреждений сопровождается постоянным мониторингом с использованием санкционных списков (например, список Минфина Великобритании или OFAC в США), разработкой подхода, основанного на оценке риска, проверке операций и отчетности регуляторам. Одним из наиболее сложных требований противодействия отмыванию денежных средств является проверка и выявление политически важных лиц. Мониторинг должен осуществляться, поскольку регуляторы считают таких персон высоко рискованными, поэтому они будут подвержены более высокой степени проверки, чем другие клиенты.
Кто такие политически значимые лица
Единого общепринятого определения относительно того, кого следует считать политически важной персоной, нет. Но регуляторы во всем мире сходятся во мнении, что этот человек играет значительную политическую роль – имеет определенное влияние в государстве. Таким образом, понятие включает политиков, высших государственных служащих, судей высших судов, членов политических партий и высших должностных лиц в вооруженных силах. Регуляторы также требуют, чтобы родственники и близкие сотрудники таких лиц тоже подвергались проверке. Некоторые регуляторы требуют идентификации родителей, но не бабушек и дедушек, братьев и сестер, но не двоюродных братьев – то есть людей высших степеней родства.
Фото: pixabay.com
Следить за чиновниками и их близким окружением нужно, поскольку с ними связан больший риск отмывания денег из-за занимаемой ими должности. Ведь, во-первых, политик или судья высшего суда имеют больший доступ к государственной денежной массе, чем частный гражданин, а также больше возможностей совершать преступление (даже если преимущественно этого не делают). Во-вторых, высокопоставленное лицо может быть объектом угроз, шантажа. Родственники или близкое окружение политика тоже легко могут столкнуться с этими угрозами. Следовательно, политически важные лица должны быть идентифицированы и подлежать более высокому контролю со стороны финансовых учреждений. Это правило на практике означает более глубокую проверку, откуда берутся их деньги.
Какие проблемы возникают при скрининге политически значимых лиц
Единого согласованного глобального списка политически значимых лиц не существует. Ведь политики приходят и уходят, генералы и судьи высших судов покидают посты, браки расторгаются… Сохранять все это в одном актуальном списке – дело неблагодарное. Более того, политически значимые лица может быть трудно идентифицировать сразу. Представьте, если бы Элизабет Александра Мэри Виндзор захотела открыть счет в вашей компании, отнесли бы вы ее к политически значимым персонам? Нет? А должны были, потому что это королева Елизавета II. Предположим, мы обнаружили таких людей, что дальше?
Фото: pexels.com
Какая проверка нужна
Есть много факторов, которые могут помочь компаниям. Во-первых, эффективен подход, основывающийся на оценке риска. То есть все зависит от степени влияния, которое имеют политики. Во-вторых, есть инструменты, которые могут собирать и синтезировать данные и обеспечивать обновление в режиме реального времени. Эта форма анализа позволяет избежать проблем с устаревшей информацией. Разработчики обучают такие инструменты просматривать конкретные базы данных политиков и использовать искусственный интеллект, например, обработку естественного языка (NLP), для автоматического оттачивания результатов. Такие инструменты можно дополнительно настроить, глядя на слова и фразы, свидетельствующие о мошенничестве или коррупции, и мгновенно выдавать негативные новости на первый план.
К примеру, компания Idenfo разработала инструмент для использования контекстно-ориентированного веб-разбора на базе NLP и глубоких нейронных сетей, чтобы идентифицировать политически значимых персон и ассоциированных лиц со всего мира, включая неблагоприятный медиа-контекст, в котором они были задействованы.
Исследователи из испанского Университета Вальядолида создали компьютерную модель на базе искусственных нейронных сетей. Она рассчитывает вероятность коррупции в испанских провинциях. Например, если одна и та же партия остается в правительстве больше года, то показатели склонности к мошенничеству растут. С ее помощью можно спрогнозировать коррупцию за три года до ее проявления, уверяют ученые. Тем временем команда ученых из Мариборского университета в Словении и Университета Маринга в Бразилии провели исследования и пришли к выводу, что ИИ способен вычислить не только самую преступную схему, но и роль злоумышленников в ее воплощении в жизнь.
По материалам fintechmagazine.com
ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: НАТО создает фонд развития военных ИИ-технологий
В ООН призывают ограничить использование ИИ-сервисов
