— В последнее время часто обсуждают инновационные системы анализа данных для управления рисками в сфере финансовой преступности. Расскажите о них, пожалуйста, подробнее.

— Управление рисками на основе анализа данных, в отличие от традиционного подхода, основанного на комплаенсе и четких правилах, означает, что мы пытаемся максимально эффективно использовать данные и технологичные инструменты анализа. То есть для оценки рисков и выявления закономерностей мы используем всю имеющуюся у нас информацию, а также аналитику и технологии, которые раньше были вне поля нашего зрения.

— В таком случае почему в банковской сфере необходимо менять подход к управлению рисками в сфере финансовых преступлений и какие преимущества дают новые системы?

— Все дело в ограниченной эффективности текущей системы. Поэтому мы должны быть проще, быстрее и умнее, и, если мы добьемся этого, то сможем более эффективно сотрудничать с правоохранительными органами по вопросам предоставления данных для расследования финансовых преступлений и привлечения виновных к ответственности.

Давайте рассмотрим банковскую отрасль — в этой индустрии вопрос эффективности систем управления рисками актуален абсолютно для всех. Из общего числа уведомлений о подозрительных транзакциях, улавливаемых наиболее эффективными системами мониторинга, лишь 10% попадает в реальные отчеты об угрозах. Это значит, что в 90% случаев происходит ложная тревога. Однако нам необходимо документировать и рассматривать каждый случай. Разумеется, проблема не сводится к нехватке рабочей силы или операционных возможностей: это также отвлекает от расследования настоящих угроз. Получается, что можно «не увидеть лес за деревьями».

Основанные на анализе данных системы управления рисками дают возможность использовать всю имеющуюся в нашем распоряжении информацию для определения угроз, поэтому выявление подозрительной активности в финансовых операциях происходит быстрее. Мы сможем видеть то, чего раньше не замечали, и даже более сложные модели поведения потенциальных мошенников станет легче предсказать. Значит, качество информации, которую банки смогут предоставить правоохранительным органам, будет на порядок выше. Это создает преимущества не только для следствия, но и для общества в целом, для самих банков и для их клиентов.

— Что подразумевает процесс перехода отрасли к системам управления рисками на основе анализа данных? Какие есть этапы, какова здесь роль аналитики данных и с какими сложностями сталкиваются банкиры?

На мой взгляд, есть три основных компонента, ключевых для этого перехода.

Основанные на анализе данных системы управления рисками дают возможность использовать всю имеющуюся в нашем распоряжении информацию для определения угроз

Во-первых, это данные, которые необходимо собрать для запуска процесса аналитики. Далее необходимо понять, какие данные являются статическими и поэтому обновляются относительно редко, а какие — динамическими. Еще важные вопросы: откуда эти данные берутся и как мы можем использовать их в режиме реального времени?

Вторым важным элементом является аналитика. Необходимо разработать новые аналитические методы и быть уверенными в том, что у нас есть технологии для их запуска. Внедрять инновации нужно в любом случае, но делать это надо последовательно и с умом. Для эффективного внедрения инноваций в рабочие процессы важно провести полноценное тестирование, и, возможно, уже на начальных этапах придется убедиться в несостоятельности некоторых решений. Но те решения, которые будут нами проверены и в которых мы не будем сомневаться, должны быть поставлены на поток как можно скорее.

Третий немаловажный компонент — доставка информации. Если есть аналитические методы, которые дают нам более глубокое и оперативное понимание процессов, мы должны иметь возможность доставлять эту информацию нужным людям внутри компании или уполномоченным органам за ее пределами в нужное время, чтобы они могли принять соответствующие меры.

Конечно, этот процесс может занять годы, но некоторые предварительные результаты запуска элементов подобной системы довольно многообещающие. Думаю, люди совсем скоро увидят ее реальные преимущества.

— Какова роль человека в этих процессах? Не означает ли переход на умные алгоритмы, что сотрудников банковской сферы ждут серьезные сокращения?

— Анализ данных, использование машинного обучения и искусственного интеллекта — все это возможности получения дополнительных «инсайтов». Технологии анализа позволят быстрее и четче распознавать потенциально подозрительную деятельность, но, конечно, без оценки ситуации человеком нельзя обойтись. При оценке угроз важно рассматривать и расследовать каждый отдельный подозрительный случай, формировать общую оценку риска, а затем передавать информацию государственным органам или сотрудникам внутри организации. Все это требует участия людей, а аналитика призвана помочь в выполнении самых трудоемких задач.

Управление рисками на основе анализа данных — следующий шаг в борьбе с финансовыми преступлениями. И здесь важно повышать эффективность, быть умнее и быстрее, глубже понимать ситуацию. Если банковская отрасль добьется в этом успехов, это поможет укрепить целостность всей финансовой системы.