Внутренний контроль в отношении корпоративного мошенничества в организации

Прямая опасность для любого юридического лица - корпоративное мошенничество. Враги внешние понятны и очевидны, но внутренний враг - намного опаснее, поскольку действует преднамеренно и с максимальной осторожностью. Кроме того, фраза переформулированная, но сохранившая смысл фраза «чтобы поймать мошенника, ты должен думать, как мошенник» указывает на серьезность и сложность данного явления.

Более существенным доказательством будет являться исследование «Price water house Coopers», в ходе которого приняло участие 5 000 респондентов из 99 территорий. По результатам исследований, почти 47% организаций столкнулись с мошенничеством за последние 24 месяца [1].

Наиболее часто встречающиеся экономические преступления включают в себя мошенничество в бухгалтерском и налоговом учете и финансовой отчетности, незаконное присвоение активов, взяточничество и коррупцию, легализацию доходов и другие противозаконные действия [1].

Для целей бухгалтерского и налогового учета, а также формирования финансовой отчетности, фактором отделения мошенничества от ошибки является преднамеренное или непреднамеренное действие, искажающее финансовую отчетность организации [2, 3].

Типичный случай мошенничества -фальсификация отчетности - внесение в документы или регистры заведомо неполных или недостоверных сведений о хозяйственной деятельности организации в целях формирования ложного представления об истинном состоянии дел [4, 5]. Преступники завышают расходы, в частности командировочные; завышают или занижают выручку, и как следствие другие показатели, вытекающие из нее; перечисляют средства фиктивным сотрудникам на счета, принадлежащие совершенно другим людям, и фиктивные выплаты [6]. Как правило, вступив на скользкий путь, сойти с него достаточно трудно.

Незаконное присвоение активов, как наиболее распространенный вид экономических преступлений, также формирует фальсифицированную бухгалтерскую (финансовую) отчетность, как и мошенничество при закупках товаров, работ и услуг, и легализация доходов, полученных преступным путем, и даже коррупция и взяточничество [1].

Человеческую природу незаконных действий можно поделить на три группы:

• - Для самой малочисленной группы

(примерно 2-6%) решение на совершение незаконных действий принимается под страхом неминуемой гибели;

• – Вторая группа несколько больше (примерно 5-7%), включает в себя людей, крайне склонных к совершению противоправных действий, искренне считающих это своим призванием;

  – Наибольшая группа (87-93%) может совершить незаконное действие «при определенных обстоятельствах», когда осуществить его несложно и вероятность не быть пойманным велика.

Концепция «треугольника лжи» определяет три фактора, которые являются фундаментальными в вопросе возникновения мошенничества: наличие возможности, наличие мотивов для совершения преступления, наличие морального оправдания злонамеренным действиям. В целом, большинство экономических преступлений совершаются из-за наличия возможностей [7].

На практике же определяющими факторами являются слабые механизмы внутреннего контроля и слабая корпоративная культура. Первое определяется отсутствием практики проведения ежегодного аудита финансовой отчетности и спонтанных проверок как минимум два раза в год, слабое управление рисками мошенничества, неэффективный мониторинг подозрительной деятельности. Второе подразумевает отсутствие сильной мотивационной политики и высокого уровня заработной платы, слабую системы извещений о фактах действий недобросовестного характера, невысокая практика нетерпимости к мошенничеству [8].

Методика предупреждения незаконных действий означает анализ организационной деятельности в реальном времени на соответствии явным и косвенным признакам:

• 1.    Различие между образом жизни работника и окладом, который он получает. К примеру, если за небольшой промежуток времени сотрудник часто отправляется отдыхать за свой счет, либо просто ежедневно пользуется услугами такси при небольшой заработной плате – это повод обратить на него вни-

• мание.

• 2.    Работник не торопится получить заработанные деньги или приходит за ними с опозданием без видимых на то причин. Подобное явление странное, поскольку заработная плата – это первостепенная цель работника, вознаграждение за труд [9]. Существует вероятность, что сотрудник черпает дополнительные средства из источника-организации незаконными путями.

• 3.    Работник перестал требовать повышения по службе.

• 4.    Неестественное поведение подчиненных, проявляющаяся в излишней вежливости или уступчивости, избегания контакта. В данном случае, особенно важно понять является ли подобное поведение типичным для конкретного лица.

• 5.    Работник играет в казино и в тотализаторах. Здесь особенно вероятно последующая легализация доходов через организацию различных схем.

• 6.    Перерасход сырья и материала по сравнению с количеством произведенных товаров. Примером подобной ситуации может быть следующая история: группа людей, состоящая из работников и сотрудников охраны, тайно вывозили некоторое сырье и материал для перепродажи и получения дополнительного заработка.

• 7.    Различие в бухгалтерских записях и других документах, фиксирующих хозяйственную деятельность организации.

• 8.    Реализации продукции по явно заниженной цене – прямой факт кражи готовой продукции [10].

Для минимизации рисков совершения мошеннических действий, необходима комплексная работа пяти основных элементов внутреннего контроля:

• 1.    Проведение оценки риска мошенничества. Риск – это влияние неопределенности на достижение какой-либо цели, на поставленный результат. Особое внимание к наиболее привлекательным для злоупотребления областям, а также проверка соблюдения контрольных процедур помогают ограничить возможность для неправомерных действий. При этом, нельзя забы-

• вать о других зонах, поскольку сосредоточение только на каких-то конкретных областях делает привлекательными для мошенника другие – те, на которые внимания обращается значительно меньше.

• 2.    Создание среды контроля, которая связано также с морально-этическими ценностями, препятствующими мошенничеству в организации. Это честность, компетенция руководства и работников, установка нетерпимости к злонамеренным действиям.

• 3.    Разработка и внедрение контрольных процедур, направленных на борьбу с мошенничеством – меры в ответ на выявленные факторы риска мошенничества.

• 4.    Обмен информацией и коммуникацией, охватывающие все уровни деятельности, включая отношения с контрагентами.

• 5.    Мониторинг качества и эффективности программ и контрольных процедур.

В совокупности с осуществлением наблюдения и простейших аналитических процедур аудита (пересчет, инспектирование, повторное проведение), существует ряд процедур, связанных с IT-анализом и психологией.

Последнее особенно полезно при коммуникации с потенциальными вредителями. Первое же доказывает свою полезность следующим примером: посредством IT-анализа было выявлено подозрительное поведение сотрудника агропромышленного комплекса, который (а) часто заходил на сайт автомобилей и просматривал дорогие марки и (b) вел переписку с конкурентами данной организации. Как результат, были выявлены хищения, совершенные данным лицом.

Для более комплексного анализа, рассмотрим несколько моделей, которые помогают оценить вероятность совершения с бухгалтерской (финансовой) отчетностью каких-либо махинаций. В результате исследования выявим наилучшую модель [11].

Сделаем допущение, что у организации, связанной с деятельностью в сфере туризма. Результаты ее деятельности на конец анализируемого периода нельзя назвать положительными (табл. 1).

Таблица 1. Данные бухгалтерской (финансовой) отчетности организации, используе- мые в моделях, руб.

(in thousands)	2019	2018
Revenue	117 645	234 762
Cost of Goods Sold	135 937	104 823
Selling, General, & Admin. Expense	38 937	43 756
Depreciation	7 352	8 753
Net Income from Continuing Operations	- 49 034	39 562
Accounts Receivables	88 356	11 384
Current Assets	176 042	113 542
Property, Plants, & Equipment	173 649	110 284
Securities(1)	-	-
Total Assets	330 337	172 806
Current Liabilities	53 405	13 405
Total Long-term Debt	-	2 842
Cash Flow from Operations	47 384	35 048
(1) Securities is also referred to as total long term investments

Далее на основе имеющихся данных из бухгалтерской (финансовой) отчетности организации составляем таблицу индексов, используя ряд устойчивых формул (табл. 2)

Таблица 2. Формулы расчета показателей

Показатель		Формула
Индекс дневных продаж в дебиторской задолженности	DSRI	Accounts Receivables 1        Revenue 3       1
		Revenue-]       x Accounts ReceivablesQ ।
Индекс рентабельности продаж по валовой прибыли	GMI	RevenueQ - Cost of Goods Sold ^ Revenue   । Revenue - Cost of Goods Sold x Revenue
Индекс качества активов	AQI	(Assets - Current Assets - Equipment)1 Assets
		(Assets - Current Assets - Equipment) x Assets
Индекс роста выручки	SGI	Revenue                   । Revenueо                   1
Индекс амортизации	DEPI	Depreciation3 (Depreciation + Equipment)  1 Depreciation x (Depreciation + Equipment)
Индекс коммерческих и управленческих расходов	SGAI	(Selling, General, &  Admin . Expense ) Revenue (Selling, General, &       .         ) x Revenue
Индекс коэффициента финансовой зависимости	LVGI	(Long - term Debt + Current Liabilities)  Asse (Long - term Debi + Current Liabilities) xAsse
Начисления к активам	TAT A	ΔNet current assets - ∆Cash + Assets ■^                            1 ∆Liabilities for profit tax - ∆Depreciation Assets ∆Current share of long - term liabilities Assets 1                       1

Для некоторых моделей необходимы другие показатели (табл. 3).

Таблица 3. Формулы расчета показателей

Показатель	Расшифровка (формула)
Debt/Eq	Долг/Собственный капитал
Sal/TA	Выручка/Активы
NP/Sal	Чистая прибыль/Выручка
Rec/Sal	Дебиторская задолженность/Выручка
NP/TA	Чистая прибыль/Активы
WC/TA	Рабочий капитал/Активы
GP/TA	Валовая прибыль/Активы
Inv/Sal	Запасы/Выручка
TD/TA	Долговые обязательства/Активы
Ln(TA)	Логарифм активов
Inv/TA	Запасы/Активы
Sal/FA	Выручка/Внеоборотные активы
Cash/CL	Денежные средства/Текущие активы

В результате получаем необходимые индексы и подставляем их в формулы иностранных и отечественных авторов (табл. 4)

Таблица 1. Индексы, рассчитанные на основе таблицы 1.

Financial Ratios Indexes	2019	2018	Index
Day Sales in Receivables Index (DSRI)	274.13	17.70	15.49
Gross Margin Index (GMI)	-0.16	0.55	-3.56
Asset Quality Index (AQI)	-1.06	-1.30	0.82
Sales Growth Index (SGI)	117 645.00	234 762.00	0.50
Depreciation Index (DEPI)	0.04	0.07	1.81
Selling, General, & Admin. Expenses Index (SGAI)	0.33	0.19	1.78
Leverage Index (LVGI)	0.16	0.09	1.72
Total Accruals to Total Assets (TATA)	-0.29		-0.292

Для целей исследования были исполь-    Spathis M-score (адаптированное для Рос- зованы модели Beneish M-score, Roxas M- сийской Федерации) Kanapickiene-score, WESML M-score (метод максималь-    Grundiene M-score, а также Ферулев- ного правдоподобия статистической нели- Штефан М-score (табл. 5).

нейной регрессии), C. Spathis M-score и C.

Таблица 5. Формулы к моделям определения вероятности манипуляций

Автор (Название модели)	Формула
Beneish M-score	-4.48 + 0,920 x DSRI + 0,528 x GMI+ 0,404 x AQI+ 0,892 x SGI + 0,115 x DEPI - 0,172 x SGAI + 4,679 x TATA - 0,327 x LVGI
Roxas M-score	-6,065 + 0,823 x DSRI + 0,906 x GMI + 0,593 x AQI + 0,717 x SGI + 0,107 x DEPI
WESML M-score	-4,954 + 0,789 x DSRI + 0,459 x GMI + 0,306 x AQI + 0,701 x SGI + 0,033 x DEPI - 0,006 x SGAI + 3,397 x TATA - 0,264 x LVGI
C. Spathis M-score	10,6 + 0,6 x Debt - 1,7 x Sal+6,9 x NP+2,97 x Rec - 48,2 x NP Eq         TA        Sal         Sal         TA - 11,4 x WC + 0,4 x GP+ 2,9 x Inv- 2,3 x TD - 1Ln(TA) ,    TA    ,    TA    ,    Sal    ,    TA
C. Spathic M-score (адаптированный)	16,6 + 0,003 x Debt + 0,01 x Sal - 0,06 x NP-0,45 x NP+0,35 xRec Eq          TA         TA         Sal         Sal -    1,34 x WC - 1,21 x GP+ 0,99 x Inv+ 2,41 x TD TA         TA        Sal        TA -    0,93Ln(TA)
Kanapickiene-Grundiene    M- score	1 4 ,263x Inv 0 ,029 x Sal 4 ,766 xTD 1 , 936xCash (1 + e) ,7698    TA       FA       TA        CL
Ферулев-Штефан М-score	-4,48 + 0,92 x DSRI + 0,528 x GMI + 0,404 x AQI + 0,892 x SGI - 0,172 x SGAI - 0,327 x LVGI

Результаты подстановки описывают следующую картину: все модели показали высокую вероятность фальсификации отчетности (табл. 6).

В нынешних реалиях возможно преднамеренное искажение бухгалтерской (финансовой) отчетности для достижения различных целей под предлогом экономических сложностей и соответствующих ограничений.

При этом, наиболее точной моделью является адаптированная к российскому

рынку модель C. Spathis M-score (прогнозная точность составляет 70.5%). Также привлекательными в точности являются модель Ферулева-Штефана M-score (68%), классическая модель C. Spathis M-score (63%) и модель Kanapickiene-Grundiene М-score (61%).

Таблица 6. Результаты моделей

Модель	Результат	Условие, при котором организация не манипулирует финансовыми результатами.
Beneish M-score	6.281	< -2.22
Roxas M-score	4.49	< -2.76
WESML M-score	4.679	< -1.49
C. Spathis M-score	8.25	< 0.7
C. Spathis M-score (адаптированный)	5.954	< 0.0
Kanapickiene-Grundiene M-score	0.002	< 0.0
Ферулев-Штефан M-score	7.798	< -1.802