Экономический подход к анализу преступного поведения позволяет рассматривать преступление не только как юридически запрещенное деяние, но и как результат выбора, совершаемого субъектом в условиях неопределенности, риска и ожидаемой выгоды. В классической модели Г. Беккера преступник рассматривается как рациональный агент, сопоставляющий предполагаемую выгоду от противоправного поведения с вероятностью наказания и величиной возможных потерь. Такой подход особенно применим к экономическим преступлениям, поскольку в них мотив материальной выгоды выражен наиболее явно.
При анализе обнала, как схемы, важно разграничивать несколько участников бизнес-модели. Одну позицию занимает клиент или инициатор операции, который заинтересован в получении наличных денежных средств, сокрытии доходов, уменьшении налоговой нагрузки или иных экономических эффектах, в случае если мы рассматриваем "белый" обнал. Другую позицию занимает организатор услуги обналички, для которого основным источником полезности является не вся сумма операции, а комиссия, получаемая за предоставление услуги.
Такое разграничение имеет принципиальное значение для нашего анализа. Риски клиента и риски организатора не совпадают. Клиент несет риски налоговых доначислений, утраты деловой репутации, блокировки расчетов, потери контрагентов и будущих доходов. Организатор же несет иной набор рисков: риск банковского выявления используемой инфраструктуры, риск правоохранительного преследования, риск изъятия денежных средств, риск разрушения обнальной инфраструктуры, а также риск внутрисетевых конфликтов и утраты доверия внутри теневой среды.
Следовательно, оценка ожидаемой полезности должна строиться не с позиции всей операции обнала и не с позиции клиента, а с позиции конкретного субъекта — организатора услуги обнала. Именно такой подход позволяет точнее определить, какие факторы формируют экономическую привлекательность такой деятельности и какие риски способны снижать ее ожидаемую полезность.
Цель настоящей статьи состоит в построении риск-ориентированной экономико-математической модели ожидаемой полезности организатора обнального сервиса с целью объективного принятия решения при реализации схемы.
Организатор обнала отличается от клиента тем, что его экономический интерес связан преимущественно с получением комиссии за предоставление услуги. Если клиент оценивает выгоду через конечный экономический эффект от получения наличных денежных средств или уклонения от налогов и других обязательных платежей, то организатор оценивает полезность через разницу между полученной комиссией, операционными издержками и ожидаемыми потерями.
В криминологическом смысле организатор выступает не как случайный участник единичной операции, а как субъект, поддерживающий или использующий определенную инфраструктуру (обнальную площадку, сервис). В рамках настоящей статьи мы не будем рассматривать способы создания и функционирования такой инфраструктуры. Для целей математического анализа достаточно зафиксировать, что такая инфраструктура порождает для организатора как доходы, так и специфические риски.
С точки зрения ожидаемой полезности организатор схемы обнала может воспринимать такую услугу как экономически привлекательную в том случае, если его комиссионный доход превышает совокупность текущих издержек и ожидаемых негативных последствий. Однако такая оценка часто оказывается неполной, поскольку организаторы обнальных сервисов склонны учитывать непосредственную выгоду более отчетливо, чем вероятностные потери.
Именно поэтому риск-ориентированная модель должна учитывать не только размер комиссии, но и вероятность наступления негативных последствий, а также величину потерь при наступлении каждого из таких последствий.
Базовая модель ожидаемой полезности организатора
Для анализа ожидаемой полезности для организатора обнала целесообразно использовать следующую модель:
EU = R − C₀ − Σ(pᵢ × Lᵢ)
где:
EU — ожидаемая экономическая полезность для организатора;
R — доход организатора в виде комиссии;
C₀ — операционные издержки организатора;
pᵢ — вероятность наступления i-го негативного последствия;
Lᵢ — размер потерь организатора при наступлении i-го негативного последствия;
Σ(pᵢ × Lᵢ) — совокупная величина ожидаемых вероятностных потерь.
Доход организатора определяется не всей суммой операции, а размером комиссии:
R = S × q
где:
S — сумма операции;
q — ставка комиссии организатора.
Таким образом, если сумма операции велика, но комиссия организатора относительно невелика, то фактическая выгода организатора может быть существенно ниже совокупного объема потенциальных потерь. Это обстоятельство принципиально отличает анализ организатора от анализа клиента.
Группы рисков для организатора обнала
В рамках риск-ориентированной модели целесообразно выделить пять основных групп рисков, которые непосредственно относятся к организатору услуг по обналу.
1. Риск банковского выявления и блокировки инфраструктуры
Первая группа рисков связана с выявлением подозрительных операций банками, ограничением расчетов, отказом в обслуживании, блокировкой счетов или утратой используемой финансовой инфраструктуры. Для организатора такой риск может означать не только потерю конкретной операции, но и снижение возможности дальнейшего использования соответствующей инфраструктуры. В модели данный риск обозначается как:
p₁ × L₁
где p₁ — вероятность банковского выявления или блокировки, а L₁ — размер потерь организатора при наступлении данного события.
2. Риск правоохранительного выявления и уголовно-правовых последствий
Вторая группа рисков связана с возможным выявлением обнальной деятельности правоохранительными органами и наступлением уголовно-правовых последствий. Для организатора этот риск является одним из наиболее значимых, поскольку может включать штрафы, конфискацию, процессуальные издержки, ограничение свободы, утрату активов и иные последствия. Далее в практических расчетах мы будем использовать сумму, по субъективному мнению достаточную для решения вопроса с правоохранительными органами вне правового поля.
В модели данный риск выражается как:
p₂ × L₂
где p₂ — вероятность правоохранительного выявления и привлечения к ответственности, а L₂ — размер соответствующих потерь.
3. Риск изъятия или утраты денежных средств
Третья группа рисков связана с возможным изъятием, арестом, заморозкой или иной утратой денежных средств, связанных с обнальной операцией. Для организатора данный риск может быть особенно существенным, поскольку потери могут превысить размер комиссии. В белом обнале заморозка/блокировка средств не является основанием для не выплаты клиенту, в тоже время в черном - гарантия от блокировок распространена не так широко.
В модели он выражается как:
p₃ × L₃
где p₃ — вероятность изъятия или утраты средств, а L₃ — размер потерь при наступлении данного события.
4. Риск утраты обнальной инфраструктуры
Четвертая группа рисков связана с разрушением или утратой используемой обнальной инфраструктуры. В нашем анализе такая инфраструктура может рассматриваться абстрактно как совокупность ресурсов, посредников, каналов, организационных связей, компаний, банковских карт, обеспечивающих возможность реализации схемы по обналичиванию. Очевидно, что в белом обнале стоимость такой инфраструктуре выше, чем в черном, но риск утраты ниже.
В модели данный риск выражается как:
p₄ × L₄
где p₄ — вероятность утраты инфраструктуры, а L₄ — размер соответствующих потерь.
5. Внутрисетевые и репутационные потери организатора
Пятая группа рисков связана с конфликтами между участниками теневой среды, невозвратом средств, утратой доверия, претензиями со стороны клиентов или посредников, а также иными внутрисетевыми потерями. Несмотря на то что такие потери не всегда являются юридическими санкциями, они имеют экономическое значение для организатора и способны снижать ожидаемую полезность деятельности.
В модели данный риск выражается как:
p₅ × L₅
где p₅ — вероятность внутрисетевых или репутационных потерь, а L₅ — размер таких потерь.
Расширенная модель с учетом субъективного восприятия риска
На практике организатор может неверно оценивать вероятность негативных последствий. Он может переоценивать устойчивость используемой инфраструктуры, недооценивать вероятность банковского или правоохранительного выявления, а также игнорировать совокупный эффект нескольких рисков.
Для учета этого обстоятельства целесообразно ввести коэффициент субъективного восприятия риска:
αᵢ
Тогда субъективно воспринимаемая ожидаемая полезность организатора может быть выражена формулой:
EU субъективная = R − C₀ − Σ(αᵢ × pᵢ × Lᵢ)
где:
αᵢ < 1 — организатор недооценивает соответствующий риск;
αᵢ = 1 — организатор оценивает риск нейтрально;
αᵢ > 1 — организатор переоценивает риск.
Данная формула показывает, что деятельность по обналу может казаться организатору экономически привлекательной не потому, что она объективно выгодна, а потому, что отдельные риски субъективно занижены. В этом смысле субъективная ожидаемая полезность может быть положительной, тогда как объективная ожидаемая полезность уже является отрицательной.
Отдельное значение имеет расчет совокупной вероятности того, что наступит хотя бы одно негативное последствие. Для этого используется формула:
P = 1 − (1 − p₁)(1 − p₂)(1 − p₃)(1 − p₄)(1 − p₅)
где P — интегральная вероятность наступления хотя бы одного негативного события.
Данная формула показывает, что даже при умеренной вероятности каждого отдельного риска совокупная вероятность неблагоприятного исхода может быть достаточно высокой. Для организатора. Это означает, что оценка только одного риска, например риска уголовного преследования, является методологически неполной. Экономическая рациональность обнальной деятельности должна оцениваться через совокупность рисков.
Практический демонстрационный расчет
Рассмотрим несколько примеров анализа для различного вида обнала. Для упрощения расчетов мы будем учитывать αᵢ (коэффициент субъективного восприятия риска) как нейтральный, чтобы моя субъективная оценка не повлияла на расчеты. Но при более точных расчетах я все же рекомендовал бы использовать данный параметр.
1. Предположим мы оказываем услугу по белому обналу со следующими исходными данными:
S = 10 000 000 руб. — сумма операции;
q = 25% — комиссия организатора;
C₀ = 1 500 000 руб. — операционные издержки организатора.
Далее зададим пять групп возможных потерь (указаны на дашборде). И вероятности наступления негативных последствий. Очевидно в белом обнале они будут меньше, чем в черном. Так как используется более "белая" инфраструктура и отсутствуют жалобы от клиента.
2. Рассмотрим услугу по черному обналу без гарантии выплаты в случае блокировки, но с небольшим размером залива в 1 000 000 рублей:
3. Услуга по обналу по черному обналу без гарантии выплаты в случае блокировки с размером залива в 3 000 000 рублей.
Данный расчеты особенно важны для анализа, поскольку показывают, что при относительно большой комиссии даже умеренные риски способны полностью нейтрализовать экономическую привлекательность обнала в случае небольших объемов заливов. А так же она позволяет показать, что организатор обнала может ошибочно воспринимать свою деятельность как экономически рациональную, если фокусируется только на комиссионном доходе и игнорирует совокупность вероятностных потерь.
*Чтобы не перегружать пост я прикрепил файл с методическими рекомендациями по оценке вероятностей и потерь
При анализе обнала, как схемы, важно разграничивать несколько участников бизнес-модели. Одну позицию занимает клиент или инициатор операции, который заинтересован в получении наличных денежных средств, сокрытии доходов, уменьшении налоговой нагрузки или иных экономических эффектах, в случае если мы рассматриваем "белый" обнал. Другую позицию занимает организатор услуги обналички, для которого основным источником полезности является не вся сумма операции, а комиссия, получаемая за предоставление услуги.
Такое разграничение имеет принципиальное значение для нашего анализа. Риски клиента и риски организатора не совпадают. Клиент несет риски налоговых доначислений, утраты деловой репутации, блокировки расчетов, потери контрагентов и будущих доходов. Организатор же несет иной набор рисков: риск банковского выявления используемой инфраструктуры, риск правоохранительного преследования, риск изъятия денежных средств, риск разрушения обнальной инфраструктуры, а также риск внутрисетевых конфликтов и утраты доверия внутри теневой среды.
Следовательно, оценка ожидаемой полезности должна строиться не с позиции всей операции обнала и не с позиции клиента, а с позиции конкретного субъекта — организатора услуги обнала. Именно такой подход позволяет точнее определить, какие факторы формируют экономическую привлекательность такой деятельности и какие риски способны снижать ее ожидаемую полезность.
Цель настоящей статьи состоит в построении риск-ориентированной экономико-математической модели ожидаемой полезности организатора обнального сервиса с целью объективного принятия решения при реализации схемы.
Организатор обнала отличается от клиента тем, что его экономический интерес связан преимущественно с получением комиссии за предоставление услуги. Если клиент оценивает выгоду через конечный экономический эффект от получения наличных денежных средств или уклонения от налогов и других обязательных платежей, то организатор оценивает полезность через разницу между полученной комиссией, операционными издержками и ожидаемыми потерями.
В криминологическом смысле организатор выступает не как случайный участник единичной операции, а как субъект, поддерживающий или использующий определенную инфраструктуру (обнальную площадку, сервис). В рамках настоящей статьи мы не будем рассматривать способы создания и функционирования такой инфраструктуры. Для целей математического анализа достаточно зафиксировать, что такая инфраструктура порождает для организатора как доходы, так и специфические риски.
С точки зрения ожидаемой полезности организатор схемы обнала может воспринимать такую услугу как экономически привлекательную в том случае, если его комиссионный доход превышает совокупность текущих издержек и ожидаемых негативных последствий. Однако такая оценка часто оказывается неполной, поскольку организаторы обнальных сервисов склонны учитывать непосредственную выгоду более отчетливо, чем вероятностные потери.
Именно поэтому риск-ориентированная модель должна учитывать не только размер комиссии, но и вероятность наступления негативных последствий, а также величину потерь при наступлении каждого из таких последствий.
Базовая модель ожидаемой полезности организатора
Для анализа ожидаемой полезности для организатора обнала целесообразно использовать следующую модель:
EU = R − C₀ − Σ(pᵢ × Lᵢ)
где:
EU — ожидаемая экономическая полезность для организатора;
R — доход организатора в виде комиссии;
C₀ — операционные издержки организатора;
pᵢ — вероятность наступления i-го негативного последствия;
Lᵢ — размер потерь организатора при наступлении i-го негативного последствия;
Σ(pᵢ × Lᵢ) — совокупная величина ожидаемых вероятностных потерь.
Доход организатора определяется не всей суммой операции, а размером комиссии:
R = S × q
где:
S — сумма операции;
q — ставка комиссии организатора.
Таким образом, если сумма операции велика, но комиссия организатора относительно невелика, то фактическая выгода организатора может быть существенно ниже совокупного объема потенциальных потерь. Это обстоятельство принципиально отличает анализ организатора от анализа клиента.
Группы рисков для организатора обнала
В рамках риск-ориентированной модели целесообразно выделить пять основных групп рисков, которые непосредственно относятся к организатору услуг по обналу.
1. Риск банковского выявления и блокировки инфраструктуры
Первая группа рисков связана с выявлением подозрительных операций банками, ограничением расчетов, отказом в обслуживании, блокировкой счетов или утратой используемой финансовой инфраструктуры. Для организатора такой риск может означать не только потерю конкретной операции, но и снижение возможности дальнейшего использования соответствующей инфраструктуры. В модели данный риск обозначается как:
p₁ × L₁
где p₁ — вероятность банковского выявления или блокировки, а L₁ — размер потерь организатора при наступлении данного события.
2. Риск правоохранительного выявления и уголовно-правовых последствий
Вторая группа рисков связана с возможным выявлением обнальной деятельности правоохранительными органами и наступлением уголовно-правовых последствий. Для организатора этот риск является одним из наиболее значимых, поскольку может включать штрафы, конфискацию, процессуальные издержки, ограничение свободы, утрату активов и иные последствия. Далее в практических расчетах мы будем использовать сумму, по субъективному мнению достаточную для решения вопроса с правоохранительными органами вне правового поля.
В модели данный риск выражается как:
p₂ × L₂
где p₂ — вероятность правоохранительного выявления и привлечения к ответственности, а L₂ — размер соответствующих потерь.
3. Риск изъятия или утраты денежных средств
Третья группа рисков связана с возможным изъятием, арестом, заморозкой или иной утратой денежных средств, связанных с обнальной операцией. Для организатора данный риск может быть особенно существенным, поскольку потери могут превысить размер комиссии. В белом обнале заморозка/блокировка средств не является основанием для не выплаты клиенту, в тоже время в черном - гарантия от блокировок распространена не так широко.
В модели он выражается как:
p₃ × L₃
где p₃ — вероятность изъятия или утраты средств, а L₃ — размер потерь при наступлении данного события.
4. Риск утраты обнальной инфраструктуры
Четвертая группа рисков связана с разрушением или утратой используемой обнальной инфраструктуры. В нашем анализе такая инфраструктура может рассматриваться абстрактно как совокупность ресурсов, посредников, каналов, организационных связей, компаний, банковских карт, обеспечивающих возможность реализации схемы по обналичиванию. Очевидно, что в белом обнале стоимость такой инфраструктуре выше, чем в черном, но риск утраты ниже.
В модели данный риск выражается как:
p₄ × L₄
где p₄ — вероятность утраты инфраструктуры, а L₄ — размер соответствующих потерь.
5. Внутрисетевые и репутационные потери организатора
Пятая группа рисков связана с конфликтами между участниками теневой среды, невозвратом средств, утратой доверия, претензиями со стороны клиентов или посредников, а также иными внутрисетевыми потерями. Несмотря на то что такие потери не всегда являются юридическими санкциями, они имеют экономическое значение для организатора и способны снижать ожидаемую полезность деятельности.
В модели данный риск выражается как:
p₅ × L₅
где p₅ — вероятность внутрисетевых или репутационных потерь, а L₅ — размер таких потерь.
Расширенная модель с учетом субъективного восприятия риска
На практике организатор может неверно оценивать вероятность негативных последствий. Он может переоценивать устойчивость используемой инфраструктуры, недооценивать вероятность банковского или правоохранительного выявления, а также игнорировать совокупный эффект нескольких рисков.
Для учета этого обстоятельства целесообразно ввести коэффициент субъективного восприятия риска:
αᵢ
Тогда субъективно воспринимаемая ожидаемая полезность организатора может быть выражена формулой:
EU субъективная = R − C₀ − Σ(αᵢ × pᵢ × Lᵢ)
где:
αᵢ < 1 — организатор недооценивает соответствующий риск;
αᵢ = 1 — организатор оценивает риск нейтрально;
αᵢ > 1 — организатор переоценивает риск.
Данная формула показывает, что деятельность по обналу может казаться организатору экономически привлекательной не потому, что она объективно выгодна, а потому, что отдельные риски субъективно занижены. В этом смысле субъективная ожидаемая полезность может быть положительной, тогда как объективная ожидаемая полезность уже является отрицательной.
Интегральная вероятность наступления негативных последствий
Отдельное значение имеет расчет совокупной вероятности того, что наступит хотя бы одно негативное последствие. Для этого используется формула:
P = 1 − (1 − p₁)(1 − p₂)(1 − p₃)(1 − p₄)(1 − p₅)
где P — интегральная вероятность наступления хотя бы одного негативного события.
Данная формула показывает, что даже при умеренной вероятности каждого отдельного риска совокупная вероятность неблагоприятного исхода может быть достаточно высокой. Для организатора. Это означает, что оценка только одного риска, например риска уголовного преследования, является методологически неполной. Экономическая рациональность обнальной деятельности должна оцениваться через совокупность рисков.
Практический демонстрационный расчет
Рассмотрим несколько примеров анализа для различного вида обнала. Для упрощения расчетов мы будем учитывать αᵢ (коэффициент субъективного восприятия риска) как нейтральный, чтобы моя субъективная оценка не повлияла на расчеты. Но при более точных расчетах я все же рекомендовал бы использовать данный параметр.
1. Предположим мы оказываем услугу по белому обналу со следующими исходными данными:
S = 10 000 000 руб. — сумма операции;
q = 25% — комиссия организатора;
C₀ = 1 500 000 руб. — операционные издержки организатора.
Далее зададим пять групп возможных потерь (указаны на дашборде). И вероятности наступления негативных последствий. Очевидно в белом обнале они будут меньше, чем в черном. Так как используется более "белая" инфраструктура и отсутствуют жалобы от клиента.
2. Рассмотрим услугу по черному обналу без гарантии выплаты в случае блокировки, но с небольшим размером залива в 1 000 000 рублей:
3. Услуга по обналу по черному обналу без гарантии выплаты в случае блокировки с размером залива в 3 000 000 рублей.
Данный расчеты особенно важны для анализа, поскольку показывают, что при относительно большой комиссии даже умеренные риски способны полностью нейтрализовать экономическую привлекательность обнала в случае небольших объемов заливов. А так же она позволяет показать, что организатор обнала может ошибочно воспринимать свою деятельность как экономически рациональную, если фокусируется только на комиссионном доходе и игнорирует совокупность вероятностных потерь.
*Чтобы не перегружать пост я прикрепил файл с методическими рекомендациями по оценке вероятностей и потерь
