📖Антикоррупционная политика организации: содержание, разработка и реализация📖

✏Антикоррупционная политика организации представляет собой комплекс взаимосвязанных принципов, процедур и конкретных мероприятий, направленных на профилактику и пресечение коррупционных правонарушений в деятельности данной организации.
‼Универсальной модели антикоррупционной политики, одинаково применимой ко всем организациям, не существует. Антикоррупционная политика должна учитывать особенности организации, отрасли, масштаба и характера коррупционных рисков.

📎Этапы разработки и реализации антикоррупционной политики
1⃣) Разработка проекта антикоррупционной политики. Разработчиком антикоррупционной политики может выступать должностное лицо или структурное подразделение организации, на которое возложены функции по профилактике и противодействию коррупции.
2⃣) Согласование проекта и его утверждение. Проект антикоррупционной политики, подготовленный с учетом поступивших предложений и замечаний, рекомендуется согласовать с кадровым и юридическим подразделениями организации, представителями работников, после чего представить руководству организации.
3⃣) Информирование работников о принятой политике, обучение и антикоррупционное просвещение. Утвержденная антикоррупционная политика доводится до сведения работников организации. Рекомендуется обеспечить ознакомление работников с установленными правилами и процедурами, а также проведение обучающих мероприятий по вопросам предупреждения и противодействия коррупции.
4⃣) Реализация предусмотренных антикоррупционных мер. Утверждённая политика подлежит непосредственной
реализации и применению в деятельности организации. Руководитель организации, с одной стороны, должен демонстрировать личный пример соблюдения антикоррупционных стандартов поведения, а с другой стороны, выступать гарантом выполнения в организации антикоррупционных правил и процедур.
5⃣) Анализ применения антикоррупционной политики. Рекомендуется осуществлять регулярный мониторинг хода и эффективности реализации антикоррупционной политики. В частности, должностное лицо или структурное подразделение организации, на которое возложены функции по предупреждению и
противодействию коррупции, может ежегодно представлять руководству организации соответствующий отчет.

🔎Круг лиц, попадающих под действие антикоррупционной политики
➡Работники организации, находящиеся с ней в трудовых отношениях, вне зависимости от занимаемой должности и выполняемых функций.
➡Отдельные положения антикоррупционной политики могут распространяться на контрагентов и иных лиц, взаимодействующих с организацией, в том числе в рамках договорных отношений.

📌Закрепление обязанностей работников
✅воздерживаться от совершения и (или) участия в совершении коррупционных правонарушений в интересах или от имени организации;
✅воздерживаться от поведения, которое может быть истолковано окружающими как готовность совершить или участвовать в совершении коррупционного правонарушения в интересах или от имени организации;
✅информировать в установленном организацией порядке непосредственного руководителя/лицо, ответственное за реализацию антикоррупционной политики/руководство организации:
🟣о случаях склонения работника к совершению коррупционных правонарушений;
🟣о ставшей известной работнику информации о случаях совершения коррупционных правонарушений другими работниками, контрагентами организации или иными лицами;
🟣о возможности возникновения либо возникшем у работника конфликте интересов.

#НаЛекции #АнтикоррупционнаяПолитика #Коррупция
ФинУнивер | Финансовая разведка

📰 Киберугрозы в финансовом секторе: что показал отчет Kaspersky
«Лаборатория Касперского» выпустила глобальный отчет «Анатомия ландшафта киберугроз». Для финансовой разведки эти данные важны как дополнительный источник информации о киберрисках, которые могут сопровождать финансовое мошенничество, компрометацию учетных записей и незаконный доступ к финансовой инфраструктуре.

✉️ Финансовый сектор в цифрах
Доля инцидентов высокой критичности в финансовом секторе составила 2,9%. Это ниже, чем в госсекторе (4,3%) и ИТ (4,9%), но расслабляться рано. Но главным является не количество, а характер атак:
🔘36,1% инцидентов в финансовом секторе пришлось на Red Teaming. Финансы являются одной из самых «проверяемых» отраслей, что говорит о зрелости защиты;
🔘 30,8% финансовых клиентов MDR столкнулись с инцидентами социальной инженерии;
🔘Доля атак с использованием вредоносного ПО составляет 14,8%;
🔘На эксплуатацию уязвимостей приходится 6,6% случаев.

⚡️Как начинаются кибератаки?
▶️ 43,7% — эксплуатация публично доступных приложений. Это веб-сервисы, API, VPN-порталы.
▶️ 25,4% — использование действительных учетных записей. Злоумышленники активно используют утечки, брутфорс и покупку доступов.
▶️ 15,5% — эксплуатация доверительных отношений. Атаки через подрядчиков, ИТ-интеграторов и сервисных провайдеров. Для финансов это критично: взлом одного небольшого поставщика может открыть доступ к десяткам клиентов.

⚠️ Техники, которые важно знать финразведчику ⚠️
➡️Манипуляции с учетными записями — 22%. Злоумышленники манипулируют учетными записями, в том числе меняют членство в группах и активируют отключенные аккаунты;
➡️Фишинг — 15%. Фишинг остается одной из наиболее распространенных техник получения первоначального доступа;
➡️Пользователь сам запускает вредоносный файл или переходит по ссылке — 12%.

💡 Реальный кейс: веб-скиммер в jQuery 💡
В ходе расследования финансового преступления обнаружен вредоносный скрипт, встроенный в легитимный jQuery. При вводе данных карты на сайте скрипт собирал информацию, шифровал её с помощью RSA и отправлял на домен злоумышленника через POST-запросы. Организация не могла выявить угрозу только по именам файлов, только через мониторинг целостности.

▶️Основные выводы из отчета◀️
1️⃣Смещение фокуса с транзакций на инфраструктуру
Анализ отдельной подозрительной операции недостаточен. Нужно выявлять сети: скомпрометированные учетные записи, доверенных подрядчиков, точки соприкосновения с легальной финансовой системой.
2️⃣Рост атак через цепочки поставок
Финансовым организациям необходимо ужесточать контроль доступа подрядчиков, внедрять MFA и мониторить аномалии в поведении легитимных учетных записей.
3️⃣Человеческий фактор
Социальная инженерия составляет 30,8% случаев цифрового мошенничества в финансовом секторе. Программы повышения осведомленности сотрудников становятся элементом ПОД/ФТ.

🛡 Что стоит учитывать финансовым организациям 🛡
🟢Внедряйте многофакторную аутентификацию и строгую парольную политику.
🟢Ограничивайте доступ подрядчиков и проводите их проверку.
🟢Своевременно обновляйте ПО (особое внимание стоит уделять Microsoft, Oracle, Fortinet).
🟢Используйте мониторинг целостности файлов для веб-сервисов.
🟢Рассмотрите MDR и Compromise Assessment для проактивного поиска скрытых компрометаций.

▶️Вывод финразведки◀️
Доля высокосерьезных инцидентов снизилась с 14,3% в 2021 году до 3,8% в 2025-м. Kaspersky связывает эту динамику прежде всего с более ранним обнаружением и реагированием. При этом атаки с непосредственным участием человека сохраняют ключевое значение среди высокосерьезных инцидентов.

Хотите узнать, как именно хакеры уничтожают файлы бизнеса без возможности восстановления? Подробный разбор и техническую цепочку атаки смотрите на схеме ⬆️

#Новости #Кибербезопасность #Kaspersky
ФинУнивер | Финансовая разведка

📌 «Призрачные заказы»: как Uber Eats использовали в схеме отмывания денег

🍫 В июне 2026 года на Тайване правоохранители начали расследование предполагаемой схемы, в которой инфраструктура Uber Eats могла использоваться для проведения фиктивных операций и отмывания денег.
По данным прокуратуры, группа под руководством Линь Ханьцзя использовала более 300 клиентских аккаунтов и провела около 2 800 заказов на сумму свыше 10 млн тайваньских долларов. Часть заведений, принимавших заказы, была зарегистрирована самим Линем или лицами из его окружения.

🔖Для регистрации клиентских аккаунтов использовались данные номинальных владельцев и зарубежные кредитные карты. Одновременно были созданы или зарегистрированы несколько заведений на платформе. Следствие проверяет происхождение средств и роль каждого участника схемы.

💬 Как работала схема:
С клиентских аккаунтов оформлялись заказы в контролируемых заведениях. После оформления заказа способ получения часто менялся на самовывоз. В результате курьер не выполнял доставку, а операция продолжала проходить через платформу.
Следствие считает, что таким образом могли создаваться фиктивные операции, через которые осуществлялось перемещение денежных средств.

🌟 Как схему обнаружили
Uber Eats обратил внимание на необычный паттерн операций: отдельные заведения регулярно меняли параметры заказов, а структура их операций существенно отличалась от обычной. После этого информация была передана правоохранительным органам.
24 июня 2026 года правоохранители провели обыски по 7 адресам и доставили на допрос 9 человек. В отношении Линь Ханьцзя прокуратура запросила заключение под стражу. Суд удовлетворил ходатайство. Остальные участники были освобождены под залог.

❓Вопросы к обсуждению❓

1️⃣ Какие инструменты, механизмы и методы отмывания доходов использовали злоумышленники в этой схеме?

2️⃣ Необходимо ли включать платформы электронной торговли и доставки, которые принимают и перечисляют денежные средства, в число субъектов первичного финансового мониторинга, на которых распространяются требования Федерального закона № 115-ФЗ?

3️⃣ Какие признаки и аномалии в поведении пользователей, продавцов и платежных операций могут позволить финансовой организации или цифровой платформе выявить подобную схему на ранней стадии?

#РазведкаВделе
ФинУнивер | Финансовая разведка

⬆️Решение кейса⬆️

1️⃣ Какие инструменты, механизмы и методы отмывания доходов использовали злоумышленники в этой схеме?

🔴Инструменты

Безналичные денежные средства - платежи проводились через платформу Uber Eats.
Наличные денежные средства - часть средств выводилась «в наличность» путём снятия через банкоматы

🔴Механизмы

🟥Инфраструктура Uber Eats
🟥Сеть подконтрольных заведений
🟥Множество клиентских аккаунтов
🟥Использование номиналов и зарубежных карт

🔴Методы

🟥Фиктивные заказы, которые оформлялись в подконтрольных заведениях без реальной необходимости в товаре.
🟥Транзит и перемещение средств через платформу. Операции проводились через Uber Eats, что придавало им внешне легальный вид.
🟥Отсутствие реального товарного потока, при котором деньги двигались через платформу, а фактическая доставка не выполнялась.

2️⃣ Необходимо ли включать платформы электронной торговли и доставки, которые принимают и перечисляют денежные средства, в число субъектов первичного финансового мониторинга, на которых распространяются требования Федерального закона № 115-ФЗ?

📲 Включать сервисы доставки еды в субъекты 115-ФЗ избыточно. Агрегаторы не являются платежными организациями - все транзакции идут через банки-эквайеры. Это создаст колоссальные расходы для ИТ-компаний и поднимет цены на еду для потребителя.

⚡️ С 1 октября 2026 года в России действует Закон № 289-ФЗ «О платформенной экономике». Он не делает агрегаторы банками, но обязывает маркетплейсы и сервисы доставки проводить более глубокую верификацию продавцов и обмениваться данными с ФНС и правоохранителями.

❗️Вместо финмониторинга регуляторы требуют внедрения жесткого антифрода на стыке физического и цифрового мира. Сервисы доставки обязаны отслеживать физическую аномалию, после чего алгоритм должен автоматически замораживать выплаты до выяснения обстоятельств.

3️⃣ Какие признаки и аномалии в поведении пользователей, продавцов и платежных операций могут позволить финансовой организации или цифровой платформе выявить подобную схему на ранней стадии?

🔽 Со стороны продавцов тревожным сигналом служит аномально высокая доля самовывоза (70–100 %), когда в норме она составляет 10–20 %. Также настораживает резкий рост выручки без маркетинговой активности и несоответствие оборотов масштабу реальной деятельности заведения, в котором отсутствует штат, достаточное число закупок и кассовых операций.

🛒 Со стороны пользователей подозрительны массовая регистрация аккаунтов за короткий срок, использование зарубежных платёжных карт и однотипное поведение: заказы в одни и те же заведения, в одинаковое время, на схожие суммы. При этом у таких аккаунтов нет типичного потребительского паттерна, они не оставляют отзывы, не покупают в разных заведениях и не участвуют в программах лояльности.

🔖 В платёжных операциях стоит отслеживать отсутствие отмен и возвратов, дробление сумм чуть ниже пороговых значений контроля, а также короткие циклы операций без периода удержания средств.

🔜Для раннего выявления платформа может применять графовый анализ связей между клиентами, продавцами и платёжными реквизитами, ML‑модели для поиска аномальных паттернов и скоринг заведений по ключевым метрикам.🔚

#РазведкаВделе
ФинУнивер | Финансовая разведка

📌Как применять метод «Галстук-бабочка»: плюсы, минусы и алгоритм действий📌

🖊Метод «галстук-бабочка» — это инструмент анализа рисков, который позволяет наглядно представить развитие рискового сценария: от источника опасности и причин возможного события до его последствий, а также определить предупреждающие и защитные меры. Своё название метод получил из-за характерной формы диаграммы, напоминающей галстук-бабочку.

Преимущества метода
☑️Наглядность. Высокая наглядность обеспечивает простое и ясное графическое представление сценариев возникновения и вариантов последствий риска. Это даёт возможность быстро донести информацию до менеджмента и сотрудников.
☑️Простота применения. Предполагает наличие специальных знаний у эксперта. Но при этом относительно прост для понимания и коммуникации результатов даже для новичка.
☑️Ориентация на контроль. Особое внимание уделяется мерам, которые предотвращают развитие нежелательного сценария либо уменьшают тяжесть его последствий. Анализ позволяет оценить наличие, достаточность и эффективность таких мер.

Недостатки метода
⭕️Упрощение сложных ситуаций. Метод может недостаточно полно отражать сложные взаимосвязи, нелинейные зависимости и динамику развития рисков. Особенно это заметно при большом количестве взаимосвязанных причин и последствий.
⭕️Ограниченные возможности количественной оценки. Используется как инструмент структурирования и визуализации рисковых сценариев. Для точной количественной оценки вероятностей и последствий могут потребоваться дополнительные методы анализа.
⭕️Сложность отображения взаимосвязанных рисков. Одна диаграмма обычно формируется вокруг конкретной опасности и связанного с ней центрального события. Поэтому каскадные эффекты и взаимное влияние нескольких рисков могут потребовать построения нескольких связанных моделей или применения дополнительных методов.

📍Пошаговое построение «галстука-бабочки»
1️⃣Определение опасного события. Сначала определяется объект, процесс, фактор или ситуация, потенциально способные причинить ущерб.
2️⃣Описание опасности. В центре диаграммы размещается событие, означающее потерю контроля над источником опасности. Именно оно разделяет диаграмму на предупреждающую и защитную части.
3️⃣Составление перечня причин центрального события. В левой части диаграммы располагаются события, обстоятельства и факторы, которые могут привести к наступлению центрального события.
4️⃣Отображение мер контроля на диаграмме. Между каждой причиной и центральным событием располагаются меры контроля, предназначенные для предотвращения развития нежелательного сценария.
5️⃣Анализ факторов эскалации. Определяются условия и обстоятельства, которые могут снизить эффективность существующих барьеров или привести к их отказу. При необходимости предусматриваются дополнительные меры контроля таких факторов.
6️⃣Описание последствий опасного события. В правой части располагаются возможные последствия центрального события: ущерб людям, имуществу, финансовым результатам, окружающей среде, деловой репутации и другим объектам.
7️⃣Определение мер по снижению последствий. Между центральным событием и его последствиями располагаются барьеры (вертикальные линии), предназначенные для снижения вероятности развития тяжёлых последствий или уменьшения масштаба ущерба.
8️⃣Подготовка плана мероприятий по управлению рисками. Анализируются достаточность и эффективность существующих барьеров, выявляются слабые места и формируется план дополнительных мероприятий с указанием сроков, ответственных и конкретных шагов по внедрению новых решений.

⚠️Анализ рисков с помощью галстук-бабочки
⏩Выявляет слабые места в мерах контроля и помогает внедрить более эффективные меры.
⏩Помогает обнаружить системные проблемы в организации, процедурах и культуре безопасности, устранение которых даёт долгосрочный эффект.

#НаЛекции #АнализРисков
ФинУнивер | Финансовая разведка

❕ИТ и искусственный интеллект: какие новые риски видят финансовые регуляторы?
Цифровизация финансового сектора создает не только новые возможности, но и новые уязвимости.
Финансовые регуляторы ЕС (EBA, EIOPA, ESMA) в сентябре 2026 года выделили два новых риска цифровизации: зависимость финансовых организаций от внешних ИТ-провайдеров и растущие киберриски, связанные с развитием ИИ.

➡️Риск № 1. Зависимость от внешних ИТ-провайдеров⬅️
Технический сбой или атака на одного крупного ИТ-провайдера может затронуть сразу несколько участников финансового рынка.
Чем больше критически важных процессов сосредоточено у ограниченного круга внешних поставщиков, тем существеннее возможные последствия их отказа.
❗️Для экономической безопасности это означает, что оценивать необходимо не только защищенность самой финансовой организации, но и ее цифровую цепочку поставщиков и технологических зависимостей.

➡️Риск № 2. ИИ создает новые возможности для кибератак⬅️
Развитие современных моделей ИИ меняет характер киберугроз. ЕС предупреждает, что более мощные модели способны ускорять поиск и эксплуатацию уязвимостей, усиливать социальную инженерию.
При этом объектом атаки может стать и сама ИИ-система финансовой организации.

🇷🇺 Как на эти риски реагирует Банк России?
16 июня 2026 года Банк России выпустил Методические рекомендации Банка России по обеспечению информационной безопасности при разработке и применении искусственного интеллекта на финансовом рынке № 3-МР от 16.06.2026. Это первый документ, в котором систематизированы риски информационной безопасности при использовании ИИ, описаны возможные способы атак и предложены меры защиты.

ЦБ РФ рекомендует финансовым организациям учитывать риски на всем жизненном цикле ИИ-системы. Среди возможных угроз регулятор называет «отравление» обучающих данных, хищение данных, раскрытие информации о модели, ее модификацию или подмену, манипулирование поведением модели с помощью специально сформированных запросов, а также атаки, способные вызвать отказ системы.

❓Что предлагается делать финансовым организациям?❓
1️⃣Разрабатывать собственную модель угроз ИИ-системы и определять меры защиты с учетом конкретных способов применения ИИ и возможных последствий атаки.
2️⃣Контролировать данные и модели на всех этапах их жизненного цикла
При подготовке данных, разработке, обучении, тестировании и эксплуатации ИИ.
3️⃣Сохранять человеческий контроль в критически важных процессах
Если ИИ автоматически выполняет операции с высоким уровнем риска информационной безопасности — например, платежные, — Банк России рекомендует предусмотреть проверку результата человеком с возможностью его изменить.
4️⃣Отдельно проверять внешних поставщиков ИИ-сервисов
Рекомендуется учитывать результаты аудитов и тестирования на проникновение, наличие модели угроз, мониторинг инфраструктуры и реагирование на инциденты, участие модели в Bug Bounty и другие признаки надежности поставщика.
5️⃣Защищать данные при взаимодействии с внешними ИИ-сервисами
Если поставщику передаются данные организации для обучения модели, Банк России рекомендует использовать очищенные, синтетические или обезличенные наборы данных. В договорах с поставщиками предлагается закреплять их ответственность за нарушения информационной безопасности и обязанность сообщать об обнаруженных уязвимостях и инцидентах.

📌Что важно для специалиста по экономической безопасности и финансового разведчика?📌
ИТ-риск сегодня уже нельзя считать исключительно технической проблемой.
Внешний ИТ-провайдер, облачный сервис или модель ИИ становятся самостоятельными звеньями в системе рисков финансовой организации.
Поэтому необходимо анализировать не только финансовую операцию, но и технологическую среду, в которой она совершается: откуда поступают данные, какие внешние сервисы используются, кто имеет к ним доступ и кто контролирует решения ИИ.

Хотите узнать, какие ИТ-инциденты чаще всего парализуют финансовую систему и какие внешние зависимости банков остаются самыми уязвимыми? Смотрите на слайде⬆️

#ФинансоваяРазведка #ЭкономическаяБезопасность #ИИ #Киберриски
ФинУнивер | Финансовая разведка

🖥Мастер-класс по использованию ИИ в сфере финансовой разведки и экономической безопасности

🔔В корпоративной среде распространено ошибочное мнение: для выявления правонарушений достаточно загрузить финансовую документацию в языковую модель.
На практике алгоритмы без профильной экспертной методологии лишь создают ложное чувство защищенности.

🔵Объективный анализ цифровизации контроля представил Роман Тетюркин — российский предприниматель, генеральный директор компании «МАС Платформ» с 18-летним управленческим опытом в сфере ИТ.

☄️Ограничения ИИ в задачах контроля
Модели представляют собой математические алгоритмы расчета вероятности слов и не понимают сути бизнес-процессов.
Из этого вытекают два фундаментальных риска:

▶️Генерация ложных данных: для усиления аргументации модель способна сослаться на несуществующую правовую норму или пункт регламента.
▶️Контекстное соглашательство:
алгоритмы склонны подстраиваться под ожидания пользователя, адаптируя аргументы под заданную гипотезу, даже если она ошибочна.

🖥Четыре компонента эффективной системы контроля
Технологические решения должны выступать в роли интеллектуального ассистента, принимая на себя до 30% рутинных проверок первого круга.

⏬Работающее решение базируется на четырех компонентах:

1. Закрытый контур
Локальная модель разворачивается строго внутри ИТ-инфраструктуры предприятия для обеспечения конфиденциальности данных.
2. Интеграция с учетными системами
Прямое взаимодействие с платформами 1С, ERP, системами документооборота и модулями распознавания символов (OCR).
3. Оцифрованная экспертиза
Перенос формализованных методологических правил ведения проверки из практики ведущих аудиторов в алгоритмы системы.
4. Кросс-документальный анализ
Автоматическое сопоставление всей цепочки документов от проекта и договора до сметы и факта. Поскольку сквозной анализ позволяет мгновенно фиксировать завышения объемов материальных ресурсов или трудозатрат относительно проектных лимитов.

📈Стратегический вектор развития
В среднесрочной перспективе стандартом отрасли станет переход от выборочного контроля к непрерывному автоматизированному мониторингу всех операций.

🛡Ключевыми направлениями станут:

▶️Тотальный мониторинг: переход от редких выборочных проверок к непрерывному автоматическому анализу всех операций, договоров и платежей.
▶️Автономные агенты: внедрение внутренних цифровых ассистентов для автоматического сбора цифровых следов и проведения расследований.
▶️Противодействие дипфэйкам:
появление систем защиты от использования синтетических личностей и подмены реквизитов в мошеннических схемах.
▶️Трансформация профессии: переход от стандартного операционного аудита к проведению глубоких комплексных расследований и управлению специфическими рисками самих интеллектуальных моделей.

🎯Выиграют не те, кто пытается конкурировать со скоростью алгоритмов, а те специалисты, которые научатся профессионально управлять этими технологическими усилителями.

#ИскусственныйИнтелект #ВнутреннийАудит
#MACПлатформ
#Коллаборация
ФинУнивер | Финансовая разведка