В современном мире высоких технологий участники финансового рынка успешно конкурируют между собой в технологических инициативах. В настоящей статье мы рассмотрим актуальные тренды и текущие сложности удаленной и видео идентификации, оценим потенциал возможностей и рисков, а также способов управления ими.
Широкий спектр возможностей для бизнеса и клиентов:
Удаленная идентификация потенциально открывает как финансовым организациями, так и их клиентам широкий круг возможностей:
- скорость – заем может быть предоставлен в момент принятия потребительского решения; он не привязан ни к часовому поясу в масштабах большой страны, ни к времени работы офиса;
- доступность – для получения займа достаточно наличия рядом вышки сотовой сети или wifi соединения; организация будет непосредственно там, где заемщику нужны деньги (онлайн или оффлайн магазин, предприятие сервиса, жилое помещение и т.д.);
- экономичность – заемщик экономит время на посещение офиса, не отказывается от получения займа из-за временных затрат, а организации не нужно организовывать офис, что позволяет сильно экономить издержки.
Удаленная идентификация особо актуальна для участников, рынка которые имеют амбиции к росту, но не могут позволить себе широкую филиальную сеть, а также не связаны с кредитными организациями и, соответственно, не могут делегировать им проведение идентификации в порядке, разрешенном законодательством.
Ключевые требования и риски:
Ключевыми требованиями к удаленной идентификации являются точность, полнота и достоверность. Необходимо убедиться, что заемщик и идентифицированное лицо идентичны, а все данные в ходе идентификации зафиксированы в полном объеме и корректно. Если отмеченные требования не удается выполнить, то это ведет к реализации кредитного, правового и регуляторного риска. Вероятность возврата займа становится ничтожно малой, кроме того, компания может быть привлечена к административной ответственности за ненадлежащее исполнение требований законодательства в сфере ПОД/ФТ[1], нарушение законодательства о персональных данных, в ряде случаев может потребоваться корректировка отчетности.
В рамках удаленной идентификации - проводится установление определенных Федеральным законом №115-ФЗ сведений о клиентах, их представителях, выгодоприобретателях, бенефициарных владельцах и подтверждению достоверности этих сведений с использованием государственных и иных информационных систем. Несмотря на отсутствие необходимости, в отличие от банковской практики, личного присутствия клиента при заключении договорных отношений с финансовой организацией, возможность полной фиксации требуемых сведений при удаленной идентификации затруднена.
Во-первых, если человек не зарегистрирован в Единой биометрической системе, то идентичность его и паспортных данных может быть вопросом. Известны многочисленные случаи, когда по недавно потерянным и похищенным паспортам, еще не попавшим в базу недействительных паспортов МВД России, получались микрозаймы. Вместе с тем, уровень проникновения Единой биометрической системы пока еще не высок. В феврале 2024 года на выставке «Россия» проведена регистрация миллионного пользователя ЕБС, что пока несравнимо с количеством экономически активного взрослого населения.
Во-вторых, государственные информационные системы содержат данные только о российских гражданах, сведения об иностранцах и лицах без гражданства в них отсутствует, что ограничивает клиентскую базу.
В-третьих, при идентификации требуется установить ряд сведений, таких как наличие/отсутствие выгодоприобретателя и бенефицара, отнесение к публичным должностным лицам, предполагаемые цели установления деловых отношений, источники происхождения денежных средств, которые целесообразно получать в диалоге с клиентом, пусть и в дистанционном режиме.
Упрощенная идентификация: плюсы и минусы
Отмеченные ограничения механизма удаленной полной идентификации в настоящее время делают «рабочим» преимущественно механизм упрощенной идентификации, в рамках которого требуется получить от клиента ФИО, паспортные данные, на выбор номера: СНИЛС/ИНН/полиса ОМС/водительского удостоверения и номер контактного телефона, либо пройти аутентификацию через Госуслуги с подтвержденным профилем. В целях практической реализации данного механизма например, микрофинансовые организации с 2021 года получили доступ к Системе межведомственного электронного взаимодействия.
Однако при упрощенной идентификации максимальная сумма микрозайма ограничена размером в 15.000 рублей. Данное ограничение действует с 2016 года и возможно стоит эскалировать перед Банком России, Росфинмониторингом, а при их поддержке и перед законодателями вопрос об увеличении предельной суммы микрозайма при проведении упрощенной идентификации. Аналогичные по своей сути изменения были проведены в 2024 году в отношении премий по договорам страхования, коммунальных платежей.
Будущее технологий: видеоидентификация
Перспективы развития удаленной идентификации лежат в русле использования видео-технологий. Данный подход находит понимание у Банка России и Росфинмониторинга. Так, в мае 2024 года Росфинмониторинг подготовил законопроект, предусматривающий использование экспериментального правового режима при удаленной идентификации в соответствии со специальными нормативными требованиями Банка России. В свою очередь, Банк России подготовил проект изменений нормативных актов по вопросам регулирования экспериментальных правовых режимов, однако, детального регулирования порядка проведения видео-идентификации пока не опубликовал. Вместе с тем, в октябре 2024 года Банк России привлек к проблеме внимание экспертного сообщества, издав доклад для общественных консультаций по теме развития механизмов удаленной идентификации в системе ПОД/ФТ. Как правило, подобные доклады являются предвестниками значимых регуляторных изменений.
Несмотря на то, что внедрение видео-идентификации, по всей вероятности, является ближайшим будущим российского финансового рынка, данный механизм пока вызывает ряд опасений.
Во-первых, это кибербезопасность и вероятность подмены личности за счет дип-фейков при видео-идентификации. Мы все с улыбкой наблюдаем в социальных сетях, как танцуют, поют и разыгрывают сценки всем хорошо известные публичные лица, «сценический» образ которых сгенерирован искусственным интеллектом в рамках технологии DeepFake. Однако, когда это коснется обычных клиентов, не публичных и визуально не известных, то улыбка с лиц может пропасть в силу возникновения значительных рисков. Во-вторых, это конкуренция, многие банки в последние пару лет активно вкладывались в расширение физических точек присутствия и усиление онлайн-канала продаж заемных средств, прежде всего, за счет финансовых организаций может повлиять на эффективность их инвестиций.
Как предотвратить противоправные действия при удаленной идентификации
В части мер предотвращения противоправных деяний, в том числе, связанных с подменой личности, при проведении удаленной идентификации возможно применять следующие:
- установление пороговых сумм совершения операций с использованием механизма удаленной идентификации, как со стороны финансовой организации, так и в ее пределах со стороны клиента;
- установление самозапретов на использование удаленной идентификации со стороны клиента, как в постоянном режиме, так и на период времени (в т.ч. ночные часы, периоды отпусков, перелетов, недоступности, когда мошеннические операции совершаются наиболее часто);
- внедрение второго фактора идентификации, помимо биометрии и видео-канала (например, цифровой код, пароль и т.д.);
- установление на стороне финансовых организаций систем анализа качества изображения и звука на предмет выявления дипфейка (замедление картинки, сглаживание, нечеткость контуров, особенности заднего фона, нелогичность формулировок и иные) – вместе с тем с развитием искусственного интеллекта эффективность данных мер будет падать;
- анализ IP клиента на предмет выявления нестандартных признаков подключения, с блокировкой операций при наличии подозрений;
- внедрение онлайн обновления сведений в бюро кредитных историй и центральном каталоге кредитных историй (сейчас с задержкой), что сделает невозможным получение большого количества ссуд и займов в разных банках и МФО в сжатый период времени;
- установление возможности блокировки денежных средств с признаками хищения даже после нескольких транзакций, что снизит потенциальную выгоду от их хищения.
Очевидно, что использование комплекса защитных мер существенно снизит риски финансовых организаций при использовании удаленной идентификации и дистанционного канала ведения бизнеса, что даст новые преимущества клиентам и рынку.
Знай своего клиента и антифрод-менеджмент.
В рыночных условиях конкурентные преимущества имеют те компании, которые хорошо знают своего клиента, проактивно предсказывают его потребности, сложности и вероятность дефолта.
В соответствии с требованиями Федерального закона №115-ФЗ участники финансового рынка обязаны идентифицировать своих клиентов, их представителей, выгодоприобретателей и бенефициарных владельцев, а также изучать их деятельность, оценивать риски совершения операций, связанных с легализацией преступных доходов, и предпринимать действия по их снижению.
Выполнение данных требований противолегализационного законодательства зачастую рассматривается участниками рынка как существенная затратная часть их бюджетов. Более того, за нарушения возможны существенные штрафы, как на должностных лиц, так на организации.
Вместе с тем, в ходе идентификации и изучения клиентов участники рынка накапливают существенные массивы данных, рациональное использование которых может привести к ряду материальных выгод за счет:
- более точной оценки комплексного риск-профиля клиента при приеме на обслуживание, что позволяет предоставить клиенту заем с доходностью и дюрацией, отвечающими существующим рискам;
- эффективного управления кредитным риском, минимизации хищений, просрочек и невозвратов в период обслуживания;
- кросс-продаж, т.е. предложения клиенту дополнительных финансовых продуктов, услуг и даже товаров от дружественных компаний, которые отвечают его потребностям.
К числу накапливаемых данных относятся:
- в части физических лиц: сведения о поле, возрасте, семейном положении, местах жительства, проживания, работы, иных источниках доходов, долговой нагрузке, целях обращения в финансовую организацию, в ряде случаев имеющемся имуществе;
- в части юридических лиц: сведения об организационно-правовой форме, лицензиях, взаимосвязях, сфере бизнеса, капитале и активах, иных финансовых показателях, в т.ч. перспективных, целях обращения в финансовую организацию и источниках погашения заемных средств.
Структурирование и анализ данных
Перечень данных, которые можно собирать, не ограничивается нормативными актами, предоставляя полноту возможностей участникам рынка. Вместе с тем, процесс сбора данных должен быть незабюрократизированным и удобным для заемщика, чтобы не отпугнуть клиента особенностью сбора информации.
Собираемые данные в целях последующего анализа необходимо качественно структурировать, избегая ошибок ввода информации. Хорошо помогают заранее заведенные и постоянно актуализируемые справочники данных для соответствующих полей.
Собранные данные анализируются в отношении отдельного клиента, а также в отношении групп равных, то есть клиентов объединенных по совпадению значений совокупности характеризующих признаков. Чем выше детализация, тем, как правило, точнее получаются результаты анализа. Вместе с тем, бесконечная детализация, во-первых, ограничивается объемом массива данных, имеющихся в распоряжении финансовой организации, а, во-вторых, может повлечь избыточные затраты на формирование методологии анализа и оценки его результатов.
В рамках анализа на индивидуальной основе основной упор делается на историю взаимоотношений клиента с Вашей и другими финансовыми организациями. По сути - это скоринг, основанный на кредитной истории, с получением дополнительной информации о финансовом положении и потребностях клиента в моменте, что делает его оценку более точной. Кроме того, в рамках подобного анализа можно выявить потребность клиента в дополнительных услугах, например, предложить ему страховку, пакет сервисных услуг или юридическую консультацию.
В рамках анализа групп равных индивидуальная оценка может быть уточнена. Например, по своим признакам клиент попадет в группу, характеризующуюся повышенной вероятностью дефолта. Это должно найти отражение в условиях предлагаемого клиенту продукта, как минимум, заем будет дороже, в прямой корреляции с риском, а в ряде случаев может быть отказ в предоставлении заемных средств. Другой пример: в ходе анализа может быть выявлено, что клиенты группы, к которой относится клиент, чаще других покупают, допустим, страховку, хотя сам клиент прямо о намерении такого приобретения не заявляет. В результате предложения клиенту в таком примере страхового полиса вероятность его покупки будет существенно выше. Безусловно, можно возразить, что можно предлагать всем клиентам приобрести, допустим, полис – однако, это утяжелит бизнес-процесс и может повлечь жалобы на навязывание дополнительных услуг.
Глубокий анализ клиентов на индивидуальной основе и в составе групп равных дает существенный вклад и в процедуру предотвращения мошеннических операций (антифрод-менеджмент). При проведении такого анализа могут использоваться современные технологии анализа больших данных, в т.ч. на основе искусственного интеллекта. Такие технологии по мере распространения существенно удешевляются и становятся доступными даже небольшим игрокам рынка, главное правильно подобрать фокус приобретаемого продукта под свои задачи. Технологии искусственного интеллекта обучаемы, в т.ч. самостоятельно, что позволяет лишь наращивать точность результатов анализа по мере наработки практики.
Использование инструментов «знай своего клиента» и информации, полученной в ходе их применения, в скоринге и антифрод-менеджменте дает существенный экономический эффект, повышая прибыль финансовой организации. Подобный подход позволяет вывести ответственных сотрудников и подразделения финансового мониторинга в состав зарабатывающих и дополнительно повысить их значимость в структуре кредитных организаций и НФО.
[1] Часть 1 статьи 15.27 КоАП в части неисполнения требований по идентификации клиентов, а в случае представления в уполномоченный орган недостоверных сведений в результате риск-событий при удаленной идентификации, то также и за нарушения в части представления сведений (штраф на ЮЛ от 50 до 10 тыс руб, на ДЛ от 10 до 30 тыс. руб).