employee from 01.01.2010 to 01.01.2020
Moscow, Russian Federation
The article presents a generalized approach to the content of analytical procedures that provide diagnostics and control of the financial security of a company from the perspective of corporate fraud risks. Modern methods of empirical diagnostics of financial security using information resources and artificial intelligence, based on the concepts of professional auditing standards and preparation of financial statements, are disclosed.
financial security analytics, digital environment, risks, corporate fraud, analytical procedures, artificial intelligence
Введение в финансовую безопасность компании и методы ее диагностики
Высокие геополитические риски и растущая неопределённость развития мировой экономики повышают значимость инструментария аналитических процедур и искусственного интеллекта в выявлении рисков, их диагностики и снижении угроз финансовым интересам и деловой репутации компании. Кроме того, практика показывает, что применяемые методы диагностики недостаточно эффективны.
Результаты глобальных исследований [1] финансовых преступлений и мошенничества доказывают, что компании разных отраслей по-разному подвержены данным рискам. Например, строительство лидирует по фактам и объему искажения финансовой отчетности, занимая 2 место (25%) после коррупции (47%), что объясняется структурой отрасли, в которой большую долю составляет малый и средний бизнес, пробелами в законодательстве, наличием льгот, высокой долей теневой и коррупционной составляющей. Зарубежные исследования, представленные в отчете ACFE (Association of Certified Fraud Examiners) также подтверждают, что строительная отрасль отличается высоким уровнем искажения финансовой отчетности (16%) [2,3].
В этой связи развитие аналитики финансовой безопасности компаний в различных отраслях, способствующей диагностике рисков корпоративного мошенничества и финансовой несостоятельности, представляет высокую актуальность и значимость, обусловленную их влиянием на результативность системы государственных закупок, взаимоотношения с контрагентами, достоверность аудиторского подтверждения их деловой репутации.
Цель статьи заключается в раскрытии сущности аналитических инструментов диагностики рисков финансовой безопасности компаний, основанных на концепциях профессиональных стандартов аудита [4] и подготовки финансовой отчетности, что обеспечивает уверенность для заинтересованных сторон. При этом важно учитывать, что понятие финансовой безопасности компании достаточно многоаспектно, включает целую совокупность количественных и качественных характеристик, проявляющихся во влиянии неопределенности бизнес-среды, стабильности, устойчивом развитии, платежеспособности, оборачиваемости, способности обеспечивать эффективную стратегию, быстро реагировать на изменения, быть конкурентоспособной и добросовестной компанией, противодействии угрозам корпоративному мошенничеству [5].
Кризисы и санкции, структурная перестройка, перепрофилирование, увеличение отраслевых, финансовых и нефинансовых рисков существенно влияют на финансовую безопасность компаний. Аналитику и диагностику финансовой безопасности следует рассматривать с позиции концепции устойчивого развития, ориентированной на стейкхолдеров, а также с позиции рискориентированного подхода к вероятности финансовой несостоятельности бизнеса и корпоративного мошенничества (угрозы финансовых потерь в результате мошеннических действий), а также с учетом отраслевых и иных институциональных особенностей компаний. При этом на достоверность диагностики и оценки рисков финансовой безопасности в значительной степени влияет релевантность используемых показателей и методов. Проводимые исследования [5] подтверждают, что отраслевые и секторальные риски, прежде всего, влияют на операционную эффективность компаний, а ее показатели могут служить индикаторами финансовой безопасности. Наиболее эффективным инструментарием оценки рисков финансовой безопасности мировым опытом признаются такие аналитические процедуры [6], как отраслевой анализ, выявление факторов и рисков финансовой безопасности; оценка и прогнозирование рисков вероятности банкротства с использованием логистической регрессии; диагностика рисков корпоративного мошенничества на основе индикаторов, оценивающих вероятность искажений показателей финансовой отчетности [5]. В то же время, достоверность полученных оценок зависит от качества проведенного отраслевого анализа, позволяющего выявить риски финансовой состоятельности и корпоративного мошенничества как агрегированного результата действия риск-факторов в условиях высокой турбулентности современной экономики.
Корпоративное мошенничество в условиях цифровой экономики
Одним из критериев устойчивого развития компании является обеспечение безопасности бизнеса, включая защиту от корпоративного мошенничества и коррупции со стороны сотрудников, контрагентов и других стейкхолдеров. Система финансовой безопасности защищает компанию от производственных убытков, снижения качества продукции, потери прибыли, ухудшения репутации, снижения эффективности бизнеса. С корпоративным мошенничеством сталкиваются как небольшие компании, так и крупные корпорации, при этом риски возрастают по мере повышения должности преступника, доступа к конфиденциальной информации, расширения должностных полномочий. Цифровизация бизнес-процессов с одной стороны, способствует увеличению возможностей выявления и предупреждения службой безопасности случаев корпоративного мошенничества, а с другой стороны, возрастают и риски осуществления мошеннических действий [7,8].
Корпоративное мошенничество в российском и международном законодательстве определяется как преступление, базирующееся на обмане и совершаемое с целью получения экономических выгод, умышленное, продуманное неправомерное действие сотрудников компании, связанное непосредственно с их должностным положением и обязанностями, направленное на получение личной выгоды и удовлетворения собственных интересов, вопреки интересам компании, путем хищения ее активов с умышленным воздействием на финансово- хозяйственную деятельность. В 1953 г. американский социолог Д.Тресси разработал систему, объясняющую корпоративное мошенничество с точки зрения трех составляющих: давления (стимула), возможности и оправдания, получившую название «треугольник мошенничества». Давление происходит из-за наличия факторов, заставляющих совершать мошеннические действия. Это может происходить со стороны инвесторов, которые обладают определенными ожиданиями в отношении финансовых результатов, или личное давление менеджмента, оплата труда которого зависит от полученных результатов. Возможность появляется, когда в компании отсутствует либо слабая система внутреннего контроля, локальные нормативные акты по идентификации и диагностике недостаточно разработаны. Сотрудник пользуется доверием, или знает о конкретном недостатке внутреннего контроля, что при наличии первого фактора (давление) повышает его соблазн пойти на мошенничество. Оправдание является конечным звеном в системе. Если присутствуют два остальных фактора, то для совершения мошеннического поступка необходимо личное оправдание. Если личные качества сотрудника, его ценности, уровень воспитания позволят оправдать свои действия, то мошенничество в отношении компании, в которой он работает, будет осуществлено.
Существует несколько основных риск-факторов, которые приводят к корпоративному мошенничеству: слабый контроль управления в системе менеджмента; наличие финансовых нарушений, которые носят регулярный характер; отсутствие формализованных процедур, предусматривающих правила взаимодействия внутри компании [7].
Корпоративное мошенничество может принимать разные формы в зависимости от того, какие слабые места существуют в компании и какие способы смогут найти сотрудники, чтобы извлечь из этого свою выгоду. Обычно их действия подпадают под три основных категории: коррупция, мошенничество с отчетностью и присвоение активов. В зоне риска обычно находятся сферы, где сложно контролировать расходы организации: инвестиционные проекты; капитальное строительство; финансы и операции с наличными средствами; закупки и снабжение; продажи; благотворительность; логистика. В конкретных бизнес-процессах присутствуют свои факторы риска. Например, в операционных процессах: существенные отклонения фактических значений показателей от запланированных в операционном бюджете; нетипичные недостачи или корректировки на складе; необоснованные расходы; необъяснимые колебания уровня брака; избыточные закупки, наличие значительных остатков материалов и готовой продукции, низкая оборачиваемость товарно-материальных ценностей; избыточные пени, неустойки, не предусмотренные условиями договоров. В бухгалтерском учете и отчетности: проводки без документального подтверждения; необъяснимые корректировки в дебиторской задолженности, кредиторской задолженности, выручке или расходах; проводки сделаны сотрудником, который обычно этим не занимается; нетипичные проводки сделаны в конце финансового периода [9].
В процессе документооборота: отсутствуют первичные документы, необходимые подписи в первичных документах, имеются копии документов вместо оригиналов, содержатся исправления в инвентаризационных ведомостях, отсутствуют подписи членов комиссии при проведении инвентаризации; имеются расхождения при сверках задолженности с поставщиками и покупателями, содержатся изменения в документах, внесенные вручную [10]. Наиболее значимые финансовые и нефинансовые потери компании от корпоративного мошенничества для компании проявляются в виде потери репутации, снижения качества продукции, утраты деловых связей с партнерами, снижения эффективности деятельности, замедления темпов роста бизнеса, ухудшения климата в коллективе, снижения конкурентоспособности, кредитоспособности и инвестиционной привлекательности, потери активов и прибыли, увеличения обязательств и расходов [9].
Среди методов противодействия корпоративному мошенничеству в целях обеспечения финансовой безопасности компании используются следующие [11]:
- антикоррупционная комплаенс-программа как система правил и процедур, направленных на предотвращение коррупционных проявлений, которая позволяет компаниям не только защитить себя от возможных рисков, но и повысить свою репутацию в глазах клиентов, партнеров и государственных органов;
- Кодекс этики как ключевой элемент антикоррупционной комплаенс-программы, содержащий правила поведения сотрудников, морально-этические нормы;
- процедура проверки «третьих лиц», обеспечивающая дополнительный контроль за деятельностью компании для выявления случаев коррупции среди контрагентов и партнеров, включающая предварительную проверку платежеспособности, финансовой устойчивости, благонадежности, репутации на рынке, наличия аффилированности с третьими лицами и компаниями;
- внутренний контроль за ведением бухгалтерского учета, обеспечивающий предупреждение финансовых манипуляций: неправильное отображение проводок, некорректное отображение статей доходов и расходов компании с целью приукрашивания финансовой отчетности и сокрытия финансовых махинаций;
- разграничение конфиденциальности доступа к информации;
- обучающие программы для персонала по противодействию коррупции (как следует себя вести в ситуациях, когда безопасность компании находится под угрозой, и как можно предотвратить потенциальные случаи мошенничества со стороны других сотрудников, контрагентов и т.д.;
- анонимное информирование или «горячая линия» о появлении подозрительных операций, запросов, действий сотрудник;
- постоянное обучение, обобщение и обмен лучшим опытом выявления случаев корпоративного мошенничества, практических методов распознания и противодействия ему;
- понимание неотвратимости и прозрачности системы наказания за совершение мошеннических действий.
Аналитические процедуры выявления рисков корпоративного мошенничества
Для выявления рисков мошенничества используются различные аналитические процедуры.
Процедуры анализ финансовых данных (табл.1): финансовых отчетов, сверка данных и выявление аномалий в финансовых показателях, что может указывать на возможное мошенничество; необычных или сомнительных транзакций, несоответствий в финансовой отчетности, неправильных учетных записей и неожиданных изменений в финансовых показателях.
Таблица 1
Примеры процедур анализа финансовых данных на наличие признаков корпоративного мошенничества
Процедуры анализа данных о клиентах и поставщиках: анализ целостности и достоверности информации о клиентах и поставщиках, сверка данных с публичными источниками, анализ необычных или подозрительных транзакций. В настоящее время работу службы экономической безопасности невозможно представить без использования сервисов информационно- поисковых систем «Контур.Фокус», «Интегрум», «СПАРК» и др. по проверке контрагентов, экспресс-оценке рисков, поиску аффилированности между компаниями и физическими лицами.
Процедуры анализа данных мониторинга внутреннего контроля: анализ результативности системы внутреннего контроля компании для выявления слабых мест, которые могут создавать возможности для мошенничества, например, возможности заключения фиктивных контрактов с контрагентами. В связи с этим необходимо создать прозрачную систему заключения сделок с контрагентами, а также не только внутренний, но обязательно и внешний аудит проверки договоров на их корректность.
Процедуры анализа поведенческих показателей: идентификация аномалий в поведении сотрудников или контрагентов, таких как неадекватная или необычная активность, частые изменения карьерных позиций или повышения, необъяснимое обогащение. За данными процессами должны следить руководители отделов, подразделений, дочерних предприятий и т.д. При обнаружении каких-либо подозрительных признаков они должны сообщить в службу безопасности для дополнительной проверки сотрудника. К данным признакам также может относиться: работа в выходные, активное лоббирование интересов какого-либо поставщика, низкий процент выполнения KPI, анализ наличия у сотрудника активов, не соответствующих уровню зарплаты, обращений, поступивших по горячей линии, данных с камер видеонаблюдения, беседы с увольняющимися сотрудниками [12].
Процедуры аудита безопасности информационных систем: проверка систем безопасности, установка протоколов мониторинга, обнаружение потенциальных уязвимостей и анализ журналов событий для выявления подозрительной активности. Для этого необходимо применение специализированного программного обеспечения, которое может анализировать данные, выявлять аномалии или несоответствия, в частности искусственный интеллект способен выявить лучше, чем человек, определенные махинации в различных системах [13, 14, 15].
Процедуры вовлечения внешних экспертов: заключение соглашений о сотрудничестве с агентствами, специализирующимися на выявлении мошенничества, чтобы проводить внешние ревизии для выявления потенциальных рисков и уязвимостей организации, а также для проведения независимого расследования.
Применение аналитических процедур искусственного интеллекта
Цифровая трансформация расширяет возможности диагностики финансовой безопасности и прежде всего, корпоративного мошенничества за счет аналитических процедур и использования искусственного интеллекта. Искусственный интеллект повышает результативность диагностики за счет более глубокого анализа информации, повышения безопасности и конфиденциальности, а также риск-ориентированного подхода [14]. В то же время анализ практик применения аналитических процедур с включением искусственного интеллекта выявил комплекс проблем, связанных с сохранением целостности, достоверности и безопасности информационных массивов, что создает потенциальные угрозы бизнесу, создавая новые риски для внутреннего контроля. Кроме того, адаптация системы внутреннего контроля к постоянным изменениям в IT-сфере и соответствующих нормативных актах требует постоянного развития цифровых компетенций и навыков корректировки управленческих и организационных процедур. Поэтому переход к цифровой диагностике должен внедряться поэтапно, чтобы избежать сбоев в операционной деятельности бизнеса, успевать своевременно обучать кадры новым методам проведения IТ-тестирования, а также непрерывным изменениям в технологической сфере, информационных и коммуникационных технологиях, информационной безопасности, которые являются обязательными для эффективного IТ-контроля в динамично меняющейся бизнес-среде [16,17,18]. Процесс цифрового обновления способен трансформировать управление корпоративными рисками, направив его к мониторингу в режиме реального времени, подтверждению предсказательных данных, сокращая вероятность финансовых потерь. Искусственный интеллект требует большей прозрачности финансового учета, что как раз и ожидает совет директоров, чтобы принимать более обоснованные стратегические решения на основе более эффективных процедур подготовки финансовой информации, которые также снизят риск манипуляций с отчетностью и повысят уровень корпоративного управления. Одной их продвинутых практик применения аналитических процедур контроля с участием искусственного интеллекта считается опыт компании ООО «ВК» (рис.1).
Обозначения: СВК – система внутреннего контроля, КП – контрольные процедуры
Рис. 1. Архитектура настройки аналитических процедур контроля с участием искусственного интеллекта
Компания использует собственный программный продукт VK GRC, включая аналитику, в частности, оценку полноты и достоверности информации, сравнение фактических и плановых показателей, выявление «отклонений», оценку эффективности работы компании и ее бизнес-процессов, рекомендации по совершенствованию контрольных процедур с использованием различных цифровых технологий, в том числе машинного обучения и Big Data [19].
Таким образом, цифровизация деятельности службы финансовой безопасности способствует повышению операционной эффективности средств диагностики, внедрению «непрерывного» контроля и своевременной идентификации рисков. Накопление эмпирического опыта способствует формированию базы лучших практик, что позволяет всем организациям, пользуясь такой базой, быстрее преодолевать собственные проблемы цифровизации, больше уделять внимание развитию профессиональных навыков специалистов в области финансовой кибербезопасности как главного негативного фактора цифровой экономики [20]. Аналитические процедуры диагностики, в том числе с использованием искусственного интеллекта, обеспечивают снижение нагрузки на сотрудников, оптимизируют расходы компании, а также формируют фокус возможных проблем ведения бизнеса. Использование цифровых технологий в системе финансовой безопасности и управления рисками корпоративного мошенничества позволяет выработать более эффектную стратегию внутреннего контроля безопасности компании.
1. Global'nyy obzor ekonomicheskih prestupleniy i moshennichestva za 2020 god. Bor'ba s moshennichestvom: beskonechnaya bitva [Elektronnyy resurs]. – URL: https://www.pwc.com/fraudsurvey
2. Otchet Association of Certified Fraud Examiners. http://www.acfe.com/ Report to the Nation’s 2018 global study on occupational fraud and abuse. https://s3-us-west-2.amazonaws.com/acfepublic/2018-report-to-the-nations.pdf
3. Reyting delovoy reputacii uchastnikov goszakupok. https://finance.rambler.ru/realty/44283822-reyting-delovoy-reputatsii-uchastnikov-zakupok-poyavitsya-v-stroyotrasli/
4. Mezhdunarodnyy standart audita 200 «Osnovnye celi nezavisimogo auditora i provedenie audita v sootvetstvii s mezhdunarodnymi standartami audita». Rezhim dostupa: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_317258/
5. Kazakova N.A., Zavalishina A.K. Analiticheskiy instrumentariy ocenki riskov finansovoy bezopasnosti kompaniy stroitel'nogo sektora Rossii // Finansy: teoriya i praktika, №3, 2024;28(3). S. 54-64. DOI:https://doi.org/10.26794/2587-5671-2024-28-3-8-54-64.
6. Kazakova N.A. Analiticheskie procedury: opyt ispol'zovaniya v audite i ocenke hozyaystvennoy deyatel'nosti // Vestnik Finansovogo universiteta. №2, 2017. S.113-120.
7. Minakov A.V., Suglobov A.E. Upravlenie biznesom v cifrovoy ekonomike. Russian Journal of Management. 2021. T. 9. № 1. S. 226-230.
8. Kogdenko V.G. Korporativnoe moshennichestvo: analiz shem prisvoeniya aktivov i sposobov manipulirovaniya otchetnost'yu//Ekonomicheskiy analiz: teoriya i praktika, 2015. № 4 (403). S. 2-13.
9. Omel'chenko E.Yu., Il'ina A.I., Shudrenko D.P. Problemy vozniknoveniya moshennichestva s finansovoy otchetnost'yu i puti ih resheniya. Transportnoe delo Rossii. 2018. № 2. S. 21-23
10. Skipin D.L., Bystrova A.N., Kutyreva E.V., Trufanova K.N. Korporativnoe moshennichestvo: suschnost', riski i vliyanie na ekonomicheskuyu bezopasnost' biznesa//Kreativnaya ekonomika [Elektronnyy resurs] - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/korporativnoe-moshennichestvo-suschnost-riski-i-vliyanie-na- ekonomicheskuyu-bezopasnost-biznesa/viewer
11. Korporativnoe moshennichestvo: «slabye mesta» kompaniy, metody predotvrascheniya i rassledovaniya [Elektronnyy resurs] - URL: https://www.garant.ru/article/1217829/
12. Smirnova E.E. Metody vyyavleniya korporativnogo moshennichestva na rannih etapah //Vestnik Evraziyskoy nauki 2022, №6, Tom 14 [Elektronnyy resurs] - URL: https://esj.today/PDF/80ECVN622.pdf
13. Upravlenie riskami organizaciy. Integrirovannaya model'. https://govfinance.ru/upload/iblock/668/COSO.pdf
14. GOST R ISO/MEK 27002-2021. Nacional'nyy standart Rossiyskoy Federacii. Informacionnye tehnologii. Metody i sredstva obespecheniya bezopasnosti. https://docs.cntd.ru/document/1200179669
15. Minakov A.V., Suglobov A.E. Finansirovanie razvitiya cifrovoy ekonomiki v sovremennyh usloviyah. Russian Journal of Management. 2024. T. 12. № 1. S. 37-49.
16. Pogorov M.V., Pimenov D.M., Suglobov A.E., Demina T.Yu. Analiticheskie instrumenty kak osnova effektivnoy deyatel'nosti vnutrennih auditorov i specialistov po vnutrennemu kontrolyu. Uchet. Analiz. Audit. 2022. T. 9. № 3. S. 78-84.
17. Ermishina O.F. Vnutrenniy kontrol' v sisteme upravleniya ekonomicheskoy bezopasnosti hozyaystvuyuschego sub'ekta / O.F. Ermishina // Ekonomika i sovremennoe obschestvo: aktual'nye voprosy teorii i praktiki. – 2022. – S. 80-90.
18. Kazakova N.A. Analiticheskie procedury i tehnologii «bol'shih dannyh» kak sovremennye instrumenty audita i biznes-analiza // Izvestiya Issyk-Kul'skogo foruma buhgalterov i auditorov stran Central'noy Azii. 2022. № 2 (37). S. 327-333.
19. Kazakova N.A. Ispol'zovanie analiticheskih procedur i iskusstvennogo intellekta v sisteme vnutrennego kontrolya riskov finansovoy bezopasnosti kompaniy. //Auditor. 2023. T. 9. № 12. S.15-22.
20. Minakov A.V., Suglobov A.E Problemy razvitiya cifrovoy ekonomiki regionov Rossii. Voprosy regional'noy ekonomiki. 2022. № 4 (53). S. 63-72
