3. Kết cấu của đề tài
2.2. Kịchbản phát hiện hành vi rửatiền [7]
2.2.4. Kịchbản về chuyển tiền giữa người khởi tạo định kỳ và ngườ
Mục tiêu của kịch bản
Kịch bản theo dõi các hoạt động chuyển tiền giữa người khởi tạo định kỳ và người hưởng thụ bên ngoài tổ chức. Những mối quan hệ ẩn này có thể thể hiện các
Khố luận Nghiên cứu kịch bản nhận diện các giao dịch rửa tiền và thực tốt nghiệp nghiệm trên hệ thống dữ liệu tại các ngân hàng thương mại
Việt Nam
lỗ hổng để rửa tiền, vì các thực thể bên ngồi có thể khơng bị phát hiện, các quỹ dây giữa các tài khoản dường như không liên quan ở các tổ chức khác nhau.
Một người thụ hưởng là người hoặc tổ chức nhận khoản thanh toán. Thanh tốn đó có thể ở bất kỳ hình thức nào, bao gồm tiền mặt, séc, hoặc chuyển khoản điện tử. Người thụ hưởng nhận được khoản thanh toán từ người trả tiền (hoặc “người trả tiền”), đó là người hoặc tổ chức thực hiện thanh toán. Tên người nhận thanh tốn được ghi trên dịng “Trả tiền đóng của” người đó (hoặc doanh nghiệp hoặc phi lợi nhuận) là người duy nhất được ủy quyền thương lượng: họ có thể gửi tiền, thanh tốn tiền mặt. Cung cấp thơng tin về người thụ hưởng có nghĩa là nói với ngân hàng của bạn nhận tiền và nơi để gửi séc. Tất nhiên, bạn cũng cần phải cung cấp thông tin tham khảo (như địa chỉ hoặc số tài khoản của bạn) để công ty điện biết ai đã gửi tiền. Ví dụ: bạn viết séc để trả tiền thuê nhà. Chủ nhà của bạn là người nhận tiền, và bạn viết tên chủ nhà (hoặc tên doanh nghiệp) trên séc.
Ví dụ về người thụ hưởng bao gồm:
- Bất kỳ nhà cung cấp dịch vụ nào bạn phải trả Khi bạn thanh tốn hóa đơn (năng lượng, điện thoại, thế chấp, hoặc bảo hiểm).
- Khi bạn nhận được khoản tiền gửi trực tiếp từ nhà tuyển dụng của bạn. Một trong những hình thức tinh vi của việc rửa tiền đó là chuyển tiền tới các cơng ty “bình phong” và cơng ty “vỏ bọc”. Cơng ty “bình phong” là một thực thể được thành lập hợp pháp, nhưng hoạt động của công ty không nhằm thực hiện các chức năng vốn có mà nhằm mục đích rửa các nguồn tiền bất chính. Cơng ty “vỏ bọc” là một thực thể được thành lập hợp pháp tại một quốc gia nhưng hoạt động chính của chúng lại được tiến hành tại quốc gia hoặc vùng lãnh thổ khác. Tội phạm sử dụng các công ty này để trộn lẫn các nguồn tiền phi pháp với tiền hợp pháp của công ty hoặc sử dụng công ty để chuyển tiền qua lại với nhau nhằm tách số tiền có được từ hoạt động bất hợp pháp ra xa nơi chúng thực hiện hành vi phạm tội và nhằm gây khó khăn cho các cơ quan thực thi pháp luật trong việc dựng lại các giao dịch tài chính hoặc thu hồi tài sản phạm tội.
Khố luận Nghiên cứu kịch bản nhận diện các giao dịch rửa tiền và thực tốt nghiệp nghiệm trên hệ thống dữ liệu tại các ngân hàng thương mại
Việt Nam
Những cảnh báo sẽ được tạo ra bởi kịch bản này:
Kịch bản này giám sát các mối quan hệ ẩn và tiềm ẩn độc lập giữa bên ngoài các đơn vị trong các giao dịch bằng điện tử. Để xác định xem mối quan hệ ẩn tồn tại giữa các thực thể bên ngoài, bốn loại hoạt động được kiểm tra:
- Tổng số hoạt động gửi tiền đi từ ngưởi khởi tạo định kỳ lớn hơn 1 ngưỡng. - Tổng số hoạt động nhận của người thụ hưởng lớn hơn 1 ngưỡng.
- Tổng số tiền giao dịch lớn hơn 1 ngưỡng. - Tổng số giao dịch lớn hơn 1 ngưỡng.
Chẳng hạn như khi một khách hàng thường gửi tiền mặt với số lượng lớn vào ngân hàng, nhưng khi rút tiền ra khỏi tài khoản thường bằng séc chi trả cho các cá nhân, hay cơng ty khơng có quan hệ với khách hàng. Khi mà cả bốn điều kiện ứng với bốn cơng thức đồng thời xảy ra thì giao dịch của khách hàng sẽ tạo ra cảnh báo:
(Aggregate Amount of Transactions Between the Pair)/(Aggregate Amount of Total Outgoing Transactions) x 100 ≥ Send Percentageand
(Aggregate Amount of Transactions Between the Pair)/(Aggregate Amount of Total Incoming Transactions) x 100 ≥ Receive Percentageand
Total amount of Transactions Between the Pair ≥ Min Trans Amt and Number of Transactions Between the Pair ≥ Min Trans Ct
Trong đó:
- Send Percentage là ngưỡng phần trăm của tổng số tiền giao dịch giữa các cặp thực thể trên tổng số tiền giao dịch gửi đi của thực thể gửi.
- Receive Percentage là ngưỡng phần trăm của tổng số tiền giao dịch giữa các cặp thực thể trên tổng số tiền tổng giao dịch đến của thực thể nhận.
- Min Trans Amt là tổng số tiền giao dịch cho 1 cảnh báo. - Min Trans Ct là tổng số giao dịch cho 1 cảnh báo.
Ví dụ: Hai tài khoản đầu tiên được liên kết bởi một địa chỉ chung. Hai tài khoản thứ hai được liên kết bởi một số điện thoại. Do đó, cả ba tài khoản đều được liên kết cùng với nhau. Phân tích liên kết tìm các liên kết ẩn giữa các tài khoản và
Nghiên cứu kịch bản nhận diện các giao dịch rửa tiền và thực nghiệm trên hệ thống dữ liệu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
Khoá luận tốt nghiệp
sau khi tìm thấy một nhóm tài khoản được liên kết, hành vi của họ có thể được kiểm tra như một nhóm, có thể vạch mặt các mẫu hành vi đáng ngờ đã ẩn trước đây. Chẳng hạn như chia sẻ một người thụ hưởng chung hoặc bằng chứng cho thấy các bên liên quan làm ăn với nhau, chẳng hạn như viết séc hoặc chuyển tiền cho nhau (Hình 2.7).
Hình 2.7: Ví dụ về phân tích quan hệ ẩn giữa các tài khoản
Những dữ liệu đưa vào của kịch bản
- Account: tài khoản
- Trusted Pair: cặp các đại lý tin cậy
- Watch List: danh sách khách hàng bị theo dõi
- Watch List Entry: nguồn lấy thông tin khách hàng bị theo dõi
- Front Office Transaction: thơng tin từ phía khách hàng cung cấp như giao dịch tiền mặt và các cơng cụ giao dịch.
Khố luận Nghiên cứu kịch bản nhận diện các giao dịch rửa tiền và thực tốt nghiệp nghiệm trên hệ thống dữ liệu tại các ngân hàng thương mại
Việt Nam
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Ở chương 2, em đã nêu ra các mục tiêu, cảnh bảo có thể xảy ra và các dữ liệu đầu vào cần có của các kịch bản nhận biết hành vi rửa tiền tại các ngân hàng thương mại. Qua đó mọi người sẽ có cái nhìn tổng quan hơn với từng kịch bản nhận biết rửa tiền, mục tiêu và đầu vào của từng kịch bản.
Yêu cầu đặt ra là để đưa ra báo cáo tổng hợp về các giao dịch nghi ngờ là rửa tiền thì từ các dữ liệu đầu vào ta sẽ cần có thêm các tham số hiển thị để phân tích và đưa ra các dữ liệu đầu ra mong muốn. Với yêu cầu đặt ra như vậy, ở chương 3 em sẽ nghiên cứu các tham số đầu vào và dữ liệu đầu ra mong muốn của từng kịch bản kỹ thuật tương ứng để phục vụ yêu cầu bài toán. Đồng thời trong chương 3, em cũng sẽ xây dựng mơ hình để đưa ra báo cáo các giao dịch đáng ngờ cho ngân hàng.
Tham số cho kịch bản phân tích hình thức chuyển tiền giữa các ngân hàng đại lý
Tên tham số Mô tả Giá trị mẫu (Min,
Max)
Nghiên cứu kịch bản nhận diện các giao dịch rửa tiền và thực nghiệm trên hệ thống dữ liệu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
Khoá luận tốt nghiệp
CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP Dự ĐOÁN HÀNH VI RỬA TIỀN CỦA KHÁCH HÀNG
Để áp dụng các kịch bản nhận dạng hoạt động rửa tiền qua hệ thống ngân hàng thì trong chương 3 em sẽ xây dựng mơ hình ứng dụng để đưa ra báo cáo về các giao dịch đáng ngờ và nghiên cứu kỹ hơn về các tham số đầu vào, dữ liệu đầu ra của từng kịch bản. Nội dung trong chương 3 sẽ gồm hai phần chính:
- Tìm hiểu tham số đầu vào, dữ liệu đầu ra của từng kịch bản. - Xây dựng mơ hình để đưa ra báo cáo về các giao dịch đáng ngờ.
Đối với mỗi kịch bản sẽ có các tham số đầu vào có thể điều chỉnh (các ngưỡng) được xây dựng trong kịch bản. Tên tham số hiển thị trong kịch bản cũng sử dụng để xếp hạng mức độ rủi ro: mức độ rủi ro cao (High Risk - HR), mức độ rủi ro trung bình (Medium Risk - MR), mức độ rủi ro thưởng xuyên (Regular Risk - RR). Dưới đây là mẫu báo báo hiển thị cho các giao dịch đáng ngờ (Hình 3.1):
Hình 3.1: Ví dụ về đầu ra của một báo cáo các giao dịch đáng ngờ
Lê Thị Thu Phương - Lớp K17HTTTB 48
Nghiên cứu kịch bản nhận diện các giao dịch rửa tiền và thực nghiệm trên hệ thống dữ liệu tại các ngân hàng thương mại Việt Nam
Khoá luận tốt nghiệp