Big Data si Data Mining in procesul de prevenire a fraudei · Presiunea fiscala (nivel ridicat al...

13
Big Data si Data Mining in procesul de prevenire a fraudei Noiembrie, 2017

Transcript of Big Data si Data Mining in procesul de prevenire a fraudei · Presiunea fiscala (nivel ridicat al...

Page 1: Big Data si Data Mining in procesul de prevenire a fraudei · Presiunea fiscala (nivel ridicat al obligatiilor de plata impuse legislativ) –impozite, taxe si contributii la un nivel

Big Data si Data Mining in procesul de prevenire a fraudei

Noiembrie, 2017

Page 2: Big Data si Data Mining in procesul de prevenire a fraudei · Presiunea fiscala (nivel ridicat al obligatiilor de plata impuse legislativ) –impozite, taxe si contributii la un nivel

Noiembrie 2017 © Copyright KeysFin. Toate drepturile rezervate

De ce oamenii comit fraude?

2

Contextul in care sunt intreprinse astfel de actiuni ar putea fi:

▪ Cadru legislativ slab (neclar sau cu “portite”) – unii agentii economici exploateaza anumite imprecizii, incompletitudinisau inconsistente in cadrul legislative

▪ Presiunea fiscala (nivel ridicat al obligatiilor de plata impuse legislativ) – impozite, taxe si contributii la un nivel ridicat, comparativ cu efortul de a mentine afacerea in piata

▪ Slabiciunea administratiei fiscale (unii agenti economici apeleaza la actiuni de evaziune fiscala in contextul in care sanctiunea pentru fapta lor este mica sau probabilitatea de a fi identificati este mica)

▪ Contagiunea (exemplul dat de terte persoane) – unii agenti economici care iau la cunostinta de un caz de inselatorie in care cel care a actionat nu a suportat deloc costuri sau a suportat costuri/pedepse mici comparativ cu beneficiul obtinutdecid sa urmeze acest exemplu

Definitia fraudei: scopul actiunilor frauduloase este obtinerea unui beneficiu prin inselaciune, in detrimentul altei parti

Scopul nostru …

Am analizat BIG DATA pentru identificare Red flags (alerte), pentru a evidentia variabile potential utile in dezvoltarescorecards si tools pentru KYC si KYS

Page 3: Big Data si Data Mining in procesul de prevenire a fraudei · Presiunea fiscala (nivel ridicat al obligatiilor de plata impuse legislativ) –impozite, taxe si contributii la un nivel

Noiembrie 2017 © Copyright KeysFin. Toate drepturile rezervate

Surse de date disponibile si analizate

3

Arhiva Electronica a Garantiilor Reale Mobiliare

actualizare in timp real

ANAF

actualizare zilnica

BPI-Buletinul Procedurilor de Insolventa

actualizare in timp real

Ministerul Justitiei – Portal JUST actualizare in timp real

Ministerul Finantelor

CIP-Centrala Incidentelor de Plati

actualizare in timp real

Page 4: Big Data si Data Mining in procesul de prevenire a fraudei · Presiunea fiscala (nivel ridicat al obligatiilor de plata impuse legislativ) –impozite, taxe si contributii la un nivel

Companii din BPI

Evolutia numarului de companii cu inregistrari in BPI in perioada 2007-2017

Noiembrie 2017 © Copyright KeysFin. Toate drepturile rezervate 4

Peste 90% din companiile cu inregistrari in BPI in perioada 2006-2010 sunt deja cu status radiat la data curenta si mai putin de 2% din companiile care anual figureaza

cu inscrieri in BPI in perioada 2006-2017 au status “Functiune” sau “Fuziune prin absorbtie” la data curenta.

In 2014, s-au adus modificari legii 85/2006 privind procedura de

Insolventa:

- valoarea-prag (cuantumul minim al creanţei, pentru a putea

fi introdusă cererea de deschidere a procedurii de insolvenţă)

este de 40.000 lei (faţă de 45.000 lei)

- creditor îndreptăţit sa solicite deschiderea procedurii

insolvenţei este creditorul a cărui creanţa asupra patrimoniului

debitorului este certa, lichida si exigibila de mai mult de 60 de

zile (faţă de 90 zile, în Legea 85/2006)

– durata maximă a perioadei de observaţie este de 12 luni

calculate de la data deschiderii procedurii; legislaţia anterioară

nu prevedea o durată maximă;

In 2016 s-a facut o noua actualizare a legii legata de planul de

organizare si conversia creantelor bugetare.

Page 5: Big Data si Data Mining in procesul de prevenire a fraudei · Presiunea fiscala (nivel ridicat al obligatiilor de plata impuse legislativ) –impozite, taxe si contributii la un nivel

Companii din BPI

Noiembrie 2017 © Copyright KeysFin. Toate drepturile rezervate 5

▪ evolutie financiara in ultimii doi ani inainte de

inregistrarea proceselor de insolventa

urmarite SIMULTAN

▪ variatie de min 50% a CIFREI DE AFACERI

▪ variatie de min 50% ACTIVELOR IMOBILIZATE

Criterii & limite urmarite in date financiare:

An BPI Nr . comp cu variatie

>=50% (crestere CA si

scadere active

imobilizate)

Nr. comp cu activitate

de comert

2012 42 10

2013 51 15

2014 27 6

2015 13 6

2016 13 4

2017 13 7

Informatia de baza: Actionari persoane fizice implicate in

minim 2 companii cu inregistrari in Buletinul Procedurilor de

Insolventa

Companii cu aparitii nefavorabile in media:

MIVLIS OMPANY SRL –

De asteptat ar fi ca o crestere a CA sa se reflecte in mentinerea saucresterea activelor fixe si nicidecum intr-o scadere semnificativa a acestora.

MIVALIS COMPANY SRL

COMPACONS SRL (asociat

PLACINTESCU SORIN)

ROMAGRO CEREAL SRL

Page 6: Big Data si Data Mining in procesul de prevenire a fraudei · Presiunea fiscala (nivel ridicat al obligatiilor de plata impuse legislativ) –impozite, taxe si contributii la un nivel

Distributia companiilor

Distributia pe regiuni companiil din BPI detinute de actionarii care au avut minim 2 companii cu inregistrariin BPI 2008-2017

Bucuresti -5,741

Top 15 domenii de activitate companii din BPI detinute de actionarii care au avut minim 2 companii cu inregistrari in BPI in 2008-2017

Page 7: Big Data si Data Mining in procesul de prevenire a fraudei · Presiunea fiscala (nivel ridicat al obligatiilor de plata impuse legislativ) –impozite, taxe si contributii la un nivel

TIP COMPANII CU

INREGISTRARI IN BPI

Tipul companiilor* din BPI

Mari 11

Mijlocii102

Micro17,288

Mici519

Faradate

18,106

ACTIONARI COMPANII MARI

ACTIONARI COMPANII MIJLOCII

ANTENA TV- VOICULESCU

CONSTRUCTII ERBASU - ERBASU

PAB ROMANIA - ION SANDU

TEHNOCER SRL – FLORIN MARIAN

MIGA TRANS SRL - ALEXANDRU FERTU

URBAN S.A. - TEODOR GABRIEL FLORESCU

*Informatia de baza: Actionari persoane fizice implicate in minim 2 companii cu inregistrari in Buletinul Procedurilor de Insolventa

Page 8: Big Data si Data Mining in procesul de prevenire a fraudei · Presiunea fiscala (nivel ridicat al obligatiilor de plata impuse legislativ) –impozite, taxe si contributii la un nivel

Profilul actionarului

Noiembrie 2017 © Copyright KeysFin. Toate drepturile rezervate 8

Distributia numarului de actionari pe categorii de varsta si genDistributia numarului de actionari pe gen

Page 9: Big Data si Data Mining in procesul de prevenire a fraudei · Presiunea fiscala (nivel ridicat al obligatiilor de plata impuse legislativ) –impozite, taxe si contributii la un nivel

Profilul actionarului

Top 10 nationalitati ale actionarilor

Noiembrie 2017 © Copyright KeysFin. Toate drepturile rezervate 9

română25.600

Varsta medie a actionarilor

Page 10: Big Data si Data Mining in procesul de prevenire a fraudei · Presiunea fiscala (nivel ridicat al obligatiilor de plata impuse legislativ) –impozite, taxe si contributii la un nivel

TOP actionari

Noiembrie 2017 © Copyright KeysFin. Toate drepturile rezervate 10

Profilul actionarilor ca au introdus un numar mare de companii in insolventa – black& grey list

Nume Profil actionar Numar companii insolventeNumar companii in

functiuneAspecte nefavorabile in

PRESA

CERCEL DANIEL NICOLAE*Barbat, 28 ani 116

119

STAICU PETRE DUMITRUBarbat, 63 ani 82

1

SAMEH NEAMAT ALLA ALI MOURSIBarbat, 36 ani 64

26

BUCUR G. GHEORGHEBarbat, 43 ani 60

40

SUCIU D. MIHAI *Barbat, 33 ani 60

62

CHIRU DUMITRU IONUTBarbat, 41 ani 59

2

ANTON I. LUCIANBarbat, 65 ani 54

3

ANTON I. RODICAFemeie, 60 ani 50

34

MORAD W AHMEDBarbat, 34 ani 47

9

LUNGOCI GEORGEBarbat, 35 ani 46

91

*Conform presei on-line cele doua nume de actionar sunt asociate retelelor de “euthanasiatori” de SRL-uri (entitati ce cumparacompanii cu probleme financiare, pe care apoi le inchid ca insolvente)

Page 11: Big Data si Data Mining in procesul de prevenire a fraudei · Presiunea fiscala (nivel ridicat al obligatiilor de plata impuse legislativ) –impozite, taxe si contributii la un nivel

Prezent: Companii active in care actionarii sunt implicati

Noiembrie 2017 © Copyright KeysFin. Toate drepturile rezervate 11

Distributia pe regiuni si judete a companiilor active detinute de actionarii care au avut minim 2 companii cu inregistrari in BPI in 2008-2017

Top 15 domenii de activitate ale companiilor active detinute de actionariicare au avut minim 2 companii cu inregistrari in BPI in 2008-2017

Page 12: Big Data si Data Mining in procesul de prevenire a fraudei · Presiunea fiscala (nivel ridicat al obligatiilor de plata impuse legislativ) –impozite, taxe si contributii la un nivel

Noiembrie 2017 © Copyright KeysFin. Toate drepturile rezervate

KYC & KYS tools

12

• Relationari peniveluri

• Relationari istoric

GRAFIC RELATIONARI -

ADVANCED TREE

RAPOARTE

INDIVID/COMPANII /GRUP

CHALLENGES?

▪ accesul la big data

▪ managementul big data

▪ specialisti care sainterpreteze informatia

Page 13: Big Data si Data Mining in procesul de prevenire a fraudei · Presiunea fiscala (nivel ridicat al obligatiilor de plata impuse legislativ) –impozite, taxe si contributii la un nivel

Business Information Solutions tailored to your needs

19 Nicolae D. Staicovici Str., 050556 Bucharest, Romania

+40 31 425 19 17 | Fax: +40 21 410 29 91

+40 769 026 001

[email protected]

Contacteaza-ne

Noiembrie 2017 © Copyright KeysFin. Toate drepturile rezervate 13