Время прочтения: 2 мин.
Банки и инвестиционные компании предлагают клиентам все более сложные и дорогостоящие продукты, оформление которых требует личного присутствия клиента. Проведение операций в отсутствие клиента влечет существенные риски, поэтому такие случаи заслуживают пристального внимания аудиторов.
Удостовериться в присутствии клиента в банке можно с помощью записей системы видеонаблюдения, однако, как сформировать аудиторскую выборку операций для проведения проверки?
Для предварительного определения местоположения клиента можно обратиться к данным о транзакциях по его банковским картам, которые содержат информацию о местонахождении торговой точки с платежным терминалом. Например, покупка билета на аэроэкспресс Москва-Шереметьево выглядит так:
Дата | Время | Сумма | ФИО клиента | Паспорт клиента | Точка оплаты | Город |
01.01.2020 | 07:30:37 | 500 RUB | IVAN PETROV | 00 00 123456 | AEROEXPRESS-SHEREMETYEVO | MOSCOW |
Из автоматизированных систем банка можно получить информацию об операциях, которые клиент совершал в офисах и устройствах самообслуживания в эту же дату. Например:
Дата | Время | Вид операции | Сумма | ФИО клиента | Паспорт клиента | Офис банка | Город |
01.01.2020 | 09:05:37 | «Х» | 1 200 000 | IVAN PETROV | 00 00 123456 | 987/654 | Анадырь |
Соединив таблицы стандартным SQL-запросом, можно сопоставить время и место совершения клиентом операции в офисе банка с данными по картам и сформировать перечень предполагаемых «геоаномалий». В нашем примере: «за 1,5 часа до совершения операции с продуктом «Х» в Анадыре (Чукотский АО) клиент оплачивает услуги Аэроэкспресса в Москве».
Естественно, выявленные аномалии требуют дополнительного анализа:
· Клиент мог переместиться из пункта А в пункт Б за время, прошедшее между операциями. Необходимо определить минимально возможное время для изменения местоположения;
· Клиент мог совершить расходную операцию по карте в Интернет-магазине (например, при оплате услуг iTunes в транзакции отразится Ирландия, приобретении товаров из Aliexpress – Великобритания). Необходимо применить анализ кодов мерчанта для выявления таких операций и корректировки выборки:
01.01.2020 100 RUB ITUNES DUBLIN, IRELAND
01.01.2020 100 RUB ALIEXPRESS LONDON, UK
· Клиент мог передать свою карту другому лицу (например, родственнику). В этом случае подтвердить/опровергнуть аудиторскую гипотезу можно только видеопросмотром.
С использованием данной технологии авторы статьи выявили ряд «геоаномалий» и сформировали выборку операций для видеопросмотра. Записи с камер позволили идентифицировать клиентов в момент совершения ими операций в банке. Последующая проверка показала, что причиной «геоаномалий» стала передача карты клиента другому лицу.