Юлия Елисеева, эксперт компании Refinitiv, рассказывает, как за последнее время в России изменилась сфера комплаенс и с какими вызовами ей постоянно приходится сталкиваться из-за глобальной цифровизации
Изначально комплаенс рассматривали исключительно как инструмент, помогающий обеспечить соответствие регуляторным требованиям. Сейчас это неотъемлемый элемент корпоративной культуры, который позволяет строить открытый бизнес.
Развитие сферы комплаенса в России целиком зависит от регулятора. Финансовые организации первыми столкнулись с необходимостью соответствовать закону о противодействии легализации доходов, полученных преступным путем (115-ФЗ вступил в силу в 2001 году). Чтобы соответствовать новым требованиям, компаниям пришлось создать отдельные подразделения, которые занимаются проверкой деятельности клиентов, анализом их операций и предоставлением соответствующей отчетности регулятору.
От дискет до автоматизированных платформ
Сейчас сложно поверить, но сначала анализ финансовых операций в России проводился исключительно вручную. Отчеты передавали регулятору на зашифрованных дискетах, а процесс отправки занимал целые сутки.
Но технологии проникают во все сферы человеческой жизни, и комплаенс не исключение. Сегодня построить необходимые отчеты и проанализировать данные можно автоматически. Например, можно очень быстро проверить клиентов по спискам террористов, которые отправляются регулятором в кредитные организации.
Количество ручного труда сократилось, но возникли новые вызовы — автоматизированные инструменты облегчают решение повседневных задач, но не способны полноценно заменить работу специалиста.
Число рекомендаций на сайте Банка России за последние десять лет увеличилось примерно в восемь раз. За несоблюдение требований к финансовой отчетности и 115-ФЗ ежегодно отзывается около сотни лицензий. Поэтому комплаенс-специалисты вынуждены решать все больше новых сиюминутных задач:
- присвоение уровня риска по каждому клиенту;
- ежегодный мониторинг;
- проверка бенефициарных собственников;
- предотвращение сомнительных операций;
- выявление транзитных схем;
- идентификация публичных должностных лиц;
- предотвращение манипулирования рынком и т.п.
Это далеко не полный перечень, и он постоянно расширяется. Если бы не современные технологии, финансовые организации не смогли бы обслуживать своих клиентов с учетом всех требований регулятора.
Специалистам сферы комплаенс сегодня доступны многие автоматизированные решения. Доступные инструменты можно условно разделить на несколько групп:
- платформы для принятия на обслуживание клиентов (onboarding platform);
- платформы для ведения анкет клиентов и выполнения требования KYC (Know Your Client — «Знай своего клиента»);
- скрининговые решения для проверки благонадежности контрагентов (screening software);
- платежные программы для проверки платежей при их отправке (payment screening);
- решения для выявления сомнительных операций и отправки отчетности (AML software).
Основная сложность заключается в том, что зачастую автоматизированные системы не интегрированы между собой и не обладают достаточной гибкостью к регуляторным изменениям, что требует от компаний серьезных затрат на их модернизацию.
Изменение среды
Самый важный драйвер развития технологий в отрасли — изменения самой среды. Финансовые организации стали предлагать цифровые продукты, перешли на мобильный банкинг и дистанционное обслуживание. Китай, например, лидирует на рынке банкинга прежде всего благодаря открытию цифровых банков WeBank и MyBank и своему стремлению полностью избавиться от бумажных денег к 2022 году.
Значительно облегчила работу комплаенс-специалистов технология big data, которая позволяет обрабатывать большие массивы неструктурированной информации.
Для анализа данных используются различные технологии: профилирование, метаданные, сетевой анализ, объединение данных, прогнозирующая аналитика (profiling, metadata, network analysis, data fusion, predictive analytics).
Машинное обучение (machine learning) применяется для выявления сомнительных схем. Оно включает в себя применение алгоритмов, упрощает разведочный поиск и трекинг в новостных потоках. А искусственный интеллект (artificial intelligence) позволяет построить взаимосвязи между объектами.
Кроме того, для идентификации пользователей организации из разных сфер уже широко применяют технологии распознавания лиц (face recognition), а для работы с контрагентами используют блокчейн.
Большим прорывом для финансовых организаций стала возможность удаленной идентификации. Этот механизм позволяет физическим лицам дистанционно получать финансовые услуги, подтвердив личность с помощью биометрических персональных данных в любом банке. Это повышает доступ к ним людям с ограниченными возможностями.
В России удаленная идентификация стала возможна с 30 июня 2018 года. Однако передача биометрических данных пока не пользуется большим доверием со стороны пользователей. Чтобы образ мышления изменился, нужно время, а также уверенность, что новые технологии принесут пользу.
Автор: Юлия Елисеева, эксперт компании Refinitiv
Материал из архива РБК Тренды
Читайте также:
Какой бизнес преуспеет после вируса. Кризис, особенно такой острый и внезапный, как сейчас, не просто обнуляет экономическую активность, но и сулит большие возможности в будущем. Важно только правильно предугадать тенденцию, что не всегда просто.
Семь смертных грехов искусственного интеллекта. Цифровые технологии заставляют трансформироваться даже такой консервативный институт, как церковь. Накануне коронавирусного апокалипсиса Ватикан объединился с IBM и Microsoft для воцерковления искусственного интеллекта.
Какие профессии исчезнут в ближайшем будущем? Глобализация, автоматизация рутинного труда приводят к исчезновению профессий и целых отраслей. Прогресс и цифровизация требуют новых навыков. Этот процесс логичен и не нов.