Softline поборется с подтасовками - «Финансы»

Проект "Стахановец" венчурного фонда Softline Venture Partners создал алгоритм по обнаружению приписок и фальсификаций в финансовой документации. Программный комплекс компании, продажи которого в 2015 году достигли $2 млн, уже позволяет учитывать рабочее время и выявлять риски от действий недобросовестных сотрудников. Математика и вычислительные возможности сегодня позволяют без труда фиксировать вмешательство человека в документацию, подтверждают эксперты. Портфельный проект венчурного фонда Softline Venture Partners "Стахановец" научился выявлять приписки и фальсификации в отчетах, сообщил "Ъ" представитель фонда. "Придуманные числа имеют особенности, которые нетрудно установить с помощью относительно простых алгоритмов. В США такой метод работает на государственном уровне для поиска несоответствий в налоговых декларациях",— подтвердил сооснователь проекта Михаил Яхимович. Программный комплекс анализирует распределение чисел в результатах исследования и выявляет наличие групп чисел, имеющих признаки вмешательства человека — дефекты распределения, аномальные частоты и пр., объясняет он. "Стахановец" основан в 2009 году и разрабатывает программное обеспечение, позволяющее менеджменту компаний выявить риски от действий недобросовестного персонала. Комплекс регистрирует действия сотрудников за компьютерами, анализирует информацию и сводит ее в отчет. Проект зарабатывает на лицензиях на использование модулей продукта на рабочих местах. В 2015 году продажи составили $2 млн. В августе 2014 года 45% компании за 8 млн руб. купил Softline Venture Partners, контрольный пакет — у Михаила Яхимовича и Сергея Шамшина. Любое достаточно грубое вмешательство человека в последовательность чисел можно зафиксировать, согласен инвестиционный аналитик Phystech Ventures Роман Жаренков. По его мнению, решение может использоваться в разных сферах, включая маркетинг, торговлю, финансовую и налоговую отчетность. Для анализа финансовой информации американские налоговики уже много лет назад начали использовать закон Бенфорда, напоминает руководитель лаборатории больших данных Фонда развития интернет-инициатив Анатолий Орлов. При этом с 1881 года, когда открыли закон, математика и вычислительные возможности серьезно продвинулись. "Сейчас группа техник для выявления неожиданного "поведения" данных называется anomaly detection, эти техники довольно простые, большую часть из них можно реализовать в Excel или быстро создать недорогое решение в бесплатном математическом пакете. А применять — в любой области, где есть повторяющиеся случаи мошенничества и достаточный объем данных",— заключает он. Урон компаниям наносят, например, фальшивые исследования, говорит Михаил Яхимович. Еще одна сфера применения функционала "Стахановца" — отчеты о затратах. У клиентов есть целый ряд примеров, когда при открытиях филиалов менеджеры сильно завышали затраты, говорит господин Яхимович. "В одном из банков сотрудник менял числа в зарплатной ведомости в свою пользу так, чтобы общая сумма оставалась утвержденной, а зарплаты коллег делал на 30-50 руб. меньше так, чтобы им не было заметно",— рассказывает он. Роман Рожков