DOI: 10.32702/2307-2105-2019.12.4
УДК: 3.33.330:336.338(519.8)
О. В. Кузьменко, Г. М. Яровенко, А. О. Бойко, С. В. Миненко
РОЗРОБКА БІЗНЕС-МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕСІВ ФІНАНСОВОГО МОНІТОРИНГУ ЕКОНОМІЧНИХ АГЕНТІВ
Анотація
Стаття присвячена актуальній темі боротьби із легалізацією коштів, отриманих злочинним шляхом, що є однією з причин тінізації економіки України. Авторами визначено, що головним інструментом протидії даному процесу виступає фінансовий моніторинг, ефективність якого може бути підвищена за рахунок його автоматизації. У статті запропоновано удосконалити існуючу систему фінансового моніторингу за рахунок організації чотирьохрівневої автоматизованої інформаційної системи. Як результат, у нотації BPMN 2.0 розроблено моделі основних бізнес-процесів автоматизованого моніторингу для економічних агентів – суб’єктів первинного моніторингу. Для першого рівня запропоновано модель бізнес-процесу автоматизованого внутрішнього моніторингу, що здійснюється безпосередньо економічними агентами. Перевірка проводиться за допомогою 10 параметрів, уніфікованих для різних економічних агентів. Для другого рівня розроблено модель бізнес-процесу автоматизованого моніторингу платежів, який здійснює фільтрацію транзакцій через систему Клієнт-Банк, що не мають фінансового підтвердження джерела коштів. Крім того, авторами запропоновано бізнес-модель автоматизованого внутрішнього банківського моніторингу транзакцій для виявлення ризику, пов'язаного із використанням банківських послуг для відмивання грошей.
Побудова автоматизованої системи з урахуванням запропонованих моделей дозволить більш ефективно та оперативно виявляти операції з ознаками ризику незаконності, уникнути організації зговорів та фінансових схем між економічними агентами та кримінальними структурами. Значна цінність цієї статті полягає у розробці критеріїв перевірки та уніфікації процесу моніторингу економічних агентів, за рахунок усунення впливу людини на процес перевірки.
Ключові слова: автоматизована інформаційна система моніторингу; бізнес-модель; фінансовий моніторинг; первинний моніторинг; економічний агент; легалізація коштів.
Література
1. Emerging from the shadows The shadow economy to 2025 // The Association of Chartered Certified Accountants. 2017. URL: https://www.accaglobal.com/content/dam/ACCA_Global/Technical/Future/pi-shadow-economy.pdf (дата звернення: 03.12.2019).
2. Діденко С. Тіньова економіка: покращення показників, проблеми та вплив на українців // Інформаційно-аналітичний портал UA.NEWS. 2019. URL: https://ua.news/ua/tenevaya-ekonomyka-uluchshenye-pokazatelej-problemy-y-vlyyanye-na-ukrayntsev/ (дата звернення: 03.12.2019).
3. Тенденції тіньової економіки в Україні у 2018 році // Офіційний веб-сайт Міністерства розвитку економіки, торгівлі та сільського господарства України. 2019. URL: file:///C:/Users/%D0%90%D0%BD%D0%BD%D0%B0/Downloads/Shadow_2018.pdf (дата звернення: 03.12.2019).
4. Закон України «Про запобігання та протидію легалізації (відмиванню) доходів, одержаних злочинним шляхом, фінансуванню тероризму та фінансуванню розповсюдження зброї масового знищення» № 1702-VII від 14.10.2014 // Офіційний сайт Верховної ради України. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1702-18. (дата звернення: 03.12.2019).
5. Chen Z., Van Khoa L.D., Teoh E.N., Nazir A., Karuppiah E.K., Lam K.S. Machine learning techniques for anti-money laundering (AML) solutions in suspicious transaction detection: a review. Knowledge and Information Systems. 2018. Vol. 57. Issue 2. P. 245–285. DOI: 10.1007/s10115-017-1144-z.
6. Gao S., Xu D., Wang H., Green, P. Knowledge-based anti-money laundering: a software agent bank application. Journal of Knowledge Management. 2009. Vol. 13. No. 2. P. 63-75. DOI: 10.1108/13673270910942709.
7. Umadevi P., Divya, E. Money laundering detection using TFA system. International Conference on Software Engineering and Mobile Application Modelling and Development (ICSEMA 2012). Chennai, India. 2012. P. 1-8. DOI: 10.1049/ic.2012.0150.
8. Caldera J., Hain J., Sherlock K. Enhanced automated anti-fraud and anti-money-laundering payment system: patent US20160071108A1 United States. Filed 04.09.2015, pub. date 10.03.2016. URL: https://patentimages.storage.googleapis.com/a7/34/0c/64cca0829ed4ea/US20160071108A1.pdf (дата звернення: 03.12.2019).
9. Kolhatkar J., Fatnani S., Yao Yi., Matsumoto K. Multi-channel data driven, real-time anti-money laundering system for electronic payment cards: patent US8751399B2. United States. Filed 15.07.2012, pub. date 10.06.2014. URL: https://patentimages.storage.googleapis.com/20/52/22/4f12c57929b368/US8751399.pdf (дата звернення: 03.12.2019).
10. Dionysios S. Demetis. Technology and Anti-Money Laundering: A Systems Theory and Risk-Based Approach. Edward Elgar Publishing, Incorporated, 2010. P. 188.
11. Coelho R., De Simoni M., Prenio J Suptech applications for anti-money laundering. FSI Insights on policy implementation. 2019. No 18. P. 1-18. URL: https://www.bis.org/fsi/publ/insights18.pdf (дата звернення: 03.12.2019).
12. Yong Li. Implementation of Anti-Money Laundering Information Systems. AuthorHouse, 2016. P. 188.
13. Звіт про діяльність Державної служби фінансового моніторингу України за 2018 рік // Офіційний сайт Державної служби фінансового моніторингу України. 2019. URL: http://www.sdfm.gov.ua/content/file/Site_docs/2019/20190411/zvit_2018_ukr.pdf (дата звернення: 03.12.2019).
14. About the business process model and notation specification version 2.0 // Object Management Group Business Process Model and Notation. 2011. URL: https://www.omg.org/spec/BPMN/2.0/ (дата звернення: 03.12.2019).
15. Bizagi Studio – the most business-friendly and flexible process automation software // Bizagi. URL: https://www.bizagi.com/en/products/bpm-suite/studio. (дата звернення: 03.12.2019).
16. Системы Клиент-Банк // Сайт “PROSTOBIZ” про бізнес-фінанси. URL: https://www.prostobiz.ua/rko/vse_novosti/sistemy_klient_bank. (дата звернення: 03.12.2019).
17. Leonov S., Yarovenko H., Boiko A., Dotsenko T. Information system for monitoring banking transactions related to money laundering. CEUR Workshop Proceedings. 2019. Vol. 2422. P. 297-307.
O. V. Kuzmenko, H. M. Yarovenko, А. O. Boiko, S. Mynenko
DEVELOPMENT OF BUSINESS MODELS OF FINANCIAL MONITORING PROCESSES OF ECONOMIC AGENTS
Summary
The article is devoted to the relevant issue of the fight against the legalization of funds from crime, what is one of the reasons for shadowing the Ukrainian economics. The authors found that the main tool to counter this process is financial monitoring, the effectiveness of which can be improved through its automation. In practice, the main problem is that it is not provided automation of the monitoring process for economic agents, but only data transmission. They can organise the monitoring automation by themselves and it is optional. The main disadvantages are also manual monitoring and its existence is no more than once a month or quarter. The article is proposed to improve the existing financial monitoring system by organizing a four-level automated information system. As a result, the models of the main business processes of automated monitoring for economic agents were developed with using BPMN 2.0 notation and Bizagi Studio software. This approach will help us to develop more effective automated information system in the future. A model of business process of automated internal monitoring for economic agents was developed for the first level. The verification is performed using 10 parameters that are unified for different economic agents. A business process model for automated monitoring of payments through the Client-Bank system was proposed for the second level to filter transactions that do not have financial confirmation for the source of funds. Furthermore, a business model for automated internal banking monitoring of transactions was developed to identify the risk associated with the use of money laundering banking services. The proposed four-level automated financial monitoring system eliminates the disadvantages of the traditional system. The unified approach to an automated monitoring system in economic agents will allow more effectively identify of operations that show signs of a risk of money laundering. The construction of the automated system with the proposed models will allow more efficiently and quickly detect operations with the risk signs of illegality, avoid the organization of collusion and schemes between economic agents and criminal structures. The great value of this article is the unification of the monitoring process for economic agents, the elimination of human influence on the verification process and the development of verification criteria.
Keywords: automated information monitoring system; business model; financial monitoring; primary monitoring; economic agent; legalization of funds.
References
1. The Association of Chartered Certified Accountants (2017) Emerging from the shadows The shadow economy to 2025. (electronic resource). Available at: https://www.accaglobal.com/content/dam/ACCA_Global/Technical/Future/pi-shadow-economy.pdf (accessed 03 December 2019).
2. Didenko S. (2019) Tinova ekonomika: pokrashchennia pokaznykiv, problemy ta vplyv na ukraintsiv [Shadow Economy: Improving Indicators, Problems, and Impact on Ukrainians]. Informatsiino-analitychnyi portal UA.NEWS [Information-analytical portal UA.NEWS]. (electronic resource). Available at: https://ua.news/ua/tenevaya-ekonomyka-uluchshenye-pokazatelej-problemy-y-vlyyanye-na-ukrayntsev/ (accessed 03 December 2019).
3. Ofitsiinyi veb-sait Ministerstva rozvytku ekonomiky, torhivli ta silskoho hospodarstva Ukrainy [The official website of the Ministry of Economic Development, Trade and Agriculture of Ukraine] (2019) Tendentsii tinovoi ekonomiky v Ukraini u 2018 rotsi [Trends in the shadow economy in Ukraine in 2018] (electronic resource). Available at: file:///C:/Users/%D0%90%D0%BD%D0%BD%D0%B0/Downloads/Shadow_2018.pdf (accessed 03 December 2019).
4. Офіційний сайт Верховної ради України [The Official site of the Verkhovna Rada of Ukraine] (2014) Zakon Ukrainy «Pro zapobihannia ta protydiiu lehalizatsii (vidmyvanniu) dokhodiv, oderzhanykh zlochynnym shliakhom, finansuvanniu teroryzmu ta finansuvanniu rozpovsiudzhennia zbroi masovoho znyshchennia» № 1702-VII vid 14.10.2014 [Law of Ukraine “On Prevention and Counteraction to Legalization (Laundering) of Proceeds of Crime, Financing Terrorism and Financing the Proliferation of Weapons of Mass Destruction” No. 1702-VII from 14.10.2014] (electronic resource). Available at: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/1702-18. (accessed 03 December 2019).
5. Chen Z., Van Khoa L.D., Teoh E.N., Nazir A., Karuppiah E.K., Lam K.S. (2018) Machine learning techniques for anti-money laundering (AML) solutions in suspicious transaction detection: a review. Knowledge and Information Systems, Vol. 57, Issue 2, P. 245–285. DOI: 10.1007/s10115-017-1144-z.
6. Gao S., Xu D., Wang H., Green, P. (2009) Knowledge-based anti-money laundering: a software agent bank application. Journal of Knowledge Management, Vol. 13, No. 2. P. 63-75. DOI: 10.1108/13673270910942709.
7. Umadevi P., Divya, E. (2012) Money laundering detection using TFA system. Proceedings of the International Conference on Software Engineering and Mobile Application Modelling and Development (ICSEMA 2012). Chennai, India, P. 1-8. DOI: 10.1049/ic.2012.0150.
8. Caldera J., Hain J., Sherlock K. (2016) Enhanced automated anti-fraud and anti-money-laundering payment system: patent US20160071108A1. United States. Filed 04.09.2015. (electronic resource). Available at: https://patentimages.storage.googleapis.com/a7/34/0c/64cca0829ed4ea/US20160071108A1.pdf (accessed 03 December 2019).
9. Kolhatkar J., Fatnani S., Yao Yi., Matsumoto K. (2014) Multi-channel data driven, real-time anti-money laundering system for electronic payment cards: patent US8751399B2. United States. Filed 15.07.2012. (electronic resource). Available at: https://patentimages.storage.googleapis.com/20/52/22/4f12c57929b368/US8751399.pdf (accessed 03 December 2019).
10. Dionysios S. Demetis. (2010) Technology and Anti-Money Laundering: A Systems Theory and Risk-Based Approach. Edward Elgar Publishing, Incorporated. P. 188.
11. Coelho R., De Simoni M., Prenio J. (2019) Suptech applications for anti-money laundering. FSI Insights on policy implementation, No 18, P. 1-18. (electronic resource). Available at: https://www.bis.org/fsi/publ/insights18.pdf (accessed 03 December 2019).
12. Yong Li. (2016) Implementation of Anti-Money Laundering Information Systems. AuthorHouse. P. 188.
13. Ofitsiinyi sait Derzhavnoi sluzhby finansovoho monitorynhu Ukrainy [The Official site of the State Financial Monitoring Service of Ukraine] (2019) Zvit pro diialnist Derzhavnoi sluzhby finansovoho monitorynhu Ukrainy za 2018 rik [Report on the activity of the State Financial Monitoring Service of Ukraine from 2018]. (electronic resource). Available at: http://www.sdfm.gov.ua/content/file/Site_docs/2019/20190411/zvit_2018_ukr.pdf (accessed 03 December 2019).
14. Object Management Group Business Process Model and Notation (2011) About the business process model and notation specification version 2.0 (electronic resource). Available at: https://www.omg.org/spec/BPMN/2.0/ (accessed 03 December 2019).
15. Bizagi (2019) Bizagi Studio – the most business-friendly and flexible process automation software (electronic resource). Available at: https://www.bizagi.com/en/products/bpm-suite/studio. (accessed 03 December 2019).
16. Sayt “PROSTOBIZ” pro bIznes-fInansi [The site "PROSTOBIZ" about business and finance]. Sistemyi Klient-Bank [Client-Bank Systems] (electronic resource). Available at: https://www.prostobiz.ua/rko/vse_novosti/sistemy_klient_bank. (accessed 03.12.2019).
17. Leonov S., Yarovenko H., Boiko A., Dotsenko T. (2019) Information system for monitoring banking transactions related to money laundering. CEUR Workshop Proceedings, Vol. 2422, P. 297-307.
№ 12 2019
Дата публікації: 2019-12-27
Кількість переглядів: 94
