Періодичні видання СумДУ
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/69
Browse
7 results
Search Results
Item Компаративний аналіз наглядово-регуляторного забезпечення процедур фінансового моніторингу та кібербезпеки(Сумський державний університет, 2021) Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Горай, Д.С.Шляхи покращення процедур фінансового моніторингу, організацій кібербезпеки за умов переходу економіки держави на цифровий формат, розвитку процесів інноваційної цифровізації, рівня інформаційної обізнаності суспільства є постійно актуальною задачею сьогодення. За відсутності загального консенсусу щодо застосування конкретних міжнародно-правових норм у сфері кібербезпеки окремі держави в односторонньому порядку визначають свої національні позиції. Тому важливим є питання визначення особливостей кожної системи для безпечної та коректної організації взаємо корисної співпраці, з одного боку, та покращення власних практик та процедур протидії відмиванню кримінальних доходів, отримання якісно нових знань щодо найменших проявів ризиків та їх упередження, застосування відповідних превентивних заходів ще на стадії зародження, з іншого боку. В статті проведено компаративний аналіз правого забезпечення кіберзахисту та кібербезпеки фінансової системи та інформаційно-комунікаційних технологій Німеччини, Польщі, України, Сполучених Штатів Америки, Швейцарії, Європейського Союзу. Узагальнюючий алгоритм фінансового моніторингу розглянуто в розрізі країн-членів Євросоюзу, що ґрунтується на діючих положеннях Директиви 2018/843/EU Європейського Парламенту та Ради Європейського про запобігання використанню фінансової системи з метою відмивання коштів та фінансування тероризму. Основними положеннями, на яких ґрунтується алгоритм Єврокомісії є: відкритий доступ до реєстрів бенефіциарних власників компаній, що посилює прозорість аналізованої інформації про фінансові транзакції; прозорість інформації про трасти і подібних до них структур; розширення кола зобов’язаних суб’єктів (постачальників електронних гаманців та платформи обміну віртуальних валют), посилення можливостей компетентних органів фінансової розвідки країн Євросоюзу в частині запиту, отримання і використання інформації від зобов’язаних суб’єктів; дотримання критеріїв перевірки фінансових операцій, що здійснюються із залученням країн, які мають високий ступінь ризику.Item Контент-аналіз нормативно-довідкової інформації при організації баз даних внутрішнього фінансового моніторингу економічних агентів(Сумський державний університет, 2021) Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Доценко, Тетяна Віталіївна; Доценко, Татьяна Витальевна; Dotsenko, Tetiana Vitaliivna; Діденко, Ірина Вікторівна; Диденко, Ирина Викторовна; Didenko, Iryna ViktorivnaДвигуном розвитку економіки є розвиток цифрових даних. Дані – це новий економічний ресурс XXI століття. Епоха великих даних вимагає якісного рівня їх організації, представлення для логічного розуміння та інтерпретації запитів за певними критеріями фільтрації, постійного оновлення та актуальності даних, моніторингу використання, захисту від несанкціонованого втручання. Особливо гострим є захист даних економічних агентів. Розвиток цифрової економіки має й негативні наслідки з позиції сприяння розвитку різноманітних, витончених шахрайських махінацій, схем відмивання кримінальних коштів, крадіжки даних як певних осіб, громадян так і даних державного призначення, що може призвести до глобальних політико-економічних конфліктів та суперечок. Тому надзвичайно важливим та актуальним є питання якісної організації, комплексного проектування та розроблення бази даних, що забезпечує всебічний моніторинг економічними агентами фінансових транзакцій на внутрішньому рівні. В статті розроблено схему баз даних економічних агентів, котрі ґрунтуються на внутрішній та зовнішній нормативно-довідковій інформації для здійснення фінансового моніторингу. Таблиці баз даних на основі нормативно-довідкової інформації з використанням ентра джерел охоплюють анкету фінансового моніторингу клієнта, ризикових клієнтів в системі економічного агента, клієнтів, по яким наявні Ухвали суду, фінансові операції яких можуть містити ознаки ризикових, ПЕПклієнтів економічного агента, клієнтів, по яким наявна частка державної власності, заборонені галузі, довідники (коду виду фінансових транзакцій, коду ознаки фінансових транзакцій обов’язкового фінансового моніторингу, коду ознаки фінансових транзакцій внутрішнього фінансового моніторингу, коду документу, що засвідчує особу, коду виду суб’єкта первинного фінансового моніторингу, коду виду повідомлення, коду юридичного статусу учасника транзакції, коду типу особи, що пов’язана з фінансовою транзакцією, коду наявності дозволу на подання відомостей, коду ознаки реалізації фінансової транзакції, кодів областей України, критеріїв ризику), клієнтів з FATCA-статусом. Для формування баз даних фінансового моніторингу економічними агентами на підґрунті зовнішньої (екстра) нормативно-довідкової розроблено таблиці, що містять інформацію про: відомості Єдиного державного реєстру юридичних осіб, фізичних осіб-підприємців та громадських формувань, Державної служби фінансового моніторингу України осіб, пов’язаних з тероризмом та міжнародними санкціями, публічних діячів та членів їх сімей, санкційний список Ради національної безпеки і оборони України, санкційний список Міністерства економічного розвитку і торгівлі України, санкційний список США, санкційні списки ЄС, санкційні списки всього світу, списки ризикових країн, інформацію з Першого всеукраїнського бюро кредитних історій, інформація з Міжнародного бюро кредитних історій, перелік товарів подвійного використання, перелік осіб з часткою державної власності, AntiFraud HUB – відомості про шахраїв, реєстр банкрутів, реєстр боржників, реєстр судових рішень, база недійсних документів, особи, які переховуються від органів влади, реєстр платників єдиного податку, реєстри обтяжень рухомого та нерухомого майна, дані по цінним паперам, реєстр щодо люстрації, реєстр арбітражних керуючих,корупційний реєстр бази українських організацій, інформація щодо іноземних компаній.Item Business Process Model for Monitoring the Automatic Payments in the "Client-Bank" System(Sumy State University, 2021) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Миненко, Сергій Володимирович; Миненко, Сергей Владимирович; Mynenko, Serhii Volodymyrovych; Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Квілінський, Олексій Станіславович; Квилинский, Алексей Станиславович; Kwilinski, AleksyІнноваційний розвиток банківської діяльності зумовлює модернізацію у підходах до протидії легалізації доходів, отриманих незаконним шляхом. В статті розглядається питання фінансового моніторингу банківських операцій, які відбуваються без участі працівника банку через систему "Клієнт-банк". Було визначено перелік функцій, які виконує система "Клієнт-банк" в розрізі типів клієнтів: фізичних та юридичних осіб (в тому числі фізичних-осіб підприємців). Було виділено дві моделі бізнес-процесу автоматизованого моніторингу платежів, здійснених у системі "Клієнт-банк". Перша побудована модель описує загальні індикатори транзакцій, які мають ризик легалізації доходів, отриманих незаконним шляхом. Друга – фокусується на специфічних особливостях функціоналу системи "Клієнт-банк" для юридичних осіб чи для фізичних осібпідприємців. Було розглянуто ряд критеріїв ризиковості операції з точки зору легалізації кримінальних доходів. Розроблена модель бізнес-процесу враховує перевірку на приналежність учасника операції до країн, які не виконують чи неналежним чином виконують рекомендації міжурядових організацій, приналежність учасника до політично значущих чи пов’язаних з ними осіб та на виведення капіталу за кордон, в тому числі до офшорних зон. Окрім цього, включені перевірки фінансового стану контрагентів, регулярності надходження платежів та зняття готівки, обігу іноземної валюти, погашення кредиту, надходження значної суми готівки, ip-адреси клієнта та опису транзакції. Особливістю бізнес-моделі для юридичних осіб визначено перевірку відповідності КВЕД, аналіз кількості контрагентів, аналіз своєчасності сплати податків. Напрямками подальшого розвитку даного дослідження визначено можливість інтелектуалізації системи фінансового моніторингу та удосконалення нормативно-правової бази у сфері діяльності систем типу "Клієнт-банк" з метою покращення системи протидії легалізації кримінальних доходів у банківських установах.Item Розроблення моделі бізнес-процесу автоматизованого моніторингу фінансових операцій банком для протидії легалізації кримінальних доходів(Сумський державний університет, 2021) Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr SerhiiovychРеабілітація банківського сектору безпосередньо залежить від загального рівня довіри до них, через фінансові та нефінансові аспекти. Проте за останні 5 років значно розширилася кількість та типологія шахрайських дій, що наразі включають крадіжку персональних даних та встановлення контролю за рахунками жертв, кібератаки, шахрайство з безкартковими операціями та схеми з авторизацією пушплатежів. Системи управління ризиками шахрайства нового покоління повинні бути спроможні працювати в умовах постійної цифрової трансформації, виявляти нові, досі невідомі ризики шахрайських дій, використовувати переваги технологій та зменшувати витрати на забезпечення дотримання законодавства. У статті розроблено загальну архітектуру автоматизованої інформаційної системи фінансового моніторингу, що складається з 4 рівнів: внутрішній фінансовий моніторинг економічних агентів (рівень 1), банківський фінансовим моніторингом (Клієнт-банк – рівень 2), державний фінансовим моніторингом (рівень 3), правоохоронні й розвідувальні органи ( рівень 4). Крім того, розроблено модель із застосуванням програмного продукту Bizagi Studio та сучасної нотації BPMN 2.0 автоматизованого моніторингу бізнеспроцесу фінансових операцій через систему "Клієнт-Банк", що розкриває мету та тематику дослідження. Релевантні критерії перевірки змісту фінансових операцій складають 10 факторів, що є уніфікованими для різних економічних агентів та 13 перевірочних критеріїв, реалізованих безпосередньо на другому рівні перевірки у системі "Клієнт-Банк".Item Determining the Rating of Ukrainian Banks on the Risk of Legalization of Illegally Obtained Income(Sumy State University, 2020) Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Миненко, Сергій Володимирович; Миненко, Сергей Владимирович; Mynenko, Serhii Volodymyrovych; Квілінський, Олексій Станіславович; Квилинский, Алексей Станиславович; Kwilinski, Aleksy; Люльов, Олексій Валентинович; Люлев, Алексей Валентинович; Liulov, Oleksii ValentynovychУ статті розглянуто науково˗ методичний підхід до рейтингування банків за ризиком легалізації доходів, отриманих незаконним шляхом. Сформовано вибірку з 18˗ ти показників діяльності 65˗ ти банків України у 2019 році. Розглядаються відносні показники, які характеризують ризик використання операцій банку для легалізації доходів, отриманих незаконним шляхом. Логічно показники поділені на три частини. Перша група показників характеризують кількість і якість дотримання банком чинного законодавства України у сфері фінансового моніторингу. Друга група показників відображають розміри обороту готівки в банку, що є характеристикою участі банку як конвертаційного центру. Третя група показників характеризують залучення банку у міжнародні цикли відмивання доходів, враховуючи транзакції в країни – офшорні зони та сумнівні операції без явного підтвердження за допомогою зовнішньоекономічного контракту. Проведено дослідження вхідних даних на мультиколінеарність, на основі чого виключено 5 показників, які є колінеарними з іншими. Проведено нормалізацію вхідного масиву даних на основі нелінійної нормалізації. Розраховано вагові коефіцієнти впливу кожного показника на основі методу головних компонент. Визначено оптимальну кількість факторів на основі відсотку пояснюваної дисперсії кожним фактором та графіку кам’янистого осипу. Для побудови інтегрального показника застосовано метрику Мінковського. На основі інтегрального показника сформовано рейтинг банків за ризиком легалізації коштів, отриманих незаконним шляхом. З допомогою вербально˗ числової шкали Харрінгтона було надано якісну характеристику ризику використання операцій банків для легалізації незаконних доходів. Для проведення розрахунків було використано програмне забезпечення MS Office Excel та інструментарій Correlations статистичного пакету STATISTICA 10.Item Теоретичні основи формування інформаційної бази дослідження ризику використання фінансових установ україни з метою легалізації кримінальних доходів(Сумський державний університет, 2020) Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kwilinski, Aleksy; Люльов, Олексій Валентинович; Люлев, Алексей Валентинович; Liulov, Oleksii Valentynovych; Квілінський, Олексій Станіславович; Квилинский, Алексей СтаниславовичУ статті досліджено особливості оцінювання ризику легалізації незаконних доходів економічних суб’єктів господарювання за допомогою операцій фінансових установ, а саме банків. Автором обґрунтована необхідність та важливість визначення інформаційної бази формування ризику легалізації коштів, отриманих злочинним шляхом за допомогою операцій банків, оскільки стрімке зростання масштабів легалізації кримінальних доходів наглядно підтверджує динамічно зростаючу загрозу економічній безпеці країни, а значить й необхідності його кількісного оцінювання. Розглянуто сучасні методики оцінювання ризику легалізації коштів, отриманих злочинним шляхом, а також визначено основні показники, які можна використовувати для подальшого раціонального дослідження.Item The Innovative Approach to Increasing Cybersecurity of Transactions Through Counteraction to Money Laundering(Sumy State University, 2019) Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Dotsenko, T.Поточним завданням є забезпечення економічної безпеки будь-якої країни в контексті створення ефективних та надійних заходів системи банківської кібербезпеки для протидії відмиванню грошей. Перш за все, це стосується того, що процеси відмивання грошей та фінансування тероризму негативно впливають на економіку будь-якої країни та знижують рівень економічної безпеки. По-друге, високий рівень відмивання грошей у країні сприяє появі таких негативних процесів, як корупція, вимагання, виробництво наркотиків, контрабанда людей, бандитизм, тероризм, що призводить до посилення криміногенної ситуації в країні та загрожує життю населення країни. По-третє, існуючі заходи щодо кібербезпеки банків своєчасно не впливають на безпеку операцій з метою виявлення незаконно отриманих коштів. Тому саме для цього завдання необхідні зміни та модернізація. Метою статті є розробка іноваційного підходу до моделювання привабливості країни для відмивання доходів інших країн. Ця методика є одним із інструментів системи кібербезпеки банку для прийняття подальших рішень щодо ризику легалізації. Для вирішення цієї проблеми автори пропонують підхід, який базується на гравітаційному моделюванні. Вісім факторів: валовий внутрішній продукт на душу населення, вимоги до центральної влади, внутрішньо переміщені особи, пов'язані з конфліктом та насильством; автоматичний обмін інформацією; індекс сприйняття корупції; глобальний індекс тероризму; індекс процвітання; індекс щастя, – пропонується оцінити, використовуючи експертний підхід. Інтегральний показник обчислюється за допомогою метрики Мінковського та з урахуванням нормалізації факторів. Використовуючи модель гравітації, визначається ступінь привабливості країни для відмивання доходів з боку іншої країни. Для розрахунку було використано дані для 105 країн, та у даній роботі представлені результати для України, Польщі та Німеччини. Як висновок, розвинені країни з високим рівнем добробуту привабливі для країн, що розвиваються, для відмивання грошей; країни з низьким рівнем добробуту, низьким рівнем економічного розвитку та нестабільною політичною ситуацією привабливі для розвинених країн. Запропоновану методологію рекомендується впровадити в діяльність системи кібербезпеки банків. Це дозволить визначити транзакції тих країн, для яких ризик легалізації високий, та запровадити додатковий моніторинг з огляду на законність їх фінансових джерел. Крім того, модель доцільно використовувати у діяльності регулюючих органів країни, що сприятиме впровадженню стандартів кібербезпеки та підвищить етику фінансових відносин між країнами.