»

Международный опыт выявления мошенничества в торговых организациях

В ходе анализа зарубежного опыта по использованию экономических знаний при противодействии преступности установлено, что классическими работами в данной области признаются труды американских и английских исследователей («Судебный учет и финансовые расследования» – Forensic accounting and financial investigations). В Великобритании, США, Канаде наряду с криминалистикой, судебной медициной и судебной психиатрией существует самостоятельная дисциплина, называемая «Финансовые расследования и судебный учет».

Деятельность лиц, проводящих экономические исследования при выявлении преступлений, а также в рамках судопроизводств различных видов, в США, Великобритании и Канаде крайне разнообразна и включает совокупность следующих услуг:

  • судебного учета (forensic accounting);
  • аудита мошенничества (fraud audit) и риск-менеджмента в области мошенничества (fraud risk management);
  • поиска и возвращения активов (asset tracking and recovery);
  • выявления и предотвращения легализации преступных доходов (через хозяйствующий субъект – заказчика услуги) (money laundering detection and prevention).

Термин «судебный учет» (forensic accounting) в США, Канаде и Европе применяется в более широких областях теории и практики, чем понятие «судебно-бухгалтерская экспертиза» в России: под судебным учетом понимается любая деятельность сертифицированных судебных бухгалтеров, в том числе и вне процедур судопроизводства (например, консалтинг на выявление внутрикорпоративных хищений). Таким образом, в данном случае используемый термин «судебный» носит достаточно условный характер [4]. Кроме того, деятельность судебных бухгалтеров на Западе регулируется не только государством, но и общественными организациями и объединениями, действующими в данной области (ACCA, NAFA, ACFE и т.д.). Перечисленные общественные организации и объединения сертифицируют и проводят обучение судебных бухгалтеров, при этом компетенция судебных бухгалтеров имеет существенные различия в зависимости от признания квалификации конкретного эксперта экспертным сообществом. Круг разрешаемых экспертом вопросов существенно меняется в зависимости от вида судопроизводства. Большинство судебных бухгалтеров применяют косвенные методики расчета данных о финансово-хозяйственной деятельности и налоговых базах.

Финансовые расследования и судебный учет на Западе представляют собой междисциплинарную концепцию, соединяющую учет, финансовый анализ, психологические исследования и правоохранительную деятельность. Широко применяются психологические исследования:

  • анализ наводок и жалоб граждан;
  • оценка изменений в поведении потенциального преступника;
  • анализ изменений в стиле и образе его жизни;
  • исследование биографических признаков круга потенциальных преступников [1].

Вышеперечисленные косвенные методы, успешно используемые на Западе, для применения в нашей стране с учетом российского менталитета не годятся. Российский суд оперирует только фактами, косвенные улики, «вероятностные» предположения экспертов и необоснованные жалобы Уголовно-процессуальный кодекс РФ относит к недопустимым доказательствам.

В отечественной практике пределы компетенции эксперта-экономиста определяются предметом класса судебно-экономических экспертиз, устанавливающим совокупность задач, которые могут решаться экспертом [4]. По нашему мнению, точное копирование зарубежного опыта по использованию экономических знаний при противодействии преступности, его простой перенос на российскую судебную практику без каких-либо корректив недопустимы.

Авторами под руководством Э.Ф. Мусина сформулирован категоричный вывод: «…методы и методики производства судебно-экономических экспертиз, используемые в США, Великобритании и Канаде, в российском судопроизводстве напрямую использовать невозможно» [4].

Вместе с тем для внепроцессуальных действий по профилактике мошенничества в организациях торговли (консалтинговые процедуры, выявление внутрикорпоративных хищений, аудит мошенничества и т.п.) зарубежный опыт вполне применим.

Анализ теоретико-методических подходов к выявлению преднамеренного искажения отчетности в международной практике позволил выделить следующие наиболее популярные методики:

  • закон Бенфорда;

  • систему показателей Бениша;

  • анализ расхождения денежного потока и операционной прибыли.

Закон Бенфорда – это математический инструмент, помогающий выявить ошибки и искажения в числовом массиве данных. Данный закон утверждает, что в искусственно созданном массиве данных последние распределяются по закону, отличному от действующего в автономных (без вмешательства со стороны) системах. Применение этого закона достаточно просто: рассматривается множество первых цифр элементов исследуемого числового массива, частота появления каждой цифры сопоставляется с вероятностью появления цифры в случайном ряду, построенном согласно закону Бенфорда. Аналогично можно провести анализ второй, третьей и т.д. цифры. По отклонению вышеуказанных величин можно судить о наличии ошибки или намеренного искажения. Метод также работает для десятичных дробей и округленных значений. К основным преимуществам метода относится его независимость от порядка величин исследуемых данных (десятки, сотни, тысячи и т.д.), а также возможность применения в отрыве от сути исследуемых операций (так как метод исключительно статистический) [2].

Вот некоторые примеры данных, соответствующих закону Бенфорда: номера платежных поручений от различных покупателей (вся совокупность); суммы, поступающие в счет погашения дебиторской задолженности покупателей; суммы в авансовых отчетах; остатки товаров на складах; суммы фактов хозяйственной жизни, отраженных в бухгалтерском учете; стоимость гарантийного ремонта; суммы выставленных счетов; объемы поставок; суммы в налоговых декларациях.

Например, если в результате проведения анализа номера приходных кассовых ордеров и указанные в них суммы не соответствуют закону Бенфорда (а должны соответствовать), высока вероятность того, что эти приходные ордера фальсифицированы бухгалтером. Очевидно, он их создавал и нумеровал самостоятельно, беря цифры из головы.

Применять тесты на основе закона Бенфорда эффективнее на предприятиях с интенсивной операционной деятельностью (например, оптовой торговли), так как данная методика работает только при анализе больших массивов данных.

Еще один нестандартный метод – система показателей (темпы снижения маржинальной прибыли, роста качества активов, оборачиваемости активов и т.д.), получивший в международной практике название «карта нормативных отклонений финансовых индикаторов». Данная система показателей была разработана профессором Мессодом Бенишем (Messod Beneish, Университет штата Индиана, США).

Чтобы использовать карту нормативных отклонений, потребуется отчетность компании за несколько периодов (как минимум за 2 года), а также отчетность сопоставимых по размерам компаний, действующих в том же виде экономической деятельности. Все эти данные (отчетность компании за 2 года, отчетность сопоставимых по размерам компаний одного вида экономической деятельности) имеются у налоговых инспекторов, которые, проводя камеральную проверку организации, могут, по мнению авторов, в качестве дополнительного индикатора мошенничества использовать указанный метод, разработанный М. Бенишем.

Следует отметить, что появление в отчетности тех или иных признаков мошенничества еще не является свидетельством искажения данных или того, что компания использует незаконные схемы. Однако к отчетности такого предприятия следует отнестись с повышенным вниманием, особенно такому контролирующему органу, как налоговая инспекция.

Еще одним нестандартным методом профилактики мошенничества в торговых организациях является анализ расхождения денежного потока и операционной прибыли. Этот метод основан на существующей взаимосвязи между ростом прибыли, в частности операционной прибыли, и увеличением величины денежного потока от операционной деятельности. Разработчики данного метода считают, что в течение продолжительного периода темп роста прибыли должен быть соизмерим с темпом роста денежного потока от операционной деятельности. Явные расхождения в темпах роста должны быть внимательно изучены для выявления причин отклонений и анализа последствий. Возможными причинами расхождения темпов роста операционной прибыли и денежного потока от операционной деятельности могут быть: сезонные факторы, цикличность развития, переход на другую стадию жизненного цикла, искажение показателя прибыли [2].

Практическое применение двух последних методов (системы показателей Бениша и анализа расхождения денежного потока и операционной прибыли) наглядно проиллюстрировано на примере бухгалтерской (финансовой) отчетности ООО Вектор, занимающегося оптовой продажей сельскохозяйственной продукции.

Обобщая вышесказанное, можно выделить краткие сравнительные характеристики нетрадиционных методик выявления преднамеренного искажения финансовой отчетности, представленные в таблице.

Таблица 1. Характеристика нетрадиционных методик выявления преднамеренного искажения финансовой отчетности
Характеристика Карта нормативных отклонений финансовых индикаторов, метод Бениша Закон Бенфорда Анализ расхождения денежного потока и операционной прибыли
Цель Выявление и предотвращение ошибок и преднамеренных искажений финансовой отчетности организаций
Основные пользователи Налоговые инспекторы, инвесторы, контрагенты Внешние и внутренние контролирующие органы, заинтересованные лица Внешние и внутренние контролирующие органы, заинтересованные лица
Источники Отчетность проверяемой компании вместе с отчетностью сопоставимых по размерам компаний одного вида экономической деятельности за 2 года Любая числовая последовательность (от номеров платежных поручений до сумм в налоговых декларациях) Отчетность проверяемой компании (отчет о прибылях и убытках и отчет о движении денежных средств)
Специфика Сравниваются нормативные отклонения финансовых индикаторов проверяемой организации и сопоставимой по размерам Статистический метод, помогающий выявить ошибки и искажения в числовом массиве данных Темп роста прибыли должен быть соизмерим с темпом роста денежного потока от операционной деятельности
Преимущества Помогает выявить необычные колебания данных, которые могут являться следствием мошенничества или ошибок в составлении отчетности Независимость от порядка величин исследуемых данных (десятки, сотни, тысячи и т.д.), а также возможность применения в отрыве от сути исследуемых операций Выявляет искажения показателя прибыли, подверженной манипуляциям со стороны руководства компании в целях сокрытия каких-либо проблем
Недостатки Необходима отчетность сопоставимых по размерам компаний одного вида экономической деятельности за 2 года Методика работает только при анализе больших массивов данных; требует больших трудовых затрат Возможными причинами расхождения темпов роста операционной прибыли и денежного потока от операционной деятельности могут быть объективные причины: сезонные факторы, цикличность развития, переход на другую стадию жизненного цикла

Рассмотренные методики выявления преднамеренного искажения финансовой отчетности широко используются в международной практике. В российской научно-практической литературе указанные зарубежные методики глубоко освещены не были, исследования, связанные с адаптацией нормативных значений коэффициентов для особенностей российской экономики, не проводились. Вместе с тем, по мнению С.М. Бычковой и Е.Ю. Итыгиловой, модель финансовых индикаторов Бениша не только вполне применима для отчетности российских компаний, но и способствует снижению риска потерь имущества на 50% [3].

Нетрадиционные методики применимы для широкого круга пользователей бухгалтерской финансовой отчетности (аудиторов, налоговых инспекторов, ревизоров, бухгалтеров, учредителей и т.п.). А наиболее результативным для выявления и профилактики мошенничества в организациях торговли является комплексное применение указанных методов.

В целом эффективная система внутреннего и внешнего контроля в торговой организации должна быть нацелена как на профилактику мошенничества, так и на своевременное его выявление и принятие мер (реагирования) для минимизации потенциального ущерба. С точки зрения внешнего контроля наиболее доступны исходные данные для аналитических исследований налоговыми органами: выявление предпосылок нарушений аналитическими методами позволит более адекватно планировать налоговые проверки.

Список литературы:
  1. Альбрехт У., Венц Дж. и Уильямс Т. Мошенничество: луч света на темные стороны бизнеса.
  2. Брюханов М. Искажения в финансовой отчетности: как выявить мошенничество // Финансовый директор. 2006. №6.
  3. Бычкова С.М. Преднамеренные искажения в бухгалтерской отчетности как следствие оппортунистического поведения руководства экономического субъекта и подходы к его выявлению / С.М. Бычкова, Е.Ю. Итыгилова // ЭТАП: экономическая теория, анализ, практика. 2012. №2. с. 105-121.
  4. Мусин Э.Ф., Ефимов С.В., Савенко В.Г. Судебно-экономическая экспертиза в органах внутренних дел Российской Федерации: Учеб. пособие. М.: ЭКЦ МВД России, 2010.
Версия для печати
Похожие материалы:
Комментарии 0
avatar