МЕТОДИКА ВЫЯВЛЕНИЯ СХЕМ ЛЕГАЛИЗАЦИИ ПРЕСТУПНЫХ ДОХОДОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВНЕШНЕТОРГОВЫХ ОПЕРАЦИЙ

Приказчикова Анастасия Сергеевна; Приказчикова Галина Серафимовна; Крылов Григорий Олегович; Бекетнова Юлия Михайловна

А. С. Приказчикова, Г. С. Приказчикова, Г. О. Крылов, Ю. М. Бекетнова

МЕТОДИКА ВЫЯВЛЕНИЯ СХЕМ ЛЕГАЛИЗАЦИИ ПРЕСТУПНЫХ ДОХОДОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВНЕШНЕТОРГОВЫХ ОПЕРАЦИЙ

В статье представлена методика выявления схем легализации преступных доходов с использованием внешнеторговых операций. В основу методики положена теория изоморфизма графов. Применение методики на практике позволяет автоматизировать процедуру распознавания и идентификации схем подозрительной деятельности, а также рассчитать интегральный показатель риска таких схем.

Ключевые слова: типологии отмывания денежных средств; преступные схемы; международная торговля; финансовые операции; таможенные органы; граф; теория изоморфизма; предикат; мутации.

Проблема отмывания денежных средств при помощи внешнеторговых операций имеет международный характер, поэтому многие страны объединяют свои усилия в борьбе с ней. Международные организации в сфере противодействия отмыванию денежных средств и финансированию терроризма (ПОД/ ФТ), такие как Группа разработки финансовых мер борьбы с отмыванием денег (ФАТФ), региональные организации по типу ФАТФ, например, Евразийская группа по противодействию легализации преступных доходов и финансированию терроризма (ЕАГ), в которой лидирующую позицию занимает Россия, а также неформальное объединение подразделений финансовой разведки мира (группа «Эгмонт»), проводят типологические исследования приемов легализации денежных средств, в том числе связанных с осуществлением внешнеторговых операций, что находит отражение в соответствующих отчетах [1; 2].

Аналитикам Федеральной таможенной службы (ФТС России) в своей профессиональной деятельности приходится сталкиваться с обработкой больших гетерогенных информационных массивов. Одним из путей существенного повышения эффективности выявления и пресечения нарушений при ведении внешней торговли является применение теории графов.

Типология - это метод научного познания, в основе которого лежит расчленение систем объектов и их группировка с помощью обобщенной модели или типа. Одной из целей исследования типологий в деятельности таможенных органов России является повышение эффективности выявления схем отмывания денег через систему международной торговли. эту цель можно разбить на две подцели: повышение эффективности выявления известных схем легализации доходов и повышение эффективности выявления новых схем.

По способу построения различают теоретические и эмпирические типологии. Теоретическая типология предполагает построение идеальной модели объекта, обобщенное выражение признаков, фиксацию принципов таксономического описания множества изучаемых объектов. В основе второго вида лежат количественная обработка и обобщение опытных данных, фиксация устойчивых признаков сходства и различия, находимых индуктивным путем, систематизация и интерпретация полученного материала. В сфере ПОД/ФТ - типологии эмпирические,

которые основаны на накопленных знаниях экспертов о предметной области, проведенных расследованиях, судебной практике.

Типологии преступлений в разных странах, безусловно, имеют свою специфику, обусловленную национальным законодательством, масштабом и географией преступной деятельности, генерирующей подлежащие отмыванию денежные средства, а также профессиональным и этническим составом преступной организации. Однако можно выявить общие характерные черты совершаемых действий в попытке скрыть преступление, модели поведения преступников.

Выделяют следующие виды нарушений при проведении внешнеторговых операций. Завышение или занижение стоимости товаров и услуг в счетах-фактурах, многократное выставление счетов-фактур на товары и услуги, недопоставка или поставка избыточного объема товаров или услуг, не соответствующее действительности описание товаров и услуг. На практике злоумышленники обычно сочетают несколько разных приемов. Примером может служить хрестоматийная типология валютных операций на черном рынке по обмену песо, которые послужили поводом для проведения серьезного исследования в 80-х гг. минувшего столетия, когда Колумбия стала основным экспортером кокаина в США. От незаконной продажи наркотиков наркосиндикаты получали около 10 млрд. долл. в год, из них 4 млн. долл. отмывались через валютные операции на черном рынке по обмену песо. В данном случае скомбинировано несколько разных криминальных действий: контрабанда наркотиков, отмывание денег через финансовую систему и отмывание денег в сфере торговли.

Типология преступных деяний подразумевает определенное обобщение и упрощение конкретных ситуаций. В связи с этим возникает необходимость выяснить, являются ли некоторые конечные структуры внутренне принципиально различными или же они являются лишь различными представлениями одной и той же структуры. Задача сводится к проверке изоморфизма графов [3].

Одним из подходов к решению задачи проверки изоморфизма графов могла бы быть непосредственная проверка возможности получения матрицы смежности одного из графов некоторой перестановкой рядов матрицы смежности другого графа [4]. В наихудшем случае исследователю необходимо проверить все возможные перестановки рядов одной из матриц смежности, что неизбежно влечет экспоненциальное возрастание вычислительной сложности такого алгоритма [5].

Существует алгоритм установления изоморфизма графов, основанный на использовании собственных значений матриц смежности графов в качестве инварианта. Также существует алгоритм, основанный на использовании инвариантов графов. Инварианты - это некоторые системные величины, описывающие граф математически, причем у изоморфных графов инварианты совпадают. В данной статье использованы инварианты, которые показаны в табл. 1. В вычислительной части алгоритма сравниваются инварианты исследуемых графов. В случае совпадения этих инвариантов в проверочной части осуществляется поиск подстановки, устанавливающей изоморфизм. Если ни одной такой подстановки не найдено, то графы составляют контрпример к алгоритму. Так как графы имеют сложные предикатные веса, то задача определения изоморфизма не выполнима человеком.

Если представить финансовые операции, осуществляемые в рамках внешнеэкономической деятельности (ВЭД), в виде графов, то применение теории

изоморфизма в данном случае возможно следующим образом. Пусть анализируемые графы операций ВэД в результате работы соответствующей автоматизированной системы таможенных органов были отмечены как изоморфные графам, построенным по типологиям отмывания денег и финансирования терроризма, тогда делается предположение о том, что исходные финансовые операции являются подозрительными и должны подлежать более тщательному анализу со стороны сотрудников соответствующих подразделений таможни.

Для того, чтобы определить, с какой типологией сравнивать наши конкретные случаи, мы будем использовать инварианты графов. Инварианты графов, описывающих случаи из типологий, представлены в табл. 1.

Таблица 1

Инварианты графов типологии

Типология № 1 № 2 № 3 № 4 № 5 № 6 № 7 № 8

Количество узлов 4 2 4 4 7 15 3 6

Количество ребер 3 1 3 3 9 18 3 6

Средняя степень 1,5 1 1,5 1,5 2,571 2,4 2 2

Средняя взвешенная степень 1,5 1 1,5 1,5 2,571 2,4 2 2

Диаметр 2 1 2 2 3 6 1 3

Плотность 0,5 1 0,5 0,5 0,429 0,171 1 0,4

Модулярность 0 0 0 0 0,148 0,403 0 0,167

Связные компоненты 1 1 1 1 1 1 1 1

Кластеризация 0 0 0 0 0,505 0,122 1 0

Средняя длина пути 1,5 1 1,5 1,5 1,667 2,857 1 1,8

Реальные случаи отмывания денег были взяты с сайта США «Money laundering investigation» (на данном сайте размещены статьи на английском языке, так что в рамках подготовки к анализу эти статьи были переведены авторами). Выявлено десять случаев. Результаты анализа реальных схем и подсчет инвариантов по ним представлены в табл. 2.

Таблица 2

Инварианты графов реальных случаев

Случай № 1 № 2 № 3 № 4 № 5 № 6 № 7 № 8 № 9 № 10

Количество узлов 9 6 4 11 3 17 6 7 3 4

Количество ребер 6 7 4 4 2 12 4 6 2 2

Средняя степень 3 2,333 2 3 2,1 3 3,1 2,5 1 1,333

Средняя взвешенная степень 3 2,333 2 3 2,1 3 3,1 2,5 1 1,333

Диаметр 5 3 2 3 1 4 2 4 1 1

Плотность 0,7 0,467 0,667 0,8 0,1 0,3 1 0,7 0,2 0,6

Модулярность 0,2 0,204 0 0,6 0,5 0,49 0,3 0,15 0,39 0,54

Связные компоненты 2 1 1 2 1 3 2 1 1 1

Кластеризация 0,1 0,278 0 0,6 0,2 0,28 0,98 0 0 0

Средняя длина пути 1,5 1,6 1,333 1,4 1 2,89 1,59 1,75 1 1

Рассмотрим один из изученных случаев, а именно отмывание доходов от наркоторговли через торговлю зерном. Брокер действовал в качестве посредника между канадским поставщиком зерна и колумбийским наркокартелем. Доходы от наркоторговли вводились в банковскую систему через так называемых «смурфе-ров», которые открывали вклады, осуществляли банковские денежные или почтовые переводы. Брокер заключил с канадской компанией договор на поставку зерна колумбийской компании. После заключения договора канадская компания получала оплату по аккредитивам и чекам третьих сторон или электронным переводом средств (ЭПС): 70% от суммы каждого договора покрывались аккредитивом, 30% оплачивались чеками третьих сторон или ЭПС. Соотношение 70/30 использовалось для введения в заблуждение колумбийского правительства путем сокращения ставки подлежащего уплате налога. Заявленная фактическая стоимость была равна сумме аккредитива (79% от общей стоимости). Выяснилось, что в проведение транзакций с аккредитивами и ЭПС на общую сумму 35 млн. долл. США было вовлечено 39 финансовых учреждений. При этом для перевода средств по чекам использовалось 63 банковских счета в 53 различных финансовых учреждениях, а для почтовых переводов - 21 почтовое отделение. Общая сумма переводов составила 1,2 млн. долл. США. После оплаты зерно экспортировалось в Колумбию. Колумбийский картель получал свою долю от колумбийского импортера после продажи зерна на местном рынке [2].

Граф первого такого случая представлен на рис. 1.

Граф характеризуют инварианты, представленные в табл. 3. Данные характеристики наиболее схожи с характеристиками графа типологии № 5. Рассмотрим и сравним предикаты ребер и узлов реального случая и предикаты соответствующих ребер и узлов графа типологии (табл. 4 и 5).

Счета | Кратность п | США |

Аффилированность

Рис. 1. Граф реального случая № 1

Таблица 3

Инварианты графа случая № 1

Количество узлов 6

Количество ребер 7

Средняя степень 2,333

Средняя взвешенная степень 2,333

Диаметр 3

Плотность 0,467

Модулярность 0,204

Связные компоненты 1

Кластеризация 0,278

Средняя длина пути 1,6

Таблица 4

Сравнение ребер случая № 1

Реальный случай Типология Сравнение

Название ребра Предикаты Название ребра Предикаты Описание

Имеет Владеет счетом в банке Имеет Владеет счетом в банке Идентичны

Аффилированность Связанные счета | перечисление денежных средств с одного счета на другой | транзит денежных средств Перевод денежных средств Операция | перевод денежных средств Имеют сходства

Отгрузка зерна Погрузка/отгрузка товара Отгрузка товара Погрузка/отгрузка товара Идентичны

Оплата по договору от имени импортера Оплата по договору Оплата по договору от имени импортера Оплата по договору Идентичны

Таблица 5

Сравнение узлов

Реальный случай Типология Сравнение

Название узла Предикаты Название узла Предикаты Описание

Брокер | занимается международными поставками Физическое/юридическое лицо | деятельность | международные поставки Брокер | занимается международными поставками Физическое/ юридическое лицо Идентичны

Окончание таблицы 5

Реальный случай Типология Сравнение

Название узла Предикаты Название узла Предикаты Описание

В данном случае схожесть наблюдается как между ребрами, так и между узлами графов. это свидетельствует о том, что операции (связи), а также сами субъекты данных операций схожи, что подтверждает эффективность применения теории изоморфизма и теории предикатов в анализе финансовых операций, проводимых участниками ВэД, и обусловливает целесообразность ее внедрения в практику таможенных органов [6].

Следует отметить, что при реализации описанного механизма адаптации поиска изоморфных графов нужно учитывать возможность перехода к изоморфизму подграфов, что может оказаться более продуктивным ввиду громоздкости отдельных графов финансовых операций. Подграфом графа называется граф, который имеет некоторые вершины и некоторые ребра основного графа.

Типологии отмывания денежных средств являются так называемыми моделями схем, которые используются преступниками для реализации своих целей. Следует учесть, что на практике эти схемы могут иметь несколько иной вид, незначительно отличающийся от типологий, путем введения или удаления некоторых объектов из схемы или замены одних объектов на другие, и при детальном сравнении автоматизированная система или аналитик не заподозрят факт отмывания денежных средств либо не будет найдена имеющаяся связь между рассматриваемым делом и типологией. Для устранения данной проблемы необходимо не только разработать и автоматизировать методики поиска подозрительных схем, но и учесть факт возможного внедрения в типологическую схему и удаления из типологической схемы новых объектов, а также замену объектов, входящих в типологическую схему, на другие объекты, называемые в данной работе синонимами.

Любые отклонения, выражающиеся в добавлении или удалении объекта из графа или замене одних объектов на другие, в рамках данной статьи будем называть мутацией исходного подграфа типологии. В приводимом исследовании рассмотрено несколько видов мутаций подграфов. Основная цель работы с мутациями подграфов - рассмотрение других возможных вариантов отмывания денежных средств, которые не соответствуют в явном виде стандартным типологиям, но имеют схожий с ними механизм. Связь между узлами в графах может быть линейная или параллельная. Связанные между собой через ребро два узла имеют линейную связь. Узлы, имеющие связь через ребро с одним и тем же узлом-предком, образуют параллельную связь [7].

Итак, сложный подграф задается двумя параметрами m и п. На рис. 2 представлена такая связь объектов. Параметр п отвечает за количество параллельных связей объектов или цепочки объектов. На рис. 3 представлена параллельная связь объектов.

Рис. 2. Последовательная связь объектов Рис. 3. Параллельная связь объектов

Приведем примеры, иллюстрирующие процесс мутации подграфов.

Пример 1. Рассмотрим произвольный подграф A с параметрами m = 2 и п = 1, изображенный на рис. 4.

Произведем мутацию подграфа с узлами 1-2-3. Дублируем выделенный подграф один раз. В результате получим мутированный граф А1, изображенный на рис. 5.

Пример 2. Рассмотрим граф B с параметрами m = 5 и п = 1, изображенный на рис. 6.

Произведем мутацию подграфа с узлами 2-3-4-5. Дублируем выделенный подграф два раза. В результате получим мутированный граф B*, изображенный на рис. 7.

©-©-®-©-

-©—© ©—©—©

—63—б4>

Рис. 6. Граф В Рис. 7. Мутация графа В

Мутация графа В может быть применена к комиссионной схеме отмывания денежных средств, так как в этой схеме могут участвовать десятки фирм-«одно-дневок» с различными связями между собой. Своим взаимодействием они создают несколько параллельных цепочек объектов, которые соединяются в конечном результате в одном независимом объекте.

Синонимами будем называть объекты дела, которые являются взаимно замещаемыми, т. е. можно поменять в графе (подграфе) один объект на другой, при этом не изменив общий смысл и структуру рассматриваемого дела.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Синонимами в рассматриваемых выше схемах могут являться ломбарды, компании с признаками фиктивности, офшорные организации, страховые компании,

фирмы-«однодневки» и др., так как эти объекты используются для одних и тех же целей, а именно для перемещения денежных средств, имитируя реальные торгово-закупочные и другие операции, и удаления их от источника происхождения. В реальности эти объекты являются лишь ячейками, через которые проходят денежные средства.

Многочисленные замены одних объектов, которые представлены в типологиях, на другие проявляются в основном на стадии расслоения процесса отмывания денежных средств, так как именно эта стадия подразумевает различные маневры, связанные с сокрытием происхождения преступных денежных средств и введением в заблуждение правоохранительные органы и службы финансовой разведки.

Рассмотрим произвольный подграф, который будет отвечать за один из шагов процесса отмывания денежных средств. Общий вид подграфа представлен на рис. 8.

Физическое лицо

Рис. 8. Подграф схемы отмывания денег

С помощью синонимов заменим одни объекты на другие, а именно заменим ломбард на страховую компанию, которая будет принимать страховые взносы в виде «грязных» денег, а также выплачивать деньги физическим лицам (обналичивать), и страховую компанию на компанию-«однодневку» 3, которая будет покупать товары и услуги у офшорной организации. В результате проведенных изменений мы получим новый подграф, однако суть данной схемы мы не изменим. Подграф с замененными объектами на их синонимы изображен на рис. 9.

Физическое лицо

Рис. 9. Измененный подграф схемы отмывания денег

96 -

ВЕСТНИК российской ТАМОЖЕННОЙ АКАДЕМИИ • № 2 • 2017

С помощью мутации подграфов исходных графов, а также процесса «сино-нимизации» аналитик может не только обнаружить факт отмывания денежных средств через внешнеторговые операции, но и выделить новую типологию отмывания, что представляет собой практическую значимость при проведении расследований со стороны таможенных органов.

Пусть задан граф G, тогда его реберный граф L (G) - это такой граф, при котором любая вершина графа L (G) представляет ребро графа G, а две вершины графа L (G) смежны тогда и только тогда, когда их соответствующие ребра имеют общую вершину в G [4].

Пусть мы имеем следующий вид графа N, изображенный на рис. 10:

Экспортер «Однодневка» 2 Физическое лицо

Рис. 10. Граф N

Алгоритм действий для формирования модельного графа М с использованием реберного:

а) ребро исходного графа N, построенного по типологии, заменяется на узел реберного графа. Производится так называемое выделение реберного графа из исходного;

б) строится матрица смежности реберного графа. Матрица смежности реберного графа представляет собой матрицу, состоящую из нулей и единиц и построенную по следующему правилу: если ребро исходного графа N связано через общий узел с другим ребром исходного графа N, то на пересечении их координат (порядкового номера) в таблице смежности ставится единица, в противном случае - нуль. Матрица смежности реберного графа представлена в табл. 6;

Таблица 6

Матрица смежности реберного графа

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0

2 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0

3 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0

4 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0

5 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0

6 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0

7 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0

8 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1

9 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1

10 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0

в) производится поиск узлов реберного графа, которые обладают степенью 2 (т. е. сумма единиц в строке или столбце матрицы смежности реберного графа должна быть равна двум);

г) узлы и ребра исходного графа, которые соответствуют узлам реберного графа со степенью 2 (т. е. узел реберного графа должен находиться между узлами исходного графа), заменяются на общий узел в модельном графе. Процесс формирования модельного графа из исходного графа N изображен на рис. 11.

Рис. 11. Получение модельного графа из исходного графа N

Данный алгоритм позволяет сформировать модельный граф для исходного графа, построенного по типологии. Он также позволяет учесть любое добавление или сокращение объектов в рассматриваемом деле, которые идут в прямой цепочке отмывания денежных средств, т. е. они имеют последовательную связь друг с другом. Такие объекты служат в качестве структурных элементов цепочки операций, через которые проходят преступные денежные средства.

Линейная связь обозначается в виде круга в прямоугольнике, а параллельная связь - в виде круга в круге. Над каждым таким обозначением указывается число объединенных объектов.

Рассмотрим пример, иллюстрирующий работу вышеизложенного алгоритма на практике. По известной типологии отмывания денежных средств строится граф G, изображенный на рис. 12.

Далее по графу G определяется модельный граф, изображенный на рис. 13.

Модельный граф изоморфен графу G. Пусть мы имеем теперь реальное дело К, которое должно быть проверено на наличие признаков отмывания денежных средств. Граф дела K изображен на рис. 14.

Объект 1 Объект 5

Объект 6

чТ^\^Объект

Объект 1

Объект 4

Объект 7

Объект 3

Рис. 12. Граф G, построенный по типологии

Рис. 13. Модельный граф

Рис. 14. Граф дела К

Так как граф дела К принадлежит к подмножеству графов, удовлетворяющих условиям модельного графа, а модельный граф изоморфен графу, построенному

ВЕСТНИК российской ТАМОЖЕННОЙ АКАДЕМИИ • № 2 • 2017

по типологии, то делается вывод о взаимосвязи графа дела K и графа G, построенного по типологии, а следовательно, о преступном характере исследуемого дела. Прямое же сравнение между графом дела K и графом, построенным по типологии, невозможно, так как эти графы не изоморфны. Выделение модельного графа из графа, построенного по типологии, прежде всего осуществляется в целях повышения быстродействия обработки и сравнения графов, построенных по реальным делам, с графами, построенными по типологиям.

Таким образом, проведенное исследование подтверждает эффективность применения разработанной методики выявления схем легализации преступных доходов с использованием внешнеторговых операций в анализе финансовых операций, проводимых участниками ВЭД, и обусловливает целесообразность ее внедрения в практику таможенных органов.

Использованные источники

1. Риски легализации преступных доходов во время проведения внешнеторговых операций, 2010 [Электронный ресурс] // Eurasian Group on Combating Money Laundering and Financing of Terrorism. URL: http://www.eurasiangroup.org/ru/news/WGTYP_2010_6_rus.pdf (дата обращения: 23.02.2017).

2. Examples of Money Laundering Investigations - Fiscal Year 2016 [Электронный ресурс] // Internal Revenue Service. URL: http://www.irs.gov/uac/ examples-of-money-laundering-investi-gations-fiscal-year-2016 (дата обращения: 21.02.2017).

3. Пролубников А. В. Прямой алгоритм проверки изоморфизма графов. Самара: Институт систем обработки изображений Российской академии наук, 2007. С. 86-92.

4. Малинин Л. И. Изоморфизм графов в теоремах и алгоритмах. М.: Либроком, 2009. 256 с.

5. Харари Ф. Теория графов. М.: Мир, 1973. 296 с.

6. Зыков А. А. Основы теории графов. М.: Наука, 1987. 384 с.

7. Кормен Т. Х. и др. Часть VI. Алгоритмы для работы с графами // Алгоритмы: построение и анализ. Introduction to Algorithms. 2-е изд. М: Вильямс, 2006. 1296 с.

О. А. Овсянникова

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ФОРМИРОВАНИЯ РЕЧЕВОЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ СТУДЕНТОВ

В статье рассмотрена научно-практическая проблема формирования и развития речевой компетентности студентов высших учебных заведений. Описана структурно-функциональная модель формирования такой компетентности. Представлены основные компоненты данной модели: задачи, принципы, критерии, уровни и этапы, методы и приемы ее формирования.

Ключевые слова: речевая компетентность; структурно-функциональная модель; моделирование; речевая деятельность; цель; принципы; критериально-уровневая характеристика; методологические подходы; программа формирования; методы и приемы обучения.

Формирование речевой компетентности становится в настоящее время все более актуальным условием успешного самоопределения, развития и самореали-

МЕТОДИКА ВЫЯВЛЕНИЯ СХЕМ ЛЕГАЛИЗАЦИИ ПРЕСТУПНЫХ ДОХОДОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВНЕШНЕТОРГОВЫХ ОПЕРАЦИЙ Текст научной статьи по специальности «Математика»

THE METHODOLOGY OF REVEALING THE SCHEMES OF LEGALIZING THE CRIMINAL INCOMES USING FOREIGN TRADE OPERATIONS

Текст научной работы на тему «МЕТОДИКА ВЫЯВЛЕНИЯ СХЕМ ЛЕГАЛИЗАЦИИ ПРЕСТУПНЫХ ДОХОДОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВНЕШНЕТОРГОВЫХ ОПЕРАЦИЙ»