РБК Pro —  
информационный сервис для предпринимателей и управленцев. Первый месяц — бесплатно
РБК Pro
— сервис для вашего бизнеса. Зарегистрируйтесь и получите доступ ко всем материалам. Первые 30 дней бесплатно.

Как технологии изменили сферу комплаенс

Финансы IT Финансы и бухгалтерия Цифровизация Статьи РБК
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 (закон 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).