Кредитное мошенничество давно вышло за рамки уличной «разводки» или подделки паспорта. Сегодня это — сложная система, где сочетаются технологии, психология и знание уязвимостей в бизнес-процессах банков. За каждым успешным кейсом хищения стоит не просто случайный человек, а целостный портрет: с понятными мотивами, узнаваемым поведением и технологическим арсеналом.
Чтобы эффективно бороться с кредитным мошенничеством, нужно не столько охотиться на преступника, сколько распознавать его заранее — по портрету, собранному из трёх компонентов: мотива, сценария поведения и набора цифровых инструментов. И только их комплексный анализ даёт шанс опередить преступника.
🧠 Мотивация: Деньги — не единственная валюта
Образ мошенника как человека в бедственном положении — миф, который только мешает расследованиям. На практике мотивация кредитных аферистов гораздо сложнее: в ход идут амбиции, жажда власти, желание обмануть систему. Мошенничество становится способом самоутверждения.
Что говорят исследования:
Согласно отчёту МВД РФ за 2023 год, только 38% обвиняемых по ст. 159.1 УК РФ («Мошенничество в сфере кредитования») имели признаки финансовой нестабильности. Остальные — лица с доходом выше среднего, частью — предприниматели и бывшие сотрудники банков.
Ключевые мотивы:
| Мотив | Описание | Примеры преступников |
|---|---|---|
| Интеллектуальный вызов | Желание «переиграть» систему и почувствовать власть | IT-специалисты, бывшие аудиторы |
| Социальный протест | Демонстративное нарушение правил, антибанковские настроения | Блогеры, активисты, «анархисты» |
| Жадность + адреналин | Необходимость денег + зависимость от риска | Серийные аферисты, игроманы |
Психологический профиль:
- Часто — мужчины 28–45 лет
- Среднее или высшее образование
- Умение убеждать, высокий уровень эмпатии (для манипуляций)
- Нет выраженной криминальной биографии — до первого дела
🧩 Поведенческие паттерны: Профессиональная схема вместо хаоса
Мошенничество — это работа. А значит, у неё есть повторяемые процессы, контроль качества и адаптация к изменениям. Чем дольше преступник «в профессии», тем чётче выстраивается его поведенческий паттерн. И это — возможность для выявления и предиктивной аналитики.
Типичные сценарии мошенничества:
| Сценарий | Особенности | Частота использования (по делам 2020–2024) |
|---|---|---|
| Фиктивные документы | Подделка справок 2-НДФЛ, паспортов, ИНН | 43% |
| Ложное лицо / номинал | Использование третьих лиц (часто наркозависимых) | 28% |
| Фирмы-однодневки | Создание юрлица и массовое оформление заявок | 19% |
| Кредит через брокеров | Посредники, оформляющие кредиты на клиентов без их ведома | 10% |
Типовые поведенческие признаки:
- Избегание прямых контактов с банками
- Виртуальные номера, одноразовые e-mail
- Чёткая логистика: подача заявки — обналичка — перевод — вывод
- Быстрое исчезновение после получения средств
Как это выявить?
Системы скоринга и внутреннего мониторинга банков должны отслеживать:
- Повторяющиеся ИП-оформления на один IP-адрес
- Моментальные заявки в несколько банков
- Использование нехарактерных каналов связи (VPN, Tor)
💻 Технологии: Не просто преступление, а стартап с тенью
Если раньше в ход шли поддельные печати и ксерокопии, сегодня арсенал мошенника — это IT-инструменты: deepfake-аватары, скрипты для заполнения анкет, генераторы «чистых» документов. И самое тревожное: всё это можно купить как услугу.
Цифровые инструменты, которые используют преступники:
| Технология / инструмент | Назначение | Пример использования |
|---|---|---|
| Deepfake | Создание фото/видео «заёмщика» | Видео в Zoom-интервью с сотрудником банка |
| AI-генераторы документов | Создание справок, выписок, копий паспортов | Midjourney, Canva, специализированные боты |
| Системы CRM и автозаполнения | Массовая подача заявок в банки | Автозагрузка анкет, подмена MAC-адреса |
| Фарминг-платформы | Контроль над множеством подставных ИП | «Карусели» по 100+ заявок за неделю |
Факт:
По данным ЦБ РФ, в 2023 году было зафиксировано более 5 200 случаев кредитного мошенничества с использованием поддельных цифровых документов — рост на 62% по сравнению с 2021.
Заключение: Предсказание вместо поимки
Портрет мошенника — это не формальность, а рабочий инструмент. Когда банки, правоохранительные органы и IT-безопасники начинают думать как аналитики, а не как следователи — выигрывает вся система.
Почему это важно:
- Портрет позволяет выявить мошенника ДО преступления
- Снижается нагрузка на системы взыскания и судебные инстанции
- Повышается уровень доверия к финансовым учреждениям
Рекомендации для внедрения:
- Встроить поведенческую аналитику в скоринговые модели
- Создать централизованные базы типовых схем и цифровых инструментов
- Проводить совместные хакатоны между банками и IT-безопасниками
- Обучать сотрудников фронт-офиса поведенческим признакам мошенников
Первый шаг для бизнеса и специалистов:
Начните с создания собственной базы прецедентов: зафиксируйте кейсы, выявите паттерны, проведите ретроспективный анализ. Даже 10 изученных случаев дадут больше, чем сто обезличенных отчётов.
Итог:
В XXI веке выиграет не тот, кто догоняет преступника, а тот, кто знает, как он мыслит. Понимание криминалистического портрета — ваш цифровой щит.
Вопросы и ответы
1. Почему традиционный образ «бедного мошенника» не отражает реальность?
Ответ:
Потому что большинство современных кредитных мошенников — это люди с высоким уровнем образования и достатка. Их мотив часто не в выживании, а в интеллектуальном вызове, протесте против системы или желании быстрых достижений без риска наказания. По данным МВД РФ, только 38% обвиняемых в кредитных махинациях имели признаки финансовой нестабильности.
2. Какой поведенческий паттерн чаще всего наблюдается у кредитных мошенников?
Ответ:
Наиболее типичный сценарий — использование поддельных или фиктивных документов при полной изоляции от очного контакта. Мошенники избегают личных встреч, используют одноразовые сим-карты и e-mail, а также действуют по заранее отработанной схеме: заявка — обналичка — исчезновение. Это поведение можно отслеживать через цифровые следы и скоринговые системы.
3. Какие современные технологии чаще всего используются для кредитного мошенничества?
Ответ:
Сегодня в арсенале мошенников — deepfake для подделки внешности, генераторы документов на базе ИИ, CRM-системы для массовой подачи заявок и даже платформы для контроля сетей «номиналов». В 2023 году ЦБ РФ зафиксировал более 5 200 случаев использования фальсифицированных цифровых данных.
4. Как можно предсказать мошеннические действия до их совершения?
Ответ:
Через анализ криминалистического портрета, включающего мотивацию, типичные поведенческие шаблоны и технологический инструментарий. Если встроить такие модели в банковские системы скоринга, можно определить подозрительные заявки до момента одобрения кредита — по цифровым следам, структуре анкеты и поведению заявителя.
5. Что может сделать бизнес уже сегодня для снижения риска?
Ответ:
Первый шаг — начать документировать и анализировать внутренние инциденты мошенничества: выявлять повторы, атипичные анкеты, IP-адреса и паттерны взаимодействия. На основе этой базы можно создать поведенческую модель, которую легко интегрировать в алгоритмы оценки клиентов. Это повысит устойчивость компании к новым схемам.
Автор статьи Артём Копылов
Меня зовут Артём Копылов, я аналитик цифровых рисков в Центре анализа киберугроз при Ассоциации российских банков. Каждый день я изучаю схемы, по которым действуют организованные группы в сфере финансового мошенничества — от поддельных ИП до распределённых сетей «номиналов». Это не теория: мы сопровождаем расследования, консультируем банки и страховые компании, участвуем в разработке моделей поведенческого скоринга.
Я окончил факультет прикладной математики и кибернетики МГУ, где впервые столкнулся с анализом данных как способом распутывать цифровые следы. Позже это переросло в более узкую специализацию: киберпреступность в сфере финансов.
Мои материалы публиковались в «Русском репортёре», деловом журнале «Профиль», на портале Banki.ru и в Telegram-канале «ФинтехИнтроспекция». Меня читают те, кто работает в службах информационной безопасности, в банках, страховых и микрофинансовых организациях. Работаю на стыке ИБ, криминалистики и финансов — и стараюсь писать так, чтобы даже сложные вещи были понятны не только специалистам.
Использованные источники
- Боднар В.Н. «Мошенничество в сфере кредитования» (Сибирский федеральный университет)
- УК РФ, статья 159.1 «Мошенничество в сфере кредитования» (КонсультантПлюс)
- Анализ квалификации мошенничества в сфере кредитования (CyberLeninka)
- Криминалистическая характеристика мошенничества в кредитовании (CyberLeninka)
- ЦБ РФ «Кибермошенничество: противодействие новым угрозам»
- Диссертация «Первоначальный этап расследования мошенничества в сфере кредитования»