Построение статистических профилей рисков, выявление статистических аномалий, учёт экспертного опыта и формирование единой итоговой оценки риска.

1. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
CONFIDENTIAL • DO NOT DISCLOSE
АНАЛИТИЧЕСКИЕ ИНСТРУМЕНТЫ
КАК НЕОТЪЕМЛЕМАЯ СОСТАВЛЯЮЩАЯ
РИСК-ОРИЕНТИРОВАННОГО ПОДХОДА
SAS FORUM RUSSIA 2016, 27 МАЯ
Александр Ефимов
Руководитель департамента решений для госсектора
SAS Россия и СНГ

2. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
ОБЪЕКТЫ КОНТРОЛЯ
2
Объекты контроля

3. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
ОБЪЕКТЫ КОНТРОЛЯ И НАРУШЕНИЯ
3
Объекты контроля
Нарушения

4. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
ТРЕБУЕТСЯ ВЫЯВИТЬ НАРУШИТЕЛЕЙ
4
Объекты контроля
Нарушения

5. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
ТРЕБУЕТСЯ ПОВЫСИТЬ ЭФФЕКТИВНОСТЬ КОНТРОЛЯ
5
Штатные профили риска
Объекты контроля
Нарушения
Эффективность
штатных профилей
рисков недостаточна

6. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
ПОСТРОЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКОГО ПРОФИЛЯ НАРУШИТЕЛЯ
6
Система определяет самый значимый
фактор для выявления нарушений –
Численность управляющего персонала
Перечень
факторов
для
анализа
Среди исторических
данных 30%
нарушителей

7. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
ПОСТРОЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКОГО ПРОФИЛЯ НАРУШИТЕЛЯ
7
30% нарушений
83% нарушений у компаний, у которых
1 (один) управляющий
10% нарушений у компаний, у которых
2 (два) и более управляющих

8. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
ПОСТРОЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКОГО ПРОФИЛЯ НАРУШИТЕЛЯ
8
30% нарушений
83% нарушений у компаний, у которых
1 (один) управляющий
88% нарушений у компаний, у которых
1 (один) управляющий
и вид деятельности <> «Производство»
0% нарушений у компаний, у которых
1 (один) управляющий
и вид деятельности = «Производство»

9. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
ПОСТРОЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКОГО ПРОФИЛЯ НАРУШИТЕЛЯ
9
30%
88% 3%
Дерево решений
позволяет
корректно
выявить 94%
нарушителей
Увеличение
эффективности
в 3 раза
0% 100%

10. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
ПРИМЕРЫ ПРОФИЛЕЙ РИСКА
10
ПРИМЕР #1: РИСК ИМЕТЬ ПРИЗНАКИ ОДНОДНЕВКИ ТОЧНОСТЬ ПРОФИЛЯ
Численность управляющего персонала = 1
И Категория вида деятельности <> «Производство»
88%
ПРИМЕР #2: РИСК ИМЕТЬ ПРИЗНАКИ ОДНОДНЕВКИ ТОЧНОСТЬ ПРОФИЛЯ
Численность управляющего персонала > 1
И Количество банковских счетов > 5
И Форма собственности = «Частная компания с ограниченной
ответственностью»
100%
ПРИМЕР #3: РИСК ЗАНИЖЕНИЯ ТАМОЖЕННОЙ СТОМОСТИ ТОЧНОСТЬ ПРОФИЛЯ
Регион получателя ОДИН ИЗ СПИСКА: «г. Москва», «г. Санкт-
Петербург», «Московская область», «Ростовская область», …
И Таможенное управление = Центральное таможенное управление
И Срок действия договора брокера и декларанта (дней) > 430
И Вес нетто (кг) >= 184,5
94%

11. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
КЛЮЧЕВЫЕ ОСОБЕННОСТИ
СТАТИСТИЧЕСКИХ ПРОФИЛЕЙ РИСКОВ
11
СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПРОФИЛИ:
 Обеспечивают строгий контроль
эффективности и стабильности
профилей во времени
 Весь массив профилей обновляется
автоматически и единовременно в
случае снижения результативности
 Один и тот же объект контроля
попадает только под одну меру
минимизации риска одновременно
ЭКСПЕРТНЫЕ ПРОФИЛИ:
 Профили формируются на основе
экспертного опыта
 Каждый профиль обновляется
вручную и индивидуально как правило
без анализа результативности всего
массива профилей

12. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПРОФИЛИ РИСКА
12
Штатные профили риска
Объекты контроля
Нарушения
Статистические профили
риска

13. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
ВЫЯВЛЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ АНОМАЛИЙ:
ОДНОМЕРНЫЕ ВЫБРОСЫ (ПО ОДНОМУ ФАКТОРУ)
13
Одномерный
выброс

14. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
ВЫЯВЛЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ АНОМАЛИЙ:
ДВУМЕРНЫЕ ВЫБРОСЫ (ПО ДВУМ ФАКТОРАМ)
14
Двумерный
выброс

15. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
ВЫЯВЛЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ АНОМАЛИЙ:
МНОГОМЕРНЫЕ ВЫБРОСЫ (ПО ВСЕМ ФАКТОРАМ)
15
Многомерный
выброс

16. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
КЛЮЧЕВЫЕ ОСОБЕННОСТИ ПРОФИЛЕЙ АНОМАЛИЙ
16
ПРОФИЛИ АНОМАЛИЙ:
 Используют статистические значимые
факторы для выбора объектов
контроля
 Более вероятно под контроль
попадают нарушители
 Определяют новые факторы для
построения статистических и
экспертных профилей рисков
СЛУЧАЙНЫЙ ОТБОР:
 Опирается исключительно на
случайный выбор объектов для
контроля
 Равновероятно под контроль могут
попасть как нарушители, так и
законопослушные

17. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
ПРОФИЛИ РИСКА НА ОСНОВЕ СТАТИСТИЧЕСКИ АНОМАЛИЙ
17
Статистические профили
риска
Объекты контроля
Нарушения
Профили статистических
аномалий

18. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПРОФИЛИ РИСКА И АНОМАЛИИ
18
Статистические профили
риска
Объекты контроля
Нарушения
Профили статистических
аномалий
Экспертные профили

19. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
ИТОГОВАЯ ОЦЕНКА РИСКА
Экспертные
профили
Профили
аномалий
Анализ
социальных
связей
Статистические
профили
Внешние
источники
Гибридный
подход
Обогащение
данных
Текстовая
аналитика
Итоговый
рисковый
балл
Нечеткая
логика
19

20. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
АНАЛИЗ СОЦИАЛЬНЫХ СВЯЗЕЙ:
ОБОГАЩЕНИЕ ДАННЫХ
20
Доля переводов
нарушителям за
3 мес. > 50%

21. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
УРОВНИ СУБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННОГО ПОДХОДА
21
Сеть связанных субъектов
и их поведение
История
поведения
субъекта
Субъект
КЛЮЧЕВОЕ ПРЕИМУЩЕСТВО:
Анализ распространения рисков:
 Прошлое  настоящее
 Связи  субъект

22. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
ТИПОВОЙ ЭФФЕКТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АНАЛИТИЧЕСКИХ ПОДХОДОВ
22
Показатель
Параллельное
использование экспертных
профилей и профилей SAS
Использование гибридного
подхода к рискам SAS
Количество
применяемых мер
4% 75%
Объём
платежей
15% 20%
Снижение ложных
срабатываний
более, чем в 2 раза

23. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ КАТЕГОРИЗАЦИЯ
23
ЗАДАЧИ:
 Включение в реестр
 Проверка для включения в реестр
 Определение категории
потенциального риска
 Проверка для постановки на учёт
по определённому виду
деятельности
 Выдача разрешений
 Проверка для выдачи
разрешений
 Установка лимитов по отдельным
разрешениям

24. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
МОНИТОРИНГ ТЕКУЩЕЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
24
ЗАДАЧИ:
 Оценка риска возникновения
нарушений с целью их
предупреждения
 Оптимизация графика
проверок с учётом
 Ограничений на количество
контролёров
 Специализацию контролёров
 Территориальное расположение
проверяемых объектов
 Формирование заданий на
внеплановые проверки

25. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
ПРИВЛЕЧЕНИЕ К ОТВЕТСТВЕННОСТИ
25
ЗАДАЧИ:
 Информирование в целях
самооценки
 Оптимизация мер
реагирования
 Информирование нарушителя с
целью устранений нарушений без
штрафов
 Определение лимита штрафа с
целью обеспечения привлечения
к ответственности
 Взыскание штрафов
 Определение оснований для
взыскания

26. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АНАЛИТИЧЕСКИХ ПОДХОДОВ
26
Привлечение к ответственности
 Информирование нарушителей
 Оптимизация мер реагирования
 Взыскание штрафов
Мониторинг текущей деятельности
 Предупреждение рисков возникновения нарушений
 Категорирование компаний и оптимизация проверок
 Формирование внеплановых проверок
Предварительная категоризация
 Предварительное категорирование
 Оценка риска нарушений при выдаче разрешений
 Оценка лимитов по разрешениям

27. Copyr ight © 2016, SAS Institute Inc. All rights reser ved.
СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!
Александр Ефимов
Руководитель департамента решений для госсектора
SAS Россия и СНГ
Alexander.Efimov@SAS.com