Текст книги "Блокчейн на службе государства"

2.5. Совершенствование механизмов государственного финансового контроля

Отсутствие эффективного подхода к использованию государственных ресурсов сегодня является одной из ключевых проблем бюджетной политики. На протяжении последних нескольких лет отчетливо прослеживалась тенденция к росту объемов ежегодно выявляемых нарушений по отдельным группам контрольно-счетными органами, что, согласно оценкам экспертов, было связано не только с повышением эффективности работы контрольных органов, но и с общим ростом количества нарушений. Так, по итогам 2017 г. общая сумма выявленных нарушений составила 2,1 трлн руб. Для сравнения данная цифра примерно равна суммарным доходам региональных бюджетов Сибирского и Уральского федеральных округов (2,2 трлн руб.)[85]85
  http://budget.mosreg.ru/analitika/sravnenie-subektov-rf/fk_0001_0013_mosreg/ – Открытый бюджет Московской области. Отдельные показатели исполнения бюджетов субъектов РФ (дата обращения: 26.06.2018).


[Закрыть]. Наиболее существенные объемы приходились на нарушения ведения бухгалтерского учета, составление и представление отчетности; нарушения при формировании и исполнении бюджетов; а также нарушения при осуществлении государственных (муниципальных) закупок и закупок отдельными видами юридических лиц[86]86
  Варнавский А.В., Бурякова А.О. Перспективы использования технологии распределенных реестров для автоматизации государственного аудита // Управленческие науки. 2018. № 8 (3).


[Закрыть]. Также достаточно важно отметить, что согласно статистике проверок существенная доля нарушений приходится на несколько объектов, сами нарушения носят схожий характер и подлежат некоторой систематизации. Откуда можно предположить, что достаточно перспективным направлением является выстраивание автоматизированной системы выявления финансовых нарушений, учитывающей характер наиболее часто встречающихся нарушений и основную специфику объектов контроля.

В части использования технологии блокчейн для совершенствования механизмов государственного финансового контроля возможны два совершенно разных с технологической точки зрения подхода: модель последующего контроля и модель текущего и предварительного контроля.

1. Модель автоматизации последующего контроля. Опираясь на то, что каждая транзакция может быть записана в реестре в хронологическом порядке с указанием сторон, сумм и иных необходимых сведений возникает возможность не только отслеживать все операции каждого объекта контроля, но и выявить факторы, повлиявшие на отклонение от запланированных показателей. Обозначим основные характеристики данной модели на примере передачи субсидии на выполнение государственного задания учреждению (рис. 2.12). На первом этапе будет создан цифровой счет для учреждения, на который впоследствии будет перечислен объем субсидий в форме учетных единиц блокчейн-сети. После чего будет «заключен» смарт-контракт между учреждением и главным распорядителем бюджетных средств или органом, осуществляющим его функции и полномочия. Соответственно в смарт-контракте будут зафиксированы условия распоряжения бюджетными средствами. Например, одним из условий может стать целевое использование бюджетных средств. Для автоматического исполнения транзакции смарт-контракт должен будет удостовериться, что финансовая операция была проведена в соответствии с целевым назначением. Стоит помнить, что смарт-контракт – это всего лишь код, и для его правильной работы информация к нему должна поступать извне. Следовательно, использование средств учреждением будет сопровождаться предоставлением документации о достигнутых показателях. Таким образом, контроль за целевым характером использования будет проводиться в реальном времени, так как верификация блоков будет сразу же проводиться органами, ответственными за проверку этой информации. Блокчейн будет служить надежным инструментом для анализа динамики проведения расходов на цели выполнения государственного задания, а также оценки достаточности оставшихся средств для его завершения.

Рис. 2.12. Модель последующего контроля с использованием смарт-контрактов

В то же время формирование государственного задания в дальнейшем может происходить с учетом данных о «динамике количества потребителей услуг и работ, уровне удовлетворенности существующим объемом и качеством услуг и результатов работ», а также отчетов за прошедший период. В связи с этим учреждения также могут загружать в блокчейн данные о пользователях услуг путем создания специализированных интерфейсов для клиентов, через которые они смогут оставить базовую информацию о себе, а также дать оценку услугам или результатам работ.

Основными элементами модели для внедрения блокчейн в государственное финансовое управление в таком случае станут цифровой счет пользователя; смарт-контракт, сторонами которого являются учреждение и орган, ответственный за проверку целевого характера использования бюджетных средств учреждением. Смарт-контракт будет, с одной стороны, принимать сигнал о поступлении документации по совершенным финансовым операциям и достигнутым показателям, одобренный контролирующим органом, а с другой стороны, в случае нецелевого использования средств направлять уведомление о нарушении, формировать проект представления. Подобный механизм, помимо периодического проведения контроля, позволит отслеживать количество бюджетных средств, оставшихся на счете учреждения, динамику и направления их использования. Но наиболее важным аспектом будет являться возможность цифровизации процедур по оценке эффективности путем сопоставления результатов деятельности объектов контроля и суммы израсходованных средств. Фактически для каждого объекта может быть сформирована своя «история результативности и эффективности».

2. Модель риск-ориентированного подхода в финансовом контроле. Текущий и предварительный контроль. Данная модель в отличие от предыдущей направлена на оперативное выявление случаев возможных нарушений. Извлечение и анализ информации из распределенного реестра в режиме реального времени, а также «рейтингование» направлений исполнения бюджетов в соответствии с рисками и ранее полученными результатами могут составить основу механизмов предварительного контроля. На сегодняшний день риск-ориентированный подход занимает особое место в государственном управлении. Однако практика выявления бюджетных рисков фрагментарна и представлена преимущественно описанием рисков реализации отдельных государственных программ. В связи с этим формирование системы предупреждения, выявления и ликвидации рисков – важная задача управления государственными финансами. Достаточно перспективным направлением в этой части является использование реестра и матрицы бюджетных рисков, с последующей разработкой мер реагирования на их основе[87]87
  Васюнина М.Л. Об управлении бюджетными рисками // Финансы и кредит. 2017. № 40. С. 2408–2419.


[Закрыть]. Вместе с тем логика развития бюджетного мониторинга предполагает постепенный переход к автоматизированному контролю бюджетных операций.

Достаточно важно, что сочетание единой стандартизированной методологической базы оценки рисков и возможности получения информации обо всех совершенных операциях в режиме реального времени способно составить качественно новый механизм управления операционными рисками. Своевременное и точное выявление объектов контроля, характер деятельности которых предполагает высокую вероятность совершения финансовых нарушений, будет способствовать разработке наиболее эффективных мер по предупреждению данных нарушений. Так, для автоматизации контроля посредством анализа цепочек транзакций необходима система, гарантирующая выявление всех случаев возможных нарушений. В целях реализации вышесказанного каждой операции может быть присвоен маркер риска, рассчитываемый на базе реестра и матрицы рисков для каждого объекта. Также в реестр предлагается вносить информацию о сторонах сделки в форме присвоения номера в соответствии с классификацией агентов по правовому статусу и видам экономической деятельности (рис. 2.13).

Рис. 2.13. Модель проведения оперативного контроля с использованием риск-ориентированного подхода

Классификация агентов экономической деятельности по правовому статусу предполагает выделение четырех основных групп в соответствии с Гражданским кодексом Российской Федерации: физические, юридические лица, публично-правовые организации и иностранный сектор. Для группировки юридических лиц с целью контроля становится возможным применение общероссийского классификатора видов экономической деятельности. Данный классификатор используется при решении задач, связанных с регистрацией хозяйствующих субъектов, разработкой нормативных правовых актов, касающихся государственного регулирования отдельных видов экономической деятельности, осуществлением государственного статистического наблюдения, обеспечением потребностей органов государственной власти и управления в информации о видах экономической деятельности при решении аналитических задач.

Оценку рискованности транзакций предлагается осуществлять на основе: наличия в реестре сведений о прошлых финансовых нарушениях конкретного объекта, степени их существенности и вероятности возникновения; показателей кредиторской и дебиторской задолженностей; значений отклонений от средних сумм по операциям и т. д. Уже существующая российская практика показала, что подобный подход вполне возможен. Сегодня Банком России осуществляется постоянный мониторинг объемов задолженностей коммерческим банкам по кредитам, предоставленным физическим и юридическим лицам; задолженностей кредитных организаций по кредитам без обеспечения. Также фиксируется наличие кредиторской задолженности в целях проведения оперативного анализа финансового состояния. Коммерческие банки в свою очередь уделяют особое внимание не только финансовой отчетности клиентов, но и тем операциям, которые совершаются ими ежедневно. Так, на основе получаемых данных с применением машинного обучения команда Сбербанка научилась моделировать вероятность дефолта малых и средних предприятий. Базу для работы системы составило текстовой поле «Назначение платежа» каждой из транзакций, которое заполнялось бухгалтером при осуществлении переводов. Удалось выделить операции по выплате зарплаты, уплате налогов от оплаты товаров и услуг, уплате сумм поставщикам в счет погашения задолженностей и т. д.[88]88
  https://habrahabr.ru/article/318152/ – Блог компании Сбербанк. DS, ML и люди, которые этим занимаются. Взгляд Сбербанка. (дата обращения: 15.05.2018).


[Закрыть] Подобный подход может быть использован и при выявлении рискованных транзакций путем присвоения соответствующих маркеров экономическим агентам и совершаемым ими операциям. Также необходимо фиксировать случаи явного несоответствия операций общепринятой рыночной практике. Особое внимание данному пункту сегодня уделяется Федеральным казначейством.

Сформированный подход к оценке транзакций позволит автоматически выявлять случаи финансового мошенничества. Например, осуществление операции на крупную сумму денежных средств лицом, замещающим государственную должность, может служить индикатором коррупционной составляющей; совершение операций, связанных с приобретением или продажей военного обмундирования, средств связи, лекарственных средств, совпадение личных данных лица, совершающего те или иные операции, с данными в Перечне организаций и физических лиц, в отношении которых межведомственным координационным органом принято решение о замораживании принадлежащих ему денежных средств, может свидетельствовать о наличии преступной схемы по финансированию терроризма.

Для разработки системы оценки транзакций необходимо определить точный набор критериев исходя из потребностей всех органов государственного финансового контроля. Присвоение весовых коэффициентов каждому из критериев позволило бы оптимизировать работу государственных органов, концентрируя внимание на наиболее проблемных сферах. Вместе с тем необходимо объединить веса воздействия риска с весами вероятности возникновения риска. Стоит отметить, что в целях прогнозирования финансовых нарушений на основе получаемых данных с применением нейросетей могут строиться специальные финансовые модели поведения объектов. В данном случае фактически будет поводиться аудит модели, где объектом выступает прогнозная информация. Подобный подход и может составить основу превентивного управления бюджетными рисками. На основе получаемой информации могут составляться планы работы контрольных органов в соответствии с приоритетными направлениями[89]89
  Варнавский А.В., Бурякова А.О. Перспективы использования технологии распределенных реестров для автоматизации государственного аудита // Управленческие науки. 2018. № 8 (3).


[Закрыть].

В целом, объединяя предложения, описанные в настоящем параграфе и параграфе 2.3 «Автоматизация функций Федерального казначейства» может быть получен весьма существенный результат в части повышения эффективности работы органов государственного финансового контроля. А именно при введении в оборот национальной учетной единицы, внедрении единой системы оценки рискованных транзакций, организации децентрализованного бухгалтерского учета удастся выявлять в автоматическом режиме и предупреждать существенный объем нарушений. Большая часть нарушений ежегодно приходится на нарушения ведения бухгалтерского учета, нарушения при формировании и исполнении бюджетов и нарушения при осуществлении государственных (муниципальных) закупок. Согласно предварительному анализу последствий внедрения государственного распределенного реестра на примере результатов контрольных мероприятий за 2017 г. удалось установить, что возможно предотвратить либо автоматически выявить 86 % нарушений по вышеназванным направлениям (рис. 2.14). В целом данная сумма эквивалентна более чем 50 % объема ежегодно выявляемых нарушений контрольно-счетными органами в денежном выражении.

Рис. 2.14. Ожидаемый результат внедрения государственного распределенного реестра, млрд руб. (на примере результатов мероприятий 2017 г.)

Приведенные данные были получены путем обработки результатов контрольных мероприятий 2017 г., сгруппированных в соответствии с Классификатором нарушений, выявляемых в ходе внешнего государственного аудита (контроля). Каждый из видов нарушений был отнесен в одну из пяти групп в соответствии с ожидаемым результатом: «полное предупреждение нарушений посредством смарт-контрактов», «автоматическое выявление нарушений», «автоматическое выявление при построении системы риск-ориентированного подхода», «частичная автоматизация выявленных нарушений», «нарушения, не связанные с движением денежных средств».

Так, автоматизация финансовых операций посредством смарт-контрактов позволит предупредить такие нарушения, как принятие бюджетных обязательств в размерах, превышающих утвержденные бюджетные ассигнования и (или) лимиты бюджетных обязательств; неперечисление (несвоевременное или неполное перечисление) в бюджет доходов от использования имущества, находящегося в государственной (муниципальной) собственности, и платных услуг, оказываемых казенными учреждениями, средств безвозмездных поступлений и иной приносящей доход деятельности; нарушение руководителем экономического субъекта требований организации ведения бухгалтерского учета, хранения документов бухгалтерского учета и т. д. К нарушениям, которые подлежат частичной автоматизации, были отнесены преимущественно нарушения в части ведения бухгалтерского учета в результате того, что не все факты хозяйственной деятельности связаны с движением денежных средств. Например, полностью автоматизировать выявление нарушений при оформлении фактов хозяйственной деятельности первичными учетными документами не удастся.

В то же время были выделены группы нарушений, раскрытие которых возможно исключительно при обеспечении прозрачности финансовых потоков и при дополнительном использовании риск-ориентированного подхода. То есть выявление нарушений в части порядка и условий оплаты труда работников государственных бюджетных, автономных и казенных учреждений может быть произведено путем прямого анализа транзакций объекта, в то время как для раскрытия нецелевого использования бюджетных средств необходимо изучение операций контрагентов. Система оценки рискованных транзакций позволит выделять операции, которые не свойственны тому или иному объекту контроля на основе информации о прошлых операциях. С учетом того что имеют место и невыявленные нарушения, возможен существенно больший эффект в денежном выражении от использования современных технологий государственными контрольными органами. Прозрачным может стать процесс исчисления и сбора налогов, уплаты таможенных пошлин, операций с валютой и т. д.

2.6. Развитие системы противодействия легализации средств, полученных преступным путем, и финансированию терроризма

В соответствии с Указом Президента Российской Федерации от 13.06.2012 № 808 «Вопросы Федеральной службы по финансовому мониторингу» функции по противодействию легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, финансированию терроризма и финансированию распространения оружия массового уничтожения возложены на Федеральную службу по финансовому мониторингу. Объектами контроля данной службы и ее территориальных органов являются: лизинговые компании; организации, оказывающие посреднические услуги при осуществлении сделок купли – продажи недвижимого имущества; операторы по приему платежей и коммерческие организации, заключающие договоры финансирования под уступку денежного требования в качестве финансовых агентов. По состоянию на начало 2017 г. на учете Росфинмониторинга состояло более 16 тыс. организаций.

В рамках настоящего исследования были выделены несколько направлений деятельности Росфинмониторинга, где в целях оптимизации могли бы быть использованы следующие преимущества единого государственного реестра. 1. Сбор, обработка и анализ информации об операциях с денежными средствами или иным имуществом, подлежащим контролю в соответствии с законодательством РФ. Формирование единого реестра транзакций и обеспечение полного к нему доступа позволило бы службе обрабатывать и анализировать информацию в режиме реального времени. Вопрос сбора информации переместился в плоскость извлечения необходимых данных из единой цепи. 2. Проверка информации об операциях с денежными средствами или иным имуществом в целях выявления операций, связанных с легализацией (отмыванием) доходов, полученных преступным путем, или финансированием терроризма. В этой части существенную роль могло бы сыграть использование риск-ориентированного подхода к финансовому контролю, основные положения которого описаны в предыдущем параграфе. Однако с точки зрения потребностей Росфинмониторинга критерии благонадежности и рискованности транзакций должны быть дополнены целым рядом дополнительных положений, содержание которых будет раскрыто далее. 3. Запрос и получение в установленном порядке информации об операциях клиентов и о бенефициарных владельцах клиентов организаций, осуществляющих операции с денежными средствами или иным имуществом, а также информации о движении средств по счетам клиентов кредитных организаций. При наличии распределенной базы данных в большинстве случаев запрос будет направляться не в конкретные органы, а к компьютерной системе, подобный механизм будет способствовать сокращению сроков получения информации и обеспечивать ее однозначную надежность и достоверность.

4. Выявление признаков, свидетельствующих о том, что операция с денежными средствами или иным имуществом связана с легализацией доходов, полученных преступным путем, или финансированием терроризма. Данная функция частично может быть автоматизирована благодаря оперативному получению информации о частях цепи транзакций, признаваемых высокорискованными.

5. Передача информации в Министерство юстиции РФ или его территориальные органы по их запросу или по собственной инициативе об организациях, в отношении которых имеются сведения, свидетельствующие о неполноте и (или) недостоверности полученной в установленном порядке информации об операциях (сделках) с денежными средствами или иным имуществом либо неисполнении ею требований законодательства РФ. Полнота и достоверность сведений может быть обеспечена благодаря тому, что фактически вся информация о сделке будет зафиксирована в момент ее совершения. Никаких изменений в дальнейшем также произведено быть не может. Следовательно, все органы государственной власти получат доступ к достоверному «первоисточнику». Однако в связи с тем, что извлекать информацию органы власти смогут только в соответствии с режимом предоставленного доступа, вопрос о взаимодействии останется актуальным. Здесь основное внимание стоит уделить совершенствованию механизмов документооборота между ведомствами. Сегодня службой используется «территориально распределенная система документооборота и сбора данных», которая позволяет осуществлять обмен конфиденциальной информацией и гарантирует стойкость защиты информации[90]90
  http://www.comita.ru/projects/zivs_rosfinmonitoring/ – Комита. Разработка программного обеспечения. Территориально распределенная система защищенного документооборота и сбора данных.


[Закрыть]. Вместе с тем выпуск ключей проверки электронных подписей осуществляет через АО «Удостоверяющий центр». В случае с государственным распределенным реестром документооборот между ведомствами может быть устроен несколько по иному принципу. Государственные органы смогут загружать документы в криптографически защищенный реестр, предоставляя доступ к информации тем или иным ведомствам (лицам). В работе данной системы будет отсутствовать необходимость привлечения третьих лиц.

6. Обеспечение соответствующего режима хранения и защиты полученной в процессе деятельности информации, составляющей государственную, служебную, банковскую, налоговую, коммерческую тайну, тайну связи, и иной конфиденциальной информации. Сохранность и надежность информации при использовании распределенной сети будет обеспечена криптографией.

При цифровизации приведенных направлений деятельности могут быть найдены и решения для целей, включенных в «Публичную декларацию целей и задач Федеральной службы по финансовому мониторингу на 2017–2020 гг.».

Так, одной из целей стало «снижение риска финансирования терроризма и финансирования распространения оружия массового уничтожения». На сегодняшний день уже стала возможна автоматическая блокировка операций объектов, включенных в «Перечень организаций и физических лиц, в отношении которых имеются сведения об их причастности к экстремистской деятельности или терроризму». Всего в Перечне в настоящее время находится около 8 тыс. лиц[91]91
  http://www.fedsfm.ru/otchet2017 – Официальный сайт Росфинмониторинга. Отчет о реализации публичной декларации целей и задач Федеральной службы по финансовому мониторингу на 2017 год.


[Закрыть]. Цифровизация данного направления может состоять не только в формировании «распределенного» перечня, но и в создании смарт-контрактов Росфинмониторингом, которые могут выполнять функцию верификации любой активности в отношении объекта. То есть удастся выделять целые цепи движения денежных средств, в которых тем или иным образом фигурировали цифровые счета объектов с очень низкой финансовой благонадежностью. Данная модель может быть эффективнее простой блокировки счетов и перехода на наличные деньги.

Следующая цель может быть отнесена к бюджетной сфере – «обеспечение сохранности средств бюджетов бюджетной системы и устойчивости бюджетной системы». Повышение прозрачности финансовых операция также может быть обеспечено особенностями функционирования децентрализованных сетей. При использовании смарт-контрактов процесс выявления хищения или нецелевого использования средств может быть частично автоматизирован (см. п. 2.5).

В результате использования встроенных механизмов выявления и предупреждения финансовых нарушений ожидается и общее повышение законопослушности финансовых институтов. Данное положение как раз и составляет основу следующей цели деятельности Росфинмониторингом – повышение эффективности финансовых институтов как субъектов первичного финансового мониторинга. Установлено, что внедрение электронных сервисов и механизмов осуществления оперативной контрольной деятельности дает существенный эффект. Так, по итогам 2017 г. в ходе дистанционного мониторинг-контроля удалось определить, что более 10 % поднадзорных субъектов перешли в категорию законопослушных[92]92
  http://www.fedsfm.ru/activity/supervisory-results/3118 – Официальный сайт Росфинмониторинга. Доклад об осуществлении государственного контроля (надзора), муниципального контроля за 2017 год.


[Закрыть].

В работе Росфинмониторинга особое внимание всегда уделялось совершенствованию информационно-технологического обеспечения противодействия отмыванию денег. Инновационные технологии способны повысить эффективность деятельности службы не только в части выявления и пресечения правонарушений, но и их предупреждения. К примеру, сегодня активно используется автоматизированная система дистанционного мониторинга (АСДМ). Проверочная деятельность осуществляется с учетом уровня риска, что способствует снижению административной нагрузки на подконтрольные объекты (количество проверок за отчетный период снизилось на 16 %)[93]93
  http://www.fedsfm.ru/activity/supervisory-results – Официальный сайт Росфинмониторинга. Результаты проверок 2017 г.


[Закрыть]. Более того, риск-ориентированный подход позволил проводить точечные проверки по направлениям, где нарушения наиболее вероятны. В результате чего по итогам 2017 г. удалось установить факты нарушений в 97 % проведенных проверок[94]94
  http://www.fedsfm.ru/activity/supervisory-results/3118 – Официальный сайт Росфинмониторинга. Доклад об осуществлении государственного контроля (надзора), муниципального контроля за 2017 год.


[Закрыть]. Так, контрольные мероприятия проводились только в отношении объектов, вовлеченных в проведение сомнительных операций и нарушающих законодательные требования.

Перспективность использования единого риск-ориентированного подхода в контроле движения денежных средств заключается в возможности оперативного реагирования на случаи потенциального нарушения законодательства. К сожалению, современный опыт показывает, что даже с учетом использования электронных систем мониторинга ряд нарушений удается раскрыть лишь спустя достаточно длительное время. Причины могут заключаться в использовании различных «нестандартных» схем. Далее предлагаем рассмотреть преимущества использования риск-ориентированного подхода на базе технологии блокчейн на примере одной из реализованных схем вывода бюджетных средств за рубеж.

В начале 2018 г. жена бывшего министра финансов Московской области была заочно приговорена к 11 годам колонии общего режима за хищение из подмосковного бюджета 11 млрд руб.[95]95
  http://www.fedsfm.ru/content/files/documents/2018/%D0%BF%D1%83%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B9%20%D0%BE%D1%82%D1%87%D0%B5%D1%82%202017.pdf – Официальный сайт Росфинмониторинга. Отчет о деятельности Росфинмониторинга за 2017 год.


[Закрыть] Одна из схем заключалась в похищении прав требования задолженности у предприятий ЖКХ к муниципальным образованиям Подмосковья. Поэтапное осуществление данной схемы представлено на рис. 2.15. Так, министерством финансов Московской области выдавались государственные гарантии администрациям районов под оказание услуг ЖКХ. Предприятиями ЖКХ услуги оказывались, после чего перед ними формировался долг. Некие подставные компании выкупали этот долг по договору цессии. Затем ранее выкупленный долг несколько раз продавался и покупался другими компаниями, в том числе на средства, взятые в кредит. На следующем этапе выдавался кредит под государственные гарантии, которым и выплачивался долг по цессии. Денежные средства из бюджета впоследствии направлялись на банковские счета для погашения ранее выданного долга. Подобная схема позволила вывести из бюджета порядка 3,5 млрд рублей. Дальнейшая легализация производилась путем перечислений между фиктивными компаниями денежных средств по договорам купли – продажи векселей. Также через подконтрольные зарубежные компании приобреталась недвижимость, акции различных компаний.

Рис. 2.15. Схема хищения бюджетных средств путем формирования фиктивной задолженности

Предупреждение возможности реализации подобной схемы могло бы быть найдено в использовании существующих методов выявления нарушений. Например, при открытии счетов в финансовом органе сразу же стала бы видна задолженность перед организациями ЖКХ. Использование механизма перечисления бюджетных средств под конкретные потребности также могло бы позволить предотвратить ситуацию «погашения финансовым органом долга по цессии». Однако названные механизмы в настоящее время применяется только при соответствии объекта и (или) операции определенным характеристикам в соответствии с законодательством. Достаточно сложно обеспечить подобный контроль со стороны государственных органов за всеми сделками и операциями, производимыми на территории страны даже при использовании современного программного обеспечения.

Решение данной проблемы может быть найдено в использовании риск-ориентированного подхода в отношении транзакций, записанных в государственном распределенном реестре. Однако здесь ключевую роль будут играть внесенные в систему критерии и характеристики. Существующие принципы работы Национальной системы оценки рисков легализации (отмывания) преступных доходов и Национальной системы оценки рисков финансирования терроризма могли бы составить основу и цифрового похода – часть требуемых критериев может быть отражена в программном коде. Сегодня оценка рисков легализации преступных доходов осуществляется в ходе анализа серьезности выявленных угроз и уязвимостей. В группу высокого риска входят: риски использования номинальных юридических лиц («фирм-однодневок»); риски использования фиктивной внешнеэкономической деятельности; риски использования юридических лиц-нерезидентов; риски участия физических лиц, аффинированных с должностными лицами и т. д.[96]96
  http://www.fedsfm.ru/content/files/documents/2018/%D0%BE%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B0%20%D1%80%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B2%20%D0%BE%D0%B4.pdf – Официальный сайт Росфинмониторинга. Отчет Росфинмониторинга «Национальная оценка рисков легализации (отмывания) преступных доходов.


[Закрыть] В рамках предлагаемого риск-ориентированного подхода на блокчейне оценка финансовой благонадежности может производиться с учетов «истории» финансовой деятельности для признания операций фирм-однодневок рискованными; объектам, осуществляющим периодические сомнительные операции по переводу средств на зарубежные счета, может также присваиваться пониженный коэффициент финансовой благонадежности; бенефициары и аффилированность также могут быть однозначно установлены путем извлечения информации из необходимых частей цепи. В этой части практически все существующие критерии могут быть перенесены и на блокчейн. То же касается и иных выделяемых Росфинмониторингом групп рисков: группа повышенных рисков, группа умеренного риска, группа низкого риска легализации средств, полученных преступным путем. Касаемо оценки рисков финансирования терроризма на первое место, согласно оценкам Росфинмониторинга, выходят риски привлечения средств в сети Интернет, перемещения средств с использованием банковских счетов, перемещения средств без открытия банковских счетов; в группы рисков среднего уровня вошли риски привлечения средств с использованием незаконных способов получения средств, перемещения средств с использованием нерегулируемых субъектов; группу низкого уровня риска составили риски привлечения средств из законных источников, риски привлечения средств через некоммерческие организации, риски перемещения средств с использованием некредитных финансовых организаций и нефинансовых предприятий[97]97
  http://www.fedsfm.ru/content/files/documents/2018/%D0%BD%D0%BE%D1%80%20%D1%84%D1%82%20%D0%BF%D1%83%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B9%20%D0%BE%D1%82%D1%87%D0%B5%D1%82%2017-18.pdf – Официальный сайт Росфинмониторинга. Отчет Росфинмониторинга. Национальная оценка рисков финансирования терроризма.


[Закрыть]. Здесь достаточно важно правильно сформулировать критерии, соответствие которых будет указывать на наличие риска финансирования терроризма. Например, возникает вопрос, каким образом удастся точно определить наличие или отсутствие риска взаимодействия агента с нерегулируемыми субъектами, как отличить стартап от фирмы-однодневки и т. д. В целом формирование методологии риск-ориентированного подхода к оценке транзакций, по мнению авторов, является темой, которая требует дополнительного более глубокого исследования, учитывающего особенности взаимодействия отдельных групп экономических агентов.

Возвращаясь к ранее рассмотренному примеру, хотелось бы отметить, что выявление транзакций, которые могут привести к финансовым нарушениям, является достаточно перспективным направлением развития системы текущего контроля и мониторинга. Так, повышенная степень риска в автоматическом режиме была бы присвоена транзакциям 4, 5 (в связи с несвойственным характером операции, где контрагентом является организация с низким уровнем финансовой благонадежности), 7–10 (сомнительный характер «истории операций» объектов), 12 (факт оплаты долга администрации), 13 (перечисление бюджетных средств на банковские счета, возникновение факта неуплаты задолженности). На рисунке 2.16 данные транзакции цепи выделены красным цветом. Вероятно, что при своевременном уведомлении органов финансового контроля о наличии периодически повторяющихся рискованных транзакций между одними и теми же объектами удалось бы за более короткий срок выявить стороны преступления и предотвратить вывод средств за рубеж. А если бы платежи осуществлялись на основе смарт-контракта, где заложен определенный уровень риска, то нарушение бы вообще не произошло бы.