Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Методы и модели противодействия мошенничеству на рынке финансовых услуг тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Завгородний, Максим Александрович
Место защиты Санкт-Петербург
Год 2006
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Методы и модели противодействия мошенничеству на рынке финансовых услуг"

На правах рукописи

ЗАВГОРОДНИЙ МАКСИМ АЛЕКСАНДРОВИЧ

МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ МОШЕННИЧЕСТВУ НА РЫНКЕ ФИНАНСОВЫХ УСЛУГ

Специальность 08.00.13 Ч Математические и инструментальные

методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ

Диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Санкт-Петербург 2006

Работа выпонена на кафедре информационных систем в экономике ГОУ ВПО Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Брусакова Ирина Александровна

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор Власов Марк Павлович

кандидат экономических наук, доцент Блинов Алексей Михайлович

Ведущая организация:

ГОУ ВПО Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики

Защита состоится года в часов на

заседании диссертационного совета К 212.219.01 при ГОУ ВПО Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет по адресу: 191002, Санкт-Петербург, уп. Марата, 27, ауд.324.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет по адресу: 196084, Санкт-Петербург, Московский пр., 103-а.

Автореферат разослан л/5 года

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук, профессор

.М.Корабельников

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Финансовые услуги являются основой финансового рынка. Основными компонентами финансовых услуг, согласно закону № 117-ФЗ О защите конкуренции на рынке финансовых услуг от 4.06. 999 являются банковские операции и сдеки, страховые услуги и услуги на рынке ценных бумаг. Рынок финансовых услуг в условиях Новой Экономики является одним из наиболее динамично развивающихся рынков где информационные технологии уже давно являются неотъемлемой частью ведения бизнеса. В финансовой индустрии конкурентное преимущество и технологии тесно переплетены и связаны между собой.

Рост доверия к рынку финансовых услуг, эффективность его работы в большей степени зависит от того, как и по каким правилам функционирует финансовый сектор. Финансовые институты в России и за рубежом стакиваются с множеством проблем, одной из которых является мошенничество. Стремительное развитие техники и коммуникаций, развитие информационных технологий и их активное использование для предоставления финансовых услуг способствует появлению и совершенствованию различных видов мошенничества, ежегодные потери от которого в мировом масштабе оцениваются в милиарды доларов. Так например, аналитики оценивают ежегодные потери участников платежных систем VSA и MasterCard в 3 с лишним мрд. американских доларов.

Мошенничество изучается в юридических науках, в методах криминалистического расследования, в страховании. Как правило, данные исследования носят описательный характер схем проведения мошенничества, а рекомендации сводятся к комплексу административных мер. В экономике мошенничество чаще всего упоминается в теории рисков и риск-менеджменте, в теории страхования и в методах противодействия легализации доходов, полученных преступным путем. Проблемам операционных рисков и мошенничеству, вопросам обнаружения, противодействия, разработке агоритмов выявления определенных типов мошенничества посвящены работы российских и зарубежных авторов; И.М. Годовского, Langsdorf Т. and Brause R. (Universitt Frankfurt), Грюнииг X., Брайович Братанович С. (University Sofia), Professor of finance Philippe Jorion (University of California), доктор Гарри Штордель (Basel-Ii Committee, Швейцария), Robert Dunnett, Cindy Levy, Antonio Simoes (McKinsey). В отечественной экономической науке проблеме риска уделяется значительно меньше внимания.

Теория риск-менеджмента рассматривает мошенничество как один из компонентов операционных рисков. Управление операционными рисками находится в стадии становления, а специфика мошенничества в поной

мере не учитывается. На Западе интерес к проблеме мошенничества заметно возрос, после того как в 2003 году Базельский Комитет обратил пристальное внимание на проблему операционных рисков. В российской экономической литературе не часто встречаются исследования по этой проблеме, по всей видимости, из-за молодости теории операционных рисков и не четко выраженной российскими финансовыми институтами потребности в развитии методов противодействия. Следует отметить, что за рубежом ответственность за мошенничество, как правило, ложится на банки, а не на их клиентов, ибо именно от банков зависит использование технических средств, которые могут в наибольшей мере минимизировать риски. Поэтому в экономически развитых странах существует законодательное регулирование ответственности и в большинстве случаев закон на стороне клиентов, что подтакивает банки уделять серьезное внимание методам противодействия.

Таким образом, необходимо не только развивать методы активной защиты, но и предлагать новые методики к проектированию систем противодействия с учетом целей минимизации потерь и снижения финансовых рисков.

Целью диссертационной работы является разработка моделей и методов противодействия мошенничеству для финансовых институтов и консатинговых компаний.

Для достижения поставленной цели в работе были определены и решены следующие задачи;

- проведен анализ значимости проблемы мошенничества для финансовых институтов;

- разработана классификация методов противодействия мошенничеству;

- выявлены факторы влияния мошенничества на деятельность финансовых институтов;

- проведен анализ инструментальных средств противодействия, используемых финансовыми институтами;

- предложен подход, позволяющий дать экспертную оценку инструментальным средствам противодействия и выявить их основные недостатки с целью формирования предложений к доработке или компенсации нереализованного функционала.

- уточнено понятие риск-профиля и предложен метод качественной оценки риска мошенничества в финансовых институтах на основе методики 5\ГОТ-анализа;

- разработан метод построения системы противодействия мошенничеству с учетом риск-профиля финансового института;

- разработаны модели обработки транзакций, учитывающие риск. профиль финансового института;

- предложен механизм определения защищенности банка от мошенничества;

На защиту выносятся:

1. Классификация методов противодействия мошенничеству.

2. Метод построения системы противодействия мошенничеству с учетом риск-профиля финансового института,

3. Модели обработки транзакций, учитывающие риск-профиль финансового института.

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:

- впервые проведен комплексный анализ методов противодействия мошенничеству в сфере финансовых услуг;

- предложена новая классификация методов противодействия мошенничеству;

- предложен подход, позволяющий дать Х экспертную оценку инструментальным средствам противодействия;

- уточнено понятие риск-профиля и предложен метод качественной оценки риска мошенничества в финансовых институтах на основе методики 5\УОТ-анализа;

- разработан метод построения системы противодействия мошенничеству с учетом риск-профиля финансового института;

- разработаны модели обработки транзакций, учитывающие риск-профиль финансового института;

- предложен механизм определения защищенности банка от мошенничества;

Объект исследования - финансовые институты (банки, страховые компании) и консатинговые компании, специализирующиеся на защите финансовых институтов от мошенничества.

Предметом исследования являются методы и модели защиты от мошенничества в сфере финансовых услуг.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования явились теория рисков, риск-менеджмент, принципы системного анализа и теория принятия решений в условиях риска и неопредел енн ости.

Теоретическая значимость диссертации заключается в разработке теоретических основ формирования банковских систем противодействия. Рекомендации по проектированию систем противодействию мошенничеству и метод выявления защищенности имеют практическое значение для страховых, консатинговых компаний и банковских служб внутреннего аудита.

Апробация: Основные положения исследования докладывались и обсуждались на научно-практических конференциях и семинарах студентов и аспирантов в 2004 - 2006 годах. Внедрение результатов исследования:

Результаты исследования были использованы в ОАО Промышленно-строительный банк для следующих целей:

]. Анализа инструментальных средств противодействия мошенничеству и составления обоснованного экспертного суждения о них.

2. Оценки операционных рисков процессингового центра банка, построения риск-профиля.

3. Разработки новых процедур обработки транзакций в рамках скриптов ой авторизацинной системы Ва$е24-еэ.

4. Повышения защищенности операций по пластиковым картам, внесены допонения в БД процессинга, изменены параметры обработки рискованных транзакций.

Публикации: по теме диссертации было опубликовано восемь работ, общим объемом 2.7 п. л.

Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и пяти приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении кратко изложены актуальность проблемы решаемой в диссертации; цели и задачи исследования; определены объект и предмет исследования; выделены элементы научной новизны и раскрыто теоретическое и практическое значение работы.

Первая глава посвящена изучению мошеннического события, анализу методов и моделей противодействия мошенничеству, изучению и сравнительному анализу инструментальных методов противодействия, классификации банковского мошенничества, выявлению факторов влияния мошенничества на деятельность компаний.

Крупные финансовые институты, предлагающие широкий спектр услуг, стакиваются с различными видами мошенничества. Мошенническое событие несет экономический ущерб и обладает свойствами неожиданности: наличие фактов мошенничества может ожидаться, но сам момент его возникновения, как правило, не известен или в течение длительного времени не возможно оценить размер ущерба. Таким образом, мошенничество несет риски и очень часто неопределенность. Обычно масштаб ' мошеннической активности характеризуют либо размерами потерь, либо потерями по отношению к оборотам или прибыли. Однако мошенничество приводит не только к убыткам. В диссертационной работе показано, что в той или иной мере мошенничество оказывает следующее воздействие:

1. Замедляет развитие технологичных сегментов бизнеса.

2. Означает непредсказуемость финансового результата (при условии высокой чувствительности к потерям, что свойственно российским банкам).

3. Приводит к угрозе возникновения репутационных рисков.

4. Тесно корелирует с кредитным риском и значительно увеличивает вероятность возникновения задожности (кредитные риски являются самыми значимыми для банков),

5. Рост убытков приводит к необходимости увеличения объема резервов (отвлеченных средств), а также увеличению собственного капитала (согласно требованиям Базельского комитета собственный капитал дожен учитывать операционный риск).

6. Вызывает рост издержек (за счет убытков и создаваемых резервов) и рост цены продуктов и услуг (хотя методом ценообразования часто является метод кросс-субсидизации).

7. Приводит к снижению показателей экономической эффективности: прибыли, рентабельности, нормы прибыли на вложенный капитал, коэффициентов RAROC и EVA (коэффициенты RAROC и EVA являются признанной мерой рентабельности с поправкой на риск).

8. Вызывает снижение капитализации.

Мошенничество часто классифицируют по источнику возникновения как внешнее мошенничество и внутреннее мошенничество. Данная классификация не определяет направление деятельности компании (финансового института), не претендует на роль поной, но является удобной для разделения угроз. Для классификации банковского мошенничества предлагается использовать понятие банковской операции. Классификация мошенничества по банковским операциям представляется наиболее поной с точки зрения учета событий и их проявлений, что целесообразно учитывать при разработке методов противодействия.

Предложенная классификация методов противодействия, условно разделена на лактивные и пассивные. К числу пассивных отнесены:

1. Метод резервирования денежных средств под операционные риски (модель, предложенная ЦБ РФ в №232П-Ф3 и модель Базельского комитета).

2. Метод поддержки размера капитала адекватного риску (модели BIA, SA, ASA, AMA Базельского комитета, а также модель капитала Н1, описанная в №110И-ФЗ).

3. Метод страхования (полис ВВВ),

К числу лактивных отнесены:

1. Методы предотвращения мошенничества.

2. Метод выявления (модели простых правил; повышения прозрачности и открытости совершенных транзакций; модель интелектуального анализа данных Data Mining и нейро-сетевые модели).

3. Метод ограничения возможных потерь (модели лимитирования операций; прямого директивного управления; мониторинга).

4. Метод оперативного взвешивания риска (скоринговые модели; модель взвешенного риска).

Каждой модели классификации дана оценка с точки зрения противодействия мошенничеству и описаны основные недостатки. Классификация использована как основа для подхода, позволяющего дать экспертную оценку инструментальным средствам и их соответствия потребностям финансовых институтов.

Среди существующих сегодня методов выявления мошенничества сложно выделить лидера. Каждый из них показывает приемлемые результаты для выявления определенного типа мошенничества, либо какого-то его аспекта. Соответственно, программное обеспечение, построенное на основе того или иного метода, справляется с мошенничеством определенного типа. Программные комплексы, которые сочетают в себе целый набор методов и агоритмов, обладают такими недостатками как сложность внедрения и высокая стоимость (в т.ч. высокая стоимость владения), которые не всегда адекватны достигаемому результату. Основными причинами неадекватности программных разработок являются разрозненность исследований в области мошенничества, игнорирование понятия риск-профиль финансового института, отсутствие сегментации типов угроз, недостаточное внимание к методам, предлагаемым теорией рисков. Под риск-профилем понимается набор рисков (мошенничества), с которыми стакивается компания, оценка степени их влияния и их приоритетность.

Таким образом, показано, что мошенничество хотя и не является главным риском, но в условиях современной экономики становится угрозой стабильному развитию финансового института. Помимо убытков мошенничество оказывает негативное влияние на результаты деятельности компании (финансового института). Опыт противодействия мошенничеству накапливается и некоторым банкам удается применять не только простые, но и более технологичные методы (например, Data Mining, нейро-сетевые агоритмы), однако не всегда сложность их применения адекватна достигаемому результату. Часто область применения методов противодействия ограничена только определенным видом мошенничества. Лишь некоторые из методов выявления мошенничества и управления рисками реализованы в программном обеспечении и используются финансовыми институтами за рубежом и в России,

Вторая глава посвящена разработке методов противодействия мошенничеству. В качестве основ новых методов противодействия используются положения теории финансовых рисков, а также рекомендации Базельского комитета и регулирующих органов. Мошенничество, как компонент операционных рисков, имеет ряд особенностей в отличие от других видов рисков. Особенности операционного риска заключаются в том, что его намного сложнее идентифицировать, оценить и характеризовать (измерить), а методы оценки и управления операционными рисками находятся в стадии

становления. Однако, финансовому институту следует понимать не только риски, которым он подвержен, но и степень их влияния и приоритеты. Универсальным инструментом, дающим представление о степени влияния и приоритетах, является построение риск-профиля финансового института. С его помощью дается качественная или количественная характеристика степени подверженности риска и их приоритеты.

Работу по построению риск-профиля рекомендуется начать с определения направлений возникновения риска мошенничества, разделяя угрозы по частотности и серьезности. Разделение рисков по частотности и серьезности уже встречается в работах других авторов, однако впервые применено и детализировано для мошенничества.

Для устранения недостатка, заключающегося в упрощенном представлении частотности (лингвистическими переменными высокая и низкая) и убытков (небольшие и крупные), предлагается применить следующую классификацию потерь: не превышающие размера минимальной расчетной прибыли; не превышающие точки безубыточности; не превышающие точки бездоходности; превышающие точку бездоходности.

Направления возникновения рисков мошенничества

Небольшие потерн Крупные потери

Низкая частотность > Внутреннее мошенничество; > Фальшивые ценные бумаги; > Поддека платежных документов и поручений (чеки, векселя, акцепты, депозитные сертификаты); > Внутреннее мошенничество; > Внешнее мошенничество, связанное с безопасностью систем; > мошенничество в кредитовании юридических лиц;

Высокая частотность > мошенничество с платежными инструментами (банковские карты); > мошенничество в кредитовании физических лиц; > фальшивые денежные средства; Не имеют значения, иначе это привело бы к краху

Таким образом, модель градации рисков предполагает один вариант расстановки приоритетов рисков: от потерь, не превышающих размера минимальной расчетной прибыли к потерям, превышающим точку бездоходности. Понятие риск-профиль используется в предложенном методе построения систем противодействия мошенничеству (рис. 1). Применение такого метода на практике позволяет учесть реальные потребности финансового института и его риск-профиль, что в свою очередь позволяет получить оптимальную систему противодействия.

работа с документами

анкетирование " интервью

совещания и переговоры

Х законодательство

правила международных

платежных систем нормативные акты и приказы центральных банков

Х условия договоров

4. Идентифицировать все риски, определить значимость и приоритет

Построение:

розы рисков

" спирали рисков

модифицированной розы рисков

5, Выпонить кластеризацию транзакций по группам и уровню рисков

Х Выделить транзакции, ответственность за которые может быть переложена

Х Выделить наиболее рискованные с точки зрения вероятности потерь транзакции

6. Формирование компенсационных мероприятий

Использование методов ограничения возможных потерь Увеличение количества используемых первичных мер противодействия Использование методов пассивной зашиты

Использование новых (для компании) технологических решений Выявление взаимосвязей и инициация внутреннего аудита (расследований) Разработка допонительных первичных мер противодействия

Использование метода оперативного взвешивания риска Принятие решения о субсидировании или отказ от предоставления услуги Использование методов выявления мошенничества

7. Выбор компенсационных мероприятий

8. Проектирование системы противодействия мошенничеству

Рис. 1, Метод построения системы противодействия мошенничеству

1. Выпонить описание рисков

2. Выпонить качественную оценку

3. Выпонить количественную оценку

4. Выявить влияние рисков

5. Идентифицировать главные риски

6. Построить риск-профиль

В рамках указанного метода предложен подход для описания мошеннических рисков и их качественной оценки. На основе идеи SWOT-анализа предложено строить розу рисков, спираль рисков, модифицированную розу и модифицированную спираль рисков для событий мошенничества (рис.2,3).

Quasi Cash 140 у

ЕС. МС - 120 Cash

Mailorder.*,

> /у- WjM-w / /11 Phone Order f~f --[Чf-3^Чu

-, Покупки РПЧ

--/ " --Л \

M Х \ 1

Покупки not PIN

ADM (CAT)

75.; -r __.....,v

V s I , л '

ATM cash' . - 4Cash Quasi Cash

'Покупки

Рис. 2. Роза рисков

Quasi Cash 1M> -гЧ

ЕС, МСл-- " ; Cash

..О- 1 / Ч

- 1 60Н ... Mailorder/ Д

.Покупки PIN

Г-45---У.....}-----} Покупки not PIN

Покупки

-Х''Cash

Quasi Cash

Рис. 3. Модифицированная спираль рисков

Для построения модифицированной розы рисков и модифицированной спирали рисков по осям откладываются относительные показатели потерь, т.е. потери по отношению к общему обороту по данному сегменту. Для наглядности результат приведен по базовым пунктам. Один базовый пункт соответствует одной сотой процента от сумм транзакций.

В рамках метода построения системы противодействия приводятся девять видов компенсационных мероприятий, которыми финансовые институты могут воспользоваться для снижения уровня мошеннической активности и финансовых рисков, вызванных мошенничеством. Среди них: использование методов пассивной защиты, увеличение количества используемых первичных мер противодействия, принятие решения о субсидировании, отказ от предоставления услуги и т.д.

Понятие риск-профиль также применяется в предложенных моделях обработки транзакта финансового института. Метод построен с использованием теории принятия решений в условиях риска и неопределенности и критерия Байеса для задач с известной вероятностью наступления внешних событии. Под вероятностью внешнего события понимается вероятность принадлежности к элементам риск-профиля. Критерий Байеса может использоваться в двух видах: как критерий максимума среднего выигрыша или как критерий минимума среднего риска.

Пусть известны вероятности вариантов внешних условий: Р1, />... РД. Если решение выбирается по значениям выигрышей, то для каждого решения находится средняя оценка по всем вариантам внешних условий (средний выигрыш):

2,-(Я,*А). ( = 1,2.....м

где Р; - вероятность внешний условий; В у - элементы матрицы выигрышей

Лучшим является решение с максимальной оценкой.

2ор1 =шах(2()

Если решение выбирается по значениям рисков, то лучшим будет решение с минимальной оценкой.

2, / = 1,2.....и

где - элементы матрицы рисков,

Для вычисления критерия в решаемой задаче используется следующая формула:

Eq"** - это модифицированная величина с учетом:

а) взвешивания по среднестатистической величине рисков в разрезе каждой составляющей риск-профиля. Выпоняется путем умножения выигрыша на среднестатистический показатель уровня мошенничества каждой составляющей риск-профиля.

р mod _ р LOSS # j LOSS LOSS Ч V

mod г- PROFIT * т PROFIT

p mod _ p. PROFIT ц, .

PROFIT ~ ^y LJ

где -Ьу Ч среднестатистический уровень мошенничества по j-му

компоненту риск-профиля. Подсчитывается методами статистического анализа по выборке транзакций. Рекомендуемый

, j LOSS

размер выборки - от полугода до нескольких лет. L>j выражается в процентах, соответственно для формул принимает значение 0<LjL0SS <1

Lj - среднестатистический уровень не мошеннических

Д Г PROFIT . , LOSS

(доходных) транзакции L. =1 ~Lj b) результата с корин г-анал из а (опционально). Выпоняется для LOSS путем вычитания коэффициента скоринга S у Ч In р, где р - результат, возвращенный модулем скоринг-анализа.

Причем, Stf>(-1)* [сумматранзакции]*[среднестатистический риск]. Таким образом, выражение для расчета Е^ принимает следующий вид: ,{.mod =E..loss +Sv для LOSS, j-1,2,.,.,N

mod л PROFIT 0

ij ~ Щ + S У ДЛЯ PROFIT, j 1,2,..., jV

Элементы матрицы выигрышей определяются следующим образом: В случае возникновения мошеннического события, потери означают финансовый убыток в размере суммы транзакции.

[Потери] = [Сумма транзакции]

Примечание: другие виды рисков (например, репутационные или кредитные) в данной модели учитывать не будем, поскольку преобразование нефинансовых рисков в денежный эквивалент может быть

выпонено только для конкретного примера и требует множества априорно известных данных.

Доход в случае не мошеннического события обычно составляет несколько процентов от суммы транзакции и может содержать фиксированную комиссию.

[Доход] = [Процентный доход] + [Не процентный доход] - [Издержки] Примечание: Pmin < [Процентный доход] < Ршах

[Не процентный доход] > О На практике: процентный доход 0.5% ... 10% не процентный доход > 0, издержки стремятся к const для каждой транзакции определенного типа.

Необходимо определить формулу подсчета [Потерь] и [Доходов] для каждой Eijtт.е. с учетом каждой альтернативы выбора Д... Aj и каждой

компоненты риск-профиля Bx..,Bj. После того как формулы заданы, на

основе данных каждой транзакции производится расчет элементов Еч

(либо Яу если применялась матрица рисков). Затем производится расчет

критерия Байеса и выбор оптимальной альтернативы.

Общая идея предлагаемого метода проилюстрирована на рис.4.

Г z, ]

Ч z= z,

+-А1: approve

А2: decline

A3: positive request

Zopt=rnax(Zi)

ЧкА4: negative request

"ХХA5'. negative call

-*A6: negative call

Рис.4 Схема модели определения способа обработки

Обозначения рис. 4: В - вектор вероятности принадлежности к компонентам риск-профиля; L - вектор среднестатистических потерь по компонентам риск-профиля; X - сумма транзакции; лScoring analysis -

результат проверки ядром скори нг-анал из а (опционально); А - вектор описывающий возможные способы обработки транзакта.

На основе предлагаемого метода построения систем реализован механизм определения защищенности банка, который заключается в выявлении мер, предпринимаемых банками для покрытия рисков и реализуемых компенсационных мероприятий. Также в диссертационной работе представлены модификации предложенной модели обработки транзакта на основе матрицы рисков, с учетом и без учета результатов скоринг-анализа.

Третья глава посвящена апробации модели взвешенного риска. Проведен анализ текущего состояния процессингового центра, выявлены риски и построен риск-профиль. Затем, на основе этих данных построена модель обработки транзакта. с использованием модифицированного критерия Байеса и стоимостной матрицы. Приведены результаты моделирования выпоненного с использованием системы MathCad 13 и MS Excel. Результаты тестирования модели:

метод позволил обоснованно находить оптимальный способ обработки для транзакций, характеризующимися небольшими суммами с большими рисками и большими суммами с меньшими рисками (85% транзакций).

по итогам тестирования транзакции, характеризующиеся значительными суммами с большими рисками и небольшими суммами с небольшими рисками (15% транзакций) обрабатывались стандартным образом, т.е. существенного влияния система не оказывала,

* ежемесячная переоценка вектора L (среднестатистические потери по компонентам риск-профиля) позволили достаточно быстро реагировать на изменяющиеся условия внешней среды. При увеличении рисков компонента риск-профиля большая часть транзакций направлялась на допонительную проверку, что позволяло своевременно выявить мошенничество, в тоже время, не загружая систему менее рискованными транзакциями.

при выборе способа обработки по критерию Байеса необходимо задавать границы критерия не четко, а с некоторым шагом. Желательно рассматривать несколько альтернатив при близких значениях критерия Zi и окончательный выбор осуществлять с учетом загруженности того или иного сервиса, реализующего альтернативу.

Важным результатом применения методов противодействия явилось снижение риск-капитала процессингового центра банка с 1 850 тыс. дол. до 1 480 тыс. дол. В соответствии с методикой, предлагаемой Базельским комитетом, риск-капитал переоценен с использованием метода SA.

Уменьшение риск-капитала привело к увеличению коэффициента RAROC (скорректированная на риск рентабельность капитала) с 54% до

66%, что свидетельствует о снижении рискованности и повышении

экономической надежности процессингового центра.

В заключении перечислены полученные в ходе исследования научные

результаты, определены дальнейшие направления совершенствования

противодействия мошенничеству на рынке финансовых услуг. Среди основных результатов выделим:

- мошенничество является значимой проблемой для многих финансовых институтов в России и за рубежом, что подтверждается результатами проведенного анализа;

- разработанная классификация методов противодействия мошенничеству позволила не только выпонить систематизацию методов, но и разработать подход для экспертной оценки инструментальных средств противодействия;

- выявлены восемь факторов влияния мошенничества на деятельность финансовых институтов, что в совокупности с традиционными характеристиками мошенничества позволяет более точно характеризовать и оценивать мошенническую активность;

- проведенный анализ инструментальных средств противодействия на основе предложенного подхода, выявил недостатки используемых программных комплексов, основным из которых является непонота используемых методов;

- на основе методики БХУОТ-анализа уточнено понятие риск-профиль, который используется для качественной оценки риска мошенничества в финансовых институтах и графической интерпретации рисков. Риск-профиль использован в методе построения систем противодействия и в методе обработке транзакций;

- метод построения системы противодействия мошенничеству с учетом риск-профиля финансового института позволяет построить систему сокращающую долю мошеннических транзакций и снижающую риски.

_ Результат достигается за счет применение моделей противодействия, которые соответствуют риск-профилю финансового института;

- на основе теории принятия решений в условиях риска и неопределенности разработан метод обработки транзакций, учитывающий риск-профиль финансового института. Апробация метода выявила, что он является наиболее эффективным для транзакций, характеризующимися небольшими суммами с большими рисками и большими суммами с меньшими рисками (85% транзакций). Достоверность модели взвешенного риска не превышает 10%;

- механизм определения защищенности банка от мошенничества позволяет выявить меры, которые предпринимает банк для покрытия рисков, а также количество и качество применяемых компенсационных мероприятий.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих

работах:

1. Завгородннй М.А. Методы обнаружения и прогнозирования мошенничества на рынке финансовых услуг. / Предпринимательство и реформы в России: Материалы работы десятой международной конференции молодых ученых-экономистов. - СПб.: Изд. Экономического факультета СПбГУ, 2004, - 0.1 пл.

2. Завгородний М.А. Мошенничество на рынке финансовых услуг. / Россия в мировом экономическом процессе: Материалы научной конференции. - СПб, Бат.гос.тех.ун-т, 2005. - 0.3 пл.

3. Завгородний М.А. Мошенничество в финансовой сфере как угроза информационной и экономической безопасности государства. / История национальной безопасности России: Материалы 39-й всероссийской заочной научной конференции. / Под редакцией С.Н. Поторока. - СПб.: Нестор, 2005. - 0.3 п.л.

4. Завгородций М.А. Мошенничество на рынке финансовых услуг. / Современные проблемы прикладной информатики: 1 научно-практическая конференция 23-25 мая 2005 г.: Сб. докл. / Отв.ред. И.А. Брусакова. - СПб.: СПбГИЭУ, 2005. - 0,2 п,л.

5. Завгородний М.А. Построение архитектуры систем выявления и противодействия мошенничеству на основе стратегии управления информацией о предметной области и оценки рисков. / Реформы в России и Россия в реформирующемся мире: Материалы научной конференции. Санкт-Петербург, 17 февраля 2006г., 4.1. - СПб, Бат.гос.тех.ун-т., 2006. - 0.2 п.л.

6. Завгородний М.А. Операционные риски финансовых институтов в условиях современной экономики. / Актуальные проблемы экономики и новые технологии преподавания (Смирновские чтения): Материалы пятой международной науч.-пракгич. конф. Т.2. - СПб: Изд-во МБИ, 2Q06, - 0.25 п.л.

7. Завгородний М.А. Проектирование систем противодействия мошенничеству. / Современные проблемы прикладной информатики: II науч.-пракгич. конф. 23-25 мая 2006 г.: Сб. науч. трудов /Отв. Ред. И.А. Брусакова, - СПб.: СПбГИЭУ, 2006. - 0.4 п.ч,

8. Завгородний М.А. Методы и модели противодействия мошенничеству на рынке финансовых услуг. / Вестник ИНЖЭКОНА. Серия Экономика. Вып. 2(11). - СПб.: СПбГИЭУ, 2006. - 0.25 пл.

Подписано в печать Хс?-^. Формат 60x84 У;б.Печ. л. Тираж экз. Заказ

Из ПК СПбГИЭУ, 191002, Санкт-Петербург, ул. Марата, 31

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Завгородний, Максим Александрович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ МОШЕННИЧЕСТВУ.

1.1. Состав операций кредитных организаций и классификация мошенничества.

1.2. Актуальность противодействия мошенничеству.

1.3. Классификация методов противодействия.

1.4. Обзор существующих инструментальных средств противодействия мошенничеству.

Выводы по первой главе.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ МОШЕННИЧЕСТВУ.

2.1. Основы новых методов противодействия.

2.2. Определение направлений возникновения рисков и их приоритетов.

2.3. Метод построения системы противодействия мошенничеству с учетом риск-профиля финансового института.

2.4. Модели взвешенного риска для обработки транзакций, учитывающие риск-профиль финансового института.

2.5. Механизм определения защищенности банка от мошенничества.

Выводы по второй главе.

ГЛАВА 3. РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДИКИ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ.

3.1. Определение текущего состояния и идентификация рисков.

3.2. Использование модели обработки транзакта с учетом риск-профиля финансового института.

Выводы по третьей главе.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Методы и модели противодействия мошенничеству на рынке финансовых услуг"

Актуальность исследования.

Финансовые услуги1 являются основой финансового рынка. Основными компонентами финансовых услуг, согласно закону О защите конкуренции на рынке финансовых услуг от 4.06.1999 №117-ФЗ являются банковские операции и сдеки, страховые услуги и услуги на рынке ценных бумаг. Рынок финансовых услуг в условиях новой экономики является одним из наиболее динамично развивающихся рынков, где информационные технологии уже давно являются неотъемлемой частью ведения бизнеса. В финансовой индустрии конкурентное преимущество и технологии тесно переплетены и связаны между собой. Системы управления взаимоотношениями с клиентами, консолидированные центры обработки вызовов, мобильные транзакции и электронные платежи являются необходимыми, широко распространенными, но в тоже время критическими для бизнеса.

Рост доверия к рынку финансовых услуг, эффективность его работы в большей степени зависит от того, как и по каким правилам функционирует финансовый сектор. Финансовые институты в России и за рубежом стакиваются с множеством проблем, одной из которых является мошенничество3. Стремительное развитие техники и коммуникаций, развитие информационных технологий и их активное использование для предоставления финансовых услуг способствует появлению и совершенствованию различных видов мошенничества, ежегодные потери от которого в мировом масштабе оцениваются в милиарды доларов.

Мошенничество исследуется в теории управления операционным риском, в юриспруденции и криминалистических науках. Проблемам операционных

1 Финансовая услуга - банковская услуга, страховая услуга, услуга на рынке ценных бумаг, услуга по договору лизинга, а также услуга, оказываемая финансовой организацией и связанная с привлечением и (или) размещением денежных средств юридических и физических лиц [94].

2 Новая экономика - это хозяйственная деятельность, результаты которой существенно зависят от используемых в ее рамках электронных технологий доставки и обработки информации [71]. Новая экономика - мир, в котором коммуникационные технологии создают глобальную конкуренцию [67].

3 Мошенничество - это хищение чужого имущества или приобретение права на чужое имущество путем обмана или злоупотребления доверием [75]. рисков и мошенничеству, вопросам обнаружения, противодействия, разработке агоритмов выявления определенных типов мошенничества посвящены работы российских и зарубежных авторов, в том числе И.М. Годовского (Платежные Технологии), Langsdorf Т. and Brause R. (Universitat Frankfurt), Грюнинг X., Брайович Братанович С. (University Sofia), Professor of finance Philippe Jorion (University of California), доктор Гарри Штордель (Basel-II Committee, Швейцария), Robert Dunnett (McKinsey), Cindy Levy (McKinsey), Antonio Simoes (McKinsey). В отечественной экономической науке проблеме риска уделяется значительно меньше внимания.

Теория риск-менеджмента рассматривает мошенничество как один из многих компонентов операционных рисков. Теория управления операционными рисками находится в стадии становления, специфика мошенничества в поной мере не учитывается. На Западе интерес к проблеме мошенничества заметно возрос, после того как в 2003 году Базельский Комитет обратил пристальное внимание на проблему операционных рисков [46]. В российской экономической литературе не часто встречаются исследования по этой проблеме, по всей видимости, из-за молодости теории операционных рисков и не четко выраженной российскими финансовыми институтами потребности в развитии методов противодействия.

В диссертационной работе исследованы аспекты мошенничества в финансовых институтах, включая его влияния на деятельность компании. Проведен анализ существующих методов защиты и снижения рисков, предлагаемых современной теорией. Исследовано практическое применение методов в финансовых институтах, используемые методы инструментального противодействия (программное обеспечение) и выявлены основные недостатки.

Актуальность научного исследования обусловлена следующим: 1. Необходимостью развивать методы активной защиты, предлагать методы и модели противодействия с учетом целей минимизации потерь и снижения финансовых рисков.

2. Необходимостью обязательной оценки риск-профиля финансового института и применением тех методов и моделей противодействия, которые соответствуют его риск-профилю.

3. Необходимостью устранять недостатки методов лоперативного взвешивания рисков.

4. Необходимостью разработки методик определения уровня защищенности финансовых институтов от мошенничества.

5. Необходимостью разработки инструментальных методов активной защиты.

В условиях недостатка исследований мошенничества с экономической точки зрения, растущей потребности со стороны финансовых институтов в совершенствовании методов противодействия, а также возрастающей роли операционных рисков и в методах их управления, декларированной Базельским комитетом и ЦБ РФ, автору диссертационной работы представляется, что исследование актуально с теоретической и практической точек зрения.

Поностью устранить мошенничество в экономической сфере, как и в любой другой, невозможно. Однако, принимая специальные меры, его можно держать под контролем, минимизировать ущерб и предотвращать значительное число криминальных проявлений.

Принимая во внимание вышесказанное, сформируем цели и задачи исследования, которые являются актуальными и востребованными рынком финансовых услуг.

Целью диссертационной работы является разработка моделей и методов противодействия мошенничеству для финансовых институтов и консатинговых компаний.

Для достижения поставленной цели в работе были определены и решены следующие задачи:

- проведен анализ значимости проблемы мошенничества для финансовых институтов;

- разработана классификация методов противодействия мошенничеству;

- выявлены факторы влияния мошенничества на деятельность финансовых институтов;

- проведен анализ инструментальных средств противодействия, используемых финансовыми институтами;

- предложен подход, позволяющий дать экспертную оценку инструментальным средствам противодействия и выявить их основные недостатки с целью формирования предложений к доработке или компенсации нереализованного функционала.

- уточнено понятие риск-профиля и предложен метод качественной оценки риска мошенничества в финансовых институтах на основе методики SWOT-анализа;

- разработан метод построения системы противодействия мошенничеству с учетом риск-профиля финансового института;

- разработаны модели обработки транзакций, учитывающие риск-профиль финансового института;

- предложен механизм определения защищенности банка от мошенничества;

Объект исследования - финансовые институты (банки, страховые компании) и консатинговые компании, специализирующиеся на защите финансовых институтов от мошенничества.

Предметом исследования являются методы и модели защиты от мошенничества в сфере финансовых услуг.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования явились теория рисков, риск-менеджмент, принципы системного анализа и теория принятия решений в условиях риска и неопределенности.

Теоретическая значимость диссертации заключается в разработке теоретических основ формирования банковских систем противодействия. Рекомендации по проектированию систем противодействию мошенничеству и метод выявления защищенности имеют практическое значение для страховых, консатинговых компаний и банковских служб внутреннего аудита.

Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:

- впервые проведен комплексный анализ методов противодействия мошенничеству в сфере финансовых услуг;

- предложена новая классификация методов противодействия мошенничеству;

- предложен подход, позволяющий дать экспертную оценку инструментальным средствам противодействия;

- уточнено понятие риск-профиля и предложен метод качественной оценки риска мошенничества в финансовых институтах на основе методики SWOT-анализа;

- разработан метод построения системы противодействия мошенничеству с учетом риск-профиля финансового института;

- разработаны модели обработки транзакций, учитывающие риск-профиль финансового института;

- предложен механизм определения защищенности банка от мошенничества;

Внедрение результатов исследования:

Результаты исследования были использованы в ОАО Промышленностроительный банк для следующих целей:

1. Анализа инструментальных средств противодействия мошенничеству и составления обоснованного экспертного суждения о них.

2. Оценки операционных рисков процессингового центра банка, построения риск-профиля.

3. Разработки новых процедур обработки транзакций в рамках скриптовой авторизацинной системы Base24-es.

4. Повышения защищенности операций по пластиковым картам, внесены допонения в БД процессинга, изменены параметры обработки рискованных транзакций.

Публикации: по теме диссертации было опубликовано восемь работ, общим объемом 2.7 п. л.

Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Завгородний, Максим Александрович

Выводы по третьей главе

Согласно методам и моделям, изложенным в первой и второй главах, в третьей главе проведено исследование текущего состояния ПЦ Банка, идентифицированы риски, на основе статистической информации построен риск-профиль. Во втором параграфе на основе построенного риск-профиля промоделирован метод обработки транзактов. Моделирование осуществлялось с помощь Mathcad 13 (йMathsoft Engineering & Education, Inc.), база данных по транзакциям в формате й Microsoft EXCEL. По итогам тестирования в агоритм внесены доработки, касающиеся окончательного выбора метода обработки с учетом загруженности того или иного сервиса, реализующего альтернативу (в случаях близких значений критерия Zi).

Важным результатом применения методов противодействия явилось снижение риск-капитала ПЦ банка с 1 850 ООО дол. до 1 480 ООО дол. Уменьшение риск-капитала привело к увеличению коэффициейта RAROC (скорректированная на риск рентабельность капитала) с 54% до 66%, что свидетельствует о снижении рискованности и повышении экономической надежности ПЦ. Так, например, при одинаковой прибыли (например, в 2 мн $, после вычета всех расходов, включая убытки от мошенничества), более высокий RAROC означает большую эффективность вложенного капитала.

Достоверность модели взвешенного риска не превышает 10%;

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе рассмотрены вопросы управления рисками мошенничества и некоторые прикладные проблемы, с которыми стакиваются финансовые институты (главным образом банки) при разработке, внедрении и эксплуатации методов и технологий противодействия. Перечислим основные выводы:

1. Мошенничество является значимой проблемой для многих финансовых институтов в России и за рубежом, что подтверждается результатами проведенного анализа;

2. Разработанная классификация методов противодействия мошенничеству позволила не только выпонить систематизацию методов, но и разработать подход для экспертной оценки инструментальных средств противодействия;

3. Выявлены восемь факторов влияния мошенничества на деятельность финансовых институтов, что в совокупности с традиционными характеристиками мошенничества позволяет более точно характеризовать и оценивать мошенническую активность;

4. Проведенный анализ инструментальных средств противодействия на основе предложенного подхода, выявил недостатки используемых программных комплексов, основным из которых является непонота используемых методов;

5. Уточнено понятие риск-профиль, учитывающее приоритет рисков. Риск-профиль используется для качественной оценки риска мошенничества в финансовых институтах и графической интерпретации рисков. Риск-профиль использован в методе построения систем противодействия и в методе обработке транзакций;

6. Метод построения системы противодействия мошенничеству с учетом риск-профиля финансового института позволяет построить систему сокращающую долю мошеннических транзакций и снижающую риски.

Результат достигается за счет применение моделей противодействия, которые соответствуют риск-профилю финансового института;

7. На основе теории принятия решений в условиях риска и неопределенности разработан метод обработки транзакций, учитывающий риск-профиль финансового института. Апробация метода выявила, что он является наиболее эффективным для транзакций, характеризующимися небольшими суммами с большими рисками и большими суммами с меньшими рисками (85% транзакций). Достоверность модели взвешенного риска не превышает 10%;

8. Механизм определения защищенности банка от мошенничества позволяет выявить меры, которые предпринимает банк для покрытия рисков, а также количество и качество применяемых компенсационных мероприятий.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Завгородний, Максим Александрович, Санкт-Петербург

1. Акимов В. Управление рисками катастроф как необходимое условие развития России / В.Акимов, И.Кузьмин // Управление риском / 1997. -ЖЗ.-С. 11-19.

2. Агазин А.И. Страховое мошенничество и методы борьбы с ним / А.И. Агазин, Н.Ф. Галузга, В.Д. Ларичев. М., 2003. - 170 с.

3. Андреева Г.В. Скоринг как метод оценки кредитного риска Электронный ресурс. / Г.В. Андреева. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетfmanalysis/banks/scoring.shtml, свободный.

4. Арутюнов Ю.А. Финансовый менеджмент: учебное пособие / Ю.А. Арутюнов. М: Бизбукс, 2005. - 312с.

5. ATM-биометрия: необходимость или маркетинговая акция? // ПЛАС. -2005,-№2.-С. 44-45.

6. Банкроты и мошенники// Национальный Банковский Журнал.-2006.-№3.

7. Батин Н.В. Оптимизация решений на основе методов и моделей математического программирования: учебное пособие / С. С. Смородинский, Н.В. Батин. Минск: БГУИР, 2003. - 136 с.

8. Безопасность пластиковых карт // ПЛАС. 2005. - №12. - С. 42.

9. Богданов А. Операционный риск и его влияние на устойчивую работу финансовой организации / А. Богданов // Банковские Технологии. -2003.-№1,-С. 39-43.

10. Богданов А. Операционный риск и его влияние на устойчивую работу финансовой организации / А. Богданов // Банковские Технологии. -2003. -№5. С.47 - 52.

11. Болотина Е. Н. Классификация банковских рисков и их оптимизация / под общ. ред. проф. Е.В. Иода. Тамбов: Тамбовский Государственный Университет, 2002. - 120 с.

12. Брейли Р. Принципы корпоративных финансов / Р. Брейли, С. Майерс. -М.: Олим-Бизнес, 1997. 1087 с.

13. Вальравен К. Управление рисками в коммерческом банке: учебное пособие / К. Вальравен. М: ФИ, 1997. - 303 с.14

Похожие диссертации