Контроль регулятором сомнительных операций (Часть №1).

Контроль регулятором сомнительных операций (Часть №1).

Интернетчеловек,

В конце прошлого года я с интересом прочитал в РБК статью «Банкиры раскрыли причины блокировки счетов у малых предприятий» (22.12.2017).

Основные выводы.

-      За 2017 год банки заблокировали у предпринимателей 600–700 тыс. расчетных счетов. «С каждым днем ситуация становится все смешнее и страшнее…»;
-      70% компаний, у которых в 2017 году заблокировали счета, не доплатили НДФЛ. 55% заблокированных компаний аномально быстро (за несколько часов или даже минут) выводили деньги со счетов, никогда не задерживая их. 50% работали с неблагонадежными контрагентами. Примерно 45% предпринимателей находились в «красной зоне» по налогам — платили их в размерах, не сопоставимых с масштабом и видом бизнеса. 38% попали в так называемые черные списки — имелась информация о том, что у них уже были проблемы при обслуживании в банках от Федеральной службы по финансовому мониторингу. 35% платили НДС в недостаточных объемах. А около 9% имели негативный рейтинг по снятию наличных, то есть снимали значительно больше, чем делали похожие компании.

Интересная статистика.

На уважаемом форуме mbkcentre.pro у отдельных коллег возник вопрос: «Каким образом ЦБ отслеживает операции в кредитных организациях, относимые к категории сомнительных?» http://mbkcentre.pro/main_post/244933.

Давайте рассмотрим данный вопрос на отдельных практических примерах.  Сразу оговорюсь, что ссылок на конкретные нормативные документы в данной статье даваться не будет. Я исхожу из того, что уважаемые читатели знакомы с нормативной базой в области ПОД/ФТ. В практических примерах будут использоваться обезличенные скриншоты автоматизированной системы «Анализ корреспондентских счетов кредитных организаций, открытых в Банке России». Про создание данной системы, которая вначале этого десятилетия была признана в Банке России самым успешным проектом года (не помню год, вроде 2013), я расскажу вам отдельно. Использоваться будут отдельные скриншоты, которые применялись при обучении сотрудников надзорного блока Банка России.

Надеюсь, что данная статья будет полезна сотрудникам кредитных организаций (ведь, наверное, интересно, как Центральный банк имеет возможность проконтролировать их работу), клиентам банков, а также и сотрудникам надзорного блока Банка России (в ходе этой и последующих публикаций буду стараться и их приобщить к дискуссиям). Ну, это как пойдет! )


     Итак, поехали… )))

Для начала важно понять. Все обязательные платежи клиентов и самих кредитных организаций проходят только через расчетную сеть Банка России. Это и налоги, и иные обязательные платежи в разные внебюджетные фонды (Пенсионный фонд, фонд социального страхования, фонд медицинского страхования и другие). В положении Банка России (плане счетов) №579-П это счета 401-404 по счетам получателя. По платежке смотрим лицевой счет и везде «Банк получателя» - это подразделение Банка России.

Если вы заметили, то многие нормативные документы у Банка России построены на критериях отсутствия уплаты у клиента налогов и других обязательных платежей или их уплаты в незначительных размерах, не сопоставимых с масштабом деятельности клиента. При этом сотрудники надзора регулятора видят все обязательные платежи юридического лица/ ИП в бюджетную систему Российской Федерации, независимо через какой банк они осуществлялись.

Справочно. Это числитель для расчета критерия «уплаты в незначительных размерах, не сопоставимых с масштабом деятельности клиента» (тот, который 0,9%). Отметим, что если в знаменателе учитывать, например, платежи клиента в других банках или внутренние платежи клиента в банке, то этот критерий (чисто математически))) ухудшается.

НДФЛ, НДС, фонд социального страхования… Откуда?

Все очень просто. К вышеперечисленному, что все эти платежи видны сотрудникам регулятора, добавим «Код бюджетной классификации», отсюда и пошла детализация…

Примеры.

Рисунок 1. «Динамика налоговых и других обязательных платежей клиентов». Входные данные: ИНН/ОГРН, период. Всего – общий объем списаний за день.


Рисунок 2. «Бюджетные платежи клиента». Входные данные: ИНН/ОГРН, период.


Рисунок 3. «Структура платежей клиента». Входные данные: ИНН/ОГРН, период, показатель: зачисления/списания на счета клиента.

А только ли платежная информация используется в системе? Неблагонадежные клиенты, неблагонадежные контрагенты…

Используются и другие данные. Например, данные ФНС России. Помните критерии из нормативной базы:

- размер уставного капитала равен или незначительно превышает минимальный размер уставного капитала, установленный законом для создания юридического лица соответствующей организационно-правовой формы;

- учредитель (участник) клиента, его руководитель и (или) лицо, осуществляющее ведение бухгалтерского учета клиента, совпадают в одном лице;

- массовый учредитель других ЮЛ;

- массовый адрес регистрации и другие…)))

Сюда можно добавить и другие данные от ФНС России: компании-банкроты, компании в стадии ликвидации (тут надо быть аккуратнее, причины существуют разные) и так далее…

На основании этих и других данных в конструкторе отчетов выбираются параметры «сомнительности» клиента, которые будут использоваться в отчете. Существуют и стандартные отчеты. В идеале можно построить и «интегральный» показатель сомнительности клиента, присваивая разные весовые коэффициенты каждому показателю.

Примеры.

Рисунок 4. «Конструктор отчетов». Входные данные: выбор показателей для определения степени сомнительности клиентов.


Рисунок 5. «Установление весовых коэффициентов показателей».


Рисунок 6. «Расшифровка показателей сомнительности клиента». Входные данные: ИНН/ОГРН, дата. Минимальные платежи в бюджет в данном примере установлены в размере 1% (а не 0,9%).

Таким образом мы посмотрели, как в автоматическом режиме на экране сотрудника надзорного блока появляется картинка по сомнительным / неблагонадежным клиентам.

Весовые коэффициенты - это экспертная оценка специалистов и этими коэффициентами можно легко варьировать. Тут важнее, если сами показатели «выстрелили».

Теперь давайте «подгрузим» в систему отчетность банков. Именно так и делается. Здесь речь идет об отчетности, где упоминаются контрагенты.  Возьмем формы 0409117, 0409303, 0409118, 0409711 (те разделы, где ценные бумаги на правах собственности).

Загрузка данных форм отчетности позволяет в пакетном режиме, наряду с ранее установленными нами показателями сомнительности, определять неблагонадежных контрагентов.

Примеры.

Рисунок 7. «Анализ налоговых платежей клиентов банка (пакетный режим)». Входные данные: Регистрационный номер кредитной организации (например, загружаются ИНН/ОГРН всех заемщиков банка из формы 0409303), период / отчетная дата.


Рисунок 8. «Клиенты, у которых интегральный показатель сомнительности находится в диапазоне (пакетный режим)». Входные данные: Регистрационный номер кредитной организации (например, загружаются ИНН/ОГРН всех заемщиков банка из формы 0409303), период / отчетная дата. Оборот через платежную систему (скрыт).

По каждому клиенту можно посмотреть через гиперссылки детальную информацию, например, по сомнительности (см. рисунок 6) или карточку клиента.

Пример.

Рисунок 9. «Карточка клиента».

Следует сказать, что эти данные по контрагентам также используются, например, для оценки кредитного или рыночного рисков. Не согласится с банком регулятор, если у заемщика 1 или 2 категория качества по ссуде и он не платить обязательные платежи в бюджет.

Теперь давайте предположим, что в систему загружаются данные в соответствии с:

-      31-МР. Ну хотя бы данные по внутренним платежам кредитной организации и остатках на счетах (пункты 9.4.1, 9.4.2). А это, как представляется, дело «ближайшего» будущего;

-      3462-У (в ходе инспекционной проверки).

Об этом, как и о транзитных операциях, «спящих» счетах, платежах в пользу нерезидентов, построении цепочек платежей, кодах ВО и другом, мы поговорим в следующих статьях.

Продолжение следует…





Report Page