Abstract
ТүйінЕкінші деңгейдегі банктерді заңсыз кірістерді заңдастыруға тарту тәуекелімен байланысты әлеуметтікэкономикалық қатерлердің өсуі жағдайында осы тәуекелді азайту үшін қаржы мониторингінің тиімді жүйесін құру қажет.Зерттеудің мақсаты -екінші деңгейлі банктердің қызметіне қаржылық қауіп төндіретін жасырын деректерді анықтау мақсатында банктердегі кіріс ақпараттарын үш деңгейлі өңдеуді жүзеге асыруға мүмкіндік беретін кластерлік модельдер мен рекурсивті ең кіші квадраттардың жиынтығына негізделген Қазақстандағы екінші деңгейлі банктерде қаржылық қауіпсіздікті басқару моделін ұсыну және сынақтан өткізу.Зерттеу әдістемесі APC-III кластерлік алгоритм модельдері мен ең кіші квадраттардың рекурсивті әдісінің (RLS) үйлесуіне негізделген, алгоритм OECD ұсыныстарына сәйкес сәл өзгертілген.Мұндай тәсіл банктердің операцияларын үш деңгейде қарауға және ауысу кезінде банк басшылығының дереу тексеруін талап ететін күдікті операцияларды анықтауға мүмкіндік берді.Модельді қолдану негізінде, орташа есеппен банк операцияларының үштен бірін күдікті деп есептеуге болатынын көрсетті, ал бұл өз кезегінде мұқият зерттеуді талап етеді.Біздің жағдайда модельді зерттеу үшін 70 күдікті транзакциямен араласқан бастапқы деректерден 200 жағдайды таңдадық.Банк операцияларын статистикалық өңдеу нәтижесінде 90 операциялық деректер анықталды, оның ішінде 27-і күдікті болып шықты, яғни тексерілген транзакциялардың шамамен 30% -ы күдікті деп танылды.Осы ақпаратты ұсыну нәтижесінде банк ақшаны жылыстатуға бағытталған 19 транзакцияны анықтай алды.Түйін сөздер: қаржылық мониторинг, басқару үлгісі, қаржылық қамтамасыз ету, банк ісі, қаржылық менеджмент, тәуекел-менеджмент. АннотацияВ условиях нарастания социально-экономических угроз, связанных с риском вовлечения банков второго уровня в легализацию незаконных доходов, необходимо создание эффективной системы финансового мониторинга для снижения этого риска.Цель исследования -предложить и протестировать модель управления финансовой безопасностью в банках второго уровня в Казахстане, основанную на комбинации моделей кластеризации и рекурсивных наименьших квадратов, которая позволяет осуществлять трехуровневую обработку входящей информации в банках с целью выявлять скрытые данные, представляющие финансовую угрозу для деятельности банков второго уровня.Методология исследования основана на сочетании моделей алгоритма кластеризации APC-III и рекурсивного метода наименьших квадратов (RLS), при этом алгоритм немного модифицирован в соответствии с рекомендациями OECD.Такой подход позволил рассматривать операции банков на трех уровнях и во время переходов выявлять подозрительные операции, требующие немедленной проверки руководством банка.Применение модели позволило выявить, что в среднем около трети операций банков можно отнести к категории подозрительных, а значит, они требуют тщательного изучения.В нашем случае мы выбрали 200 случаев из исходных данных, смешанных с 70 подозрительными транзакциями, для изучения модели.В результате статистической обработки банковских операций было выявлено 90 операционных данных, из которых 27 оказались подозрительными, то есть около 30% проверенных транзакций были признаны подозрительными.В результате предоставления этой информации банку удалось выявить 19 транзакций, направленных на отмывание денег.