Проверка деловых партнеров на аффилированость с использованием продукта IBM i2

Бизнес – это всегда рискованная затея. Хоть риск и благородное дело, но рисковать надо всегда осознанно.

Проверка бизнес-партнеров зачастую носит поверхностный характер. Как правило, запрашиваются данные из Федеральной налоговой службы или от агрегаторов данных. После получения данных проверяются регистрационные данные юридического лица, отсутствие рискованных арбитражных дел, отсутствие судимостей у директора. В лучшем случае происходит выезд по адресу местонахождения бизнес-партнера или под видом клиента организуется посещение офиса. Все полученные данные необходимо проанализировать и по результатам проверки сформировать отчет, который передается топ-менеджменту компании для принятия финального решения по работе с контрагентом. Нередко полученных сведений и ручного анализа оказывается достаточно для выяснения благонадёжности небольших компаний. Данный подход к «пробивке контрагента» не работает при проверке крупной компании или при возникновении крупной сделки.

Если у Вас намечается крупная сделка, то игнорировать тщательную проверку контрагента нельзя. Некоторые мошенники сначала втираются в доверие, заслуживая себе позитивную репутацию и положительные отзывы от других компаний. Мошенники проводят одну-две честные сделки, после чего кидают бизнес-партнера и «ложатся на дно», чтобы позже вновь повторить свою мошенническую схему. В большинстве случаев подобные действия можно отследить. Но по собственному опыту скажу, что осуществить такую проверку вручную – крайне трудоемкая задача. В крупной компании, тщательная проверка одного контрагента занимает от 2-3 недель. При использовании автоматизированных инструментов аналогичный результат может быть получен за двое-трое суток.

На рынке существует ряд продуктов, которые позволяют при надлежащей настройке проводить автоматизированный анализ (расследование) процесса проверки партнеров. Один из таких продуктов – IBM i2.

Система IBM i2 позволяет производить анализ связей и закономерностей в большом объеме данных. Решение данной задачи реализуется с помощью визуализации связей и статистических закономерностей между записями. Система IBM i2 состоит из различных компонентов, которые, в зависимости от решаемых задач, могут быть настроены и применены в различных комбинациях:

  • Analyst's Notebook
  • iBase
  • iBridge
  • iXA
  • i2 TextChart
  • i2 Pattern Tracer Analyzer

Рассмотрим один из вариантов архитектуры Cистемы (рис. 1), построенной на базе продуктов IBM i2 и решения «Андэк: Проверка контрагентов» и на примере данной Системы проведем расследование контрагента Х.

Рисунок 1. Архитектура Системы

Система состоит из клиентской и серверной частей. На серверной части располагается решение «Андэк: Проверка контрагентов», развернута и спроектирована база iBase для совместной работы аналитиков. На клиентских машинах располагается IBM i2 Analyst’s Notebook и дополнительный модуль доступа к данным клиент iBase. Все готово для проведения расследований.

Процесс автоматизированного расследования мы разделяем на 3 этапа. До проведения непосредственно расследования необходимо выполнить подготовительный этап для подразделения экономической безопасности Заказчика. Подготовительный этап включает:

  1. Выделение репрезентативных источников информации
  2. Формирование приоритетности источников (степени доверия к ним)
  3. Анализ бизнеса Заказчика и формирование риск-модели

Процесс автоматизированного расследования включает:

  1. Загрузку данных из внешних и внутренних источников
  2. «Нормирование данных» для последующего использования
  3. Проведение интеллектуального анализа данных

Загрузка данных из источников и их «нормирование»

Данные из структурированных источников необходимо нормировать, что уж говорить о неструктурированных данных. Простой пример, который демонстрирует это – телефон или адрес компании. Существует десятки способов заведения юридического адреса компании:

  • 123456, Россия, Москва г, ул. 8 марта 1 стр. 12
  • Город Москва, ул. 8 марта 1 стр. 12
  • 123456, город Москва, ул. 8 марта 1/12
  • И т.п.

Или данные, которые приходят от Федеральной налоговой службы и агрегаторов данных по поводу иностранных учредителей:

  • Компания-X + Истерн Юроу ГмбХ + Ко. КГ
  • Компания-X + Истерн Юроуп ГмбХ + Ко. КГ
  • И т.п.

И в каждом подобном случае необходимо придумывать алгоритмы, которые нормализуют данные в правильные форматы для корректной отработки алгоритмов анализа данных.

Интеллектуальный анализ данных

После отбора источников мы получаем уверенность в достоверности содержащихся в них данных и можем приступать к загрузке необходимой информации, ее нормирования и непосредственно к анализу информации, содержащейся в репрезентативных источниках. Схемы, по которым строится интеллектуальный анализ данных, напрямую зависят от целей Заказчика. Мы строим для Заказчика индивидуальные индикаторы, на основании которых он может принимать то или иное решение. Данный подход уже давным-давно прочно прижился на биржах. Маститые игроки на валютной бирже используют десятки показателей и источников информации для покупки тех или иных ценных бумаг. Без получения должной информации выиграть на бирже невозможно, можно лишь колебаться около нулевой прибыли, оплачивая биржевым посредниках их услуги.

Итак, перед аналитиком стоит задача: «По исходным данным компании с ИНН 0000000000 необходимо провести наиболее развернутый анализ, отразить его результаты и дать экспертное заключение о благонадёжности компании. Необходимо дать полную информацию о связанных с ней лицах, контактах и компаниях».

После ввода в Систему ИНН исследуемой компании автоматически вырисовывается первичная «первичная» схема (рис. 2).

Рисунок 2. Схема связей исследуемой компании

На основании данной схемы появляется пояснительная записка аналитика.

Заключение по Компании-X ИНН 0000000000

Утверждение:

Вступление в длительные гражданско-правовые отношения с ООО Компанией-X нежелательно. Допустимы лишь кратковременные правоотношения, обусловленные острой необходимостью в реализуемой данным обществом продукцией металлопроката при условии выгодности для заказчика иных существенных условий договора и оплаты по факту доставки (забора со склада поставщика).

Обоснование:

Часть 1. ООО Компании-X, учредитель – Мистер X, ИНН 0000000001

1) Непосредственно ООО Компании-X ИНН 0000000000 не имеет длительного опыта осуществления своей деятельности. Фактически существует чуть более 17 месяцев.
2) Общество с ограниченной ответственностью обладает минимально допустимым для государственной регистрации уставным капиталом в 10 000 рублей.
3) Указанный при регистрации в налоговой номер телефона общества является номером мобильного телефона и указан при одновременной регистрации вместе с Компании-X еще и Компанией-Y с ИНН 0000000011. Предположительно данный номер телефона является контактным номером Мистера-X с ИНН 0000000001 являющегося учредителем и управленцем не только данных двух обществ, но и еще 10.
4) Указанный при регистрации в налоговой адрес не совпадает с фактическим адресом нахождения и осуществления деятельности данным обществом. Указанный адрес является одновременно еще и адресом, на который зарегистрированы 3 других юридических лица, аффилированных с тем же Мистером-X и осуществляющим близкие либо сопутствующие друг другу виды деятельности:

Компания-Y, 13.2011г. с ИНН 0000000011- оптовая торговля производственным электрическим оборудованием;

Компания-Z,12.2011г., с ИНН 0000000111 — прочая вспомогательная транспортная деятельность;

Компания-W, 10.2011г., с ИНН 0000011111 — (стадия ликвидации)- оптовая торговля непродовольственными потребительскими товарами.

5) Учредитель Компании-Х, Мистер-Х первоначально осуществлял руководство данным обществом на протяжении незначительного срока в 1 месяц, что является характерным для него поведением в ряде случаев:

Компания-Q с ИНН 0000111111, г. Невьянск, – оптовая торговля непродовольственными потребительскими товарами. Период руководства с момента регистрации 09.11.2011г. по 01.06.2012г. – 6 месяцев;

Компания-T с ИНН 0001111111, – оптовая торговля непродовольственными потребительскими товарами. Период руководства с момента регистрации 09.12.2011г. по 01.06.2012г. – 5 месяцев;

Компания-P с ИНН 0011111111, – производство общестроительных работ. Период руководства с 01.01.2012 по 01.09.2012г. – 9 месяцев.

6) Из 6 полностью принадлежащих Мистеру-Х обществ (Компании-Х, Компании-Y, Компании-Z, Компании-W, Компании-G, Компании-N c ИНН 0111111111) 3 находятся в стадии ликвидации или уже ликвидированы:

Компания-W – принято решение об исключении из ЕГРЮЛ;

Компания-N – принято решение об исключении из ЕГРЮЛ;

Компании-G – исключено из ЕГРЮЛ на основании п.2, ст.21.1 129-ФЗ.

7) Учитывая вышеизложенное бизнес-модель Мистер-Х в подавляющем большинстве сводится к схеме дешево купил, дороже продал, организацию закрыл и зарегистрировал новую с целью повтора схемы.

Часть 2. Компания-Х, учредитель Мистер-Y с ИНН 1111111111 и т.д.

Таким образом, можно утверждать, что таланта одного единственного человека – Мистера-Х хватает на осуществление непосредственного руководства 10 юридическими лицами, расположенными на значительном отдалении друг от друга, в нескольких субъектах Российской Федерации (Свердловская обл., Татария, Башкирия, Брянская обл.), в разных часовых поясах, с отличающимися основными видами экономической деятельности, что является весьма сомнительным и если и соответствует действительности, то несет риск несвоевременности принятия решений и нарушения договорных обязательств.

К данному выводу аналитик пришел с использованием специального программного обеспечения IBM i2 и компании «Андэк». Для обработки данных аналитик потратил времени в несколько раз меньше, нежели он выполнял бы эту работу вручную. В большинстве случаев две трети времени, отведенного на проверку, занимает сбор и систематизация информации из различных источников (как внутренних, так и внешних). Качественным анализом собранных данных порой приходится жертвовать ради того, чтобы вовремя успеть предоставить информацию руководству компании. Комбинация возможностей IBM i2 и «Андэк: Проверка контрагентов» экономит драгоценное время аналитика и, самое главное, значительно повышает качество заключения по благонадежности контрагента и позволяет наглядно продемонстрировать результаты проведенного расследования.

0 комментариев

Только зарегистрированные и авторизованные пользователи могут оставлять комментарии.