Деловая разведка

Методики построения гипотез при осуществлении оперативно-розыскного прогнозирования преступлений экономической направленности

Актуальность выбранной области исследований заключается в настоятельной необходимости разрешения проблемы поддержания достаточной степени экономической защищенности хозяйствующих субъектов. Одной из главных проблем в области обеспечения экономической безопасности является поиск способов выявления, предотвращения и расследования преступлений экономической направленности. Наиболее остро эта проблема проявляется при реализации оперативно-розыскной деятельности в сфере борьбы с экономическими преступлениями. Грамотно выстроенные гипотезы при осуществлении оперативно-розыскного прогнозирования способны достоверно отображать современные преступные схемы, своевременно выявлять и предотвращать осуществление экономических преступлений.

Как известно, произошедший постиндустриальный прорыв человечества позволил ему шагнуть на несколько технологиче­ских вех вперед в сравнении с уровнем технологического разви­тия, казалось бы, не столь уж далеких времен – за несколько поко­лений до тех, которые живут в современности. В противовес этому образовался пласт технологий, деморализующих современное общество, и даже больше – подвергающих его постоянной опасности. Технологии подобного характера позволили совершать преступления различной направленности в ногу со временем. В первую очередь это относится к экономическим преступлениям, по своей сути наиболее изощренным, как показывает мировая историческая практика. Субъекты, обеспечивающие экономи­ческую безопасность на всех уровнях (начиная от деятельности малого бизнеса и заканчивая денежным обращением целых государств), ежедневно распознают и пресекают известные ранее и вновь созданные противоборствующей криминальной стороной угрозы экономической направленности. Однако, общая природа экономических преступлений, хоть она и претерпела некоторые изменения, в целом осталась прежней – как явление она также имеет свои циклы и время жизни. В данном случае подобное яв­ление, как отторгающееся от общепринятого и законного хода событий, может быть рассмотрено как некоторая критическая субстанция, которая на языке математики поддается расчетам с помощью моделей теории катастроф и теории риска.

Исследуя проблемы информационно-аналитическо­го обеспечения объектов, обеспечивающих экономическую безопасность, можно констатировать, что на фоне бурного развития технологий добывания, обработки и анализа информации в нашей стране практически отсутствуют профессионально организованные исследования, призванные дать фундаментальные научные основы планомерного перехода на новый технологический уровень. В частности, это касается автоматизации построения высокоточных прогнозных моделей, способных отслеживать финансовые потоки. Дело в том, что использование даже самых совершенных методов иденти­фикации, диагностики и прогнозирования противоправных деяний экономического характера не позволяет сформулировать однозначные Михайлова Я. С. выводы по исследуемой проблеме (за исключением описания отдельных цепочек событий, зачастую, не раскрывающих целостную картину событий). Это, в свою очередь, соз­дает сложности в получении конкретных численных результатов для дальнейшего описания деятельности криминальных структур посредством различных математических методов и моделей, что, в конечном итоге, затрудняет процесс дальнейшего оперативно-розыскного прогнозирования.

Возможность достижения более существенных результатов может быть обеспечена рассмотрением «горизонта» прогнозируемых событий посредством интерпретации полученных результатов в интервалах значений «от» и «до», а также прибегая к методу исключения. Отталкиваясь от предположения, что не существует универсальной математической модели, позволяющей точно предсказать совершение определенных действий, следует использовать математическое описание этих действий посредством обобщенной модели, позволяющей производить предварительные расчеты в разнообразных измерительных системах и последующем переводить полученные результаты на язык модели. Как уже было отмечено, экономические преступления могут быть рассмотрены как некоторая критическая субстанция в моделях теории катастроф и теории рисков, которые, в свою очередь, соот­ветствуют задаче математического описания.

Однако с целью достижения прозрачности механизма использования таких моделей необходимо обратиться к самой сути процесса информационного обеспечения аналитического прогнозирования в оперативно-розыскной деятельности (далее – ОРД). Существует принципиальная возможность выделения из многообразия явлений объективной действительности фактов и материальных объектов, содержащих сведения, необходимые для поиска оперативно значимой информации. А одной из приоритетных задач ОРД является организация информационного и аналитического поиска. Следует отметить, что аналитический поиск позволяет решать на порядок более сложные задачи. Главное его отличие от информационного поиска заключается в том, что помимо обычного получения в информационной среде данных и сведений, он направлен на получение новых знаний об анализируемом объекте или явлении на основании аналитической обработки добытой информации и сведений об известных фактах.

Как известно, любое отражение признаков изучаемого объекта, каким бы полным оно ни было, воспроизводит не всю их систему, а лишь некоторые из них. Важнейшей задачей аналитического поиска как раз и является установление скрытых, не заметных на первый взгляд процессов, связанных с латентным изменением тех или иных свойств исследуемых объектов. Через определенное количество итераций иногда становится возможным установить между различными объектами цепочку опосредованных связей. Причем в некоторых случаях сами эти объекты (случайные свидетели, соучастники преступле­ний, криминальные группировки и др.) и не подозревают об их существовании.

При осуществлении аналитического поиска крайне важным является выявление и изучение характерных признаков объектов, предназначенных для идентификационных, диагно­стических и прогностических исследований. Это необходимо для выдвижения гипотезы, призванной посредством применения специальных методик дать оценку состояния объектов в прошлом, настоящем и будущем. Методики выведения ги­потезы на основе математических расчетов предполагают использование автоматизированных логико-аналитических систем, с помощью которых решаются следующие задачи:

1) выделение нескольких возможных схем совершения преступления;

2) расчеты уровня достоверности информации;

3) расчеты непредсказуемости или определенности поведения подозреваемого;

4) выводы о потенциальных уязвимостях противоборствующих сторон (в ходе совершения преступления);

5) выводы о возможном поведении подозреваемого при допросе;

7) выводы о возможных замещениях информационных пустот, образованных вследствие введения неполного объема информации в систему (в случае присутствия таковых);

8) определение методов разграничения обрабатываемых данных;

9) поиск соответствующих видов анализа информации относительно обозначенного объекта исследования;

10) создание многоуровневой структуры логического со­четания различных видов операций системы на основе их информационной сопоставимости.

Системы такого характера подразумевают три основных этапа работы:

1) исходя из анализа одного лица;

2) исходя из анализа нескольких лиц одновременно с учетом подозрения на существование организованной преступной группировки;

3) исходя из анализа сложных структур организованной преступности.

По функциональному содержанию они могут представлять собой следующие четыре взаимосвязанных раздела.

1. Анализ криминологических и криминалистических признаков потенциально возможного преступления и личности подозреваемого, включающий следующие данные:

– реагирование на проверки всевозможных органов;

– психологический портрет, физиологический портрет;

– реагирование на среду, в которой оказалось лицо.

2. Анализ микро- и макросреды, включающий:

– оценку макросреды, под влиянием которой находится подозреваемый с учетом потенциальных мотивов совершения им противоправного деяния;

– оценка микросреды, под влиянием которой находится подозреваемый с учетом потенциальных мотивов совершения им противоправного деяния;

– оценка взаимосвязей микро- и макросреды.

3. Анализ экономической информации, включающий:

– анализ ошибок криминогенного характера в финансо­вой отчетности;

– анализ «ошибок» в иной области, непосредственно касающейся цели работы систем (к примеру, задолженность физическим или юридическим лицам);

– экономический анализ состава и структуры имуще­ственного комплекса хозяйствующего субъекта (к деятельности которого подозреваемый имеет непосредственное отношение), оценка его нематериальных и зарубежных активов.

4. Анализ законности ранее совершенных деяний:

– действия противоправного характера, совершаемые лицом в прошлом (от незначительных нарушений до уголовно наказуемых проступков), их повторяемость (рецидив);

– подозрение на совершение преступлений в сфере экономики и прочих сопутствующих сферах. С учетом этого в базу статистики вводятся всевозможные сочетания экономических преступлений с иными преступлениями различного характера.

– всевозможные правонарушения за весь период суще­ствования объекта (например, определенного бизнеса), к деятельности которого подозреваемый имеет непосредственное отношение.

Анализ перечисленных вопросов невозможен без применения математических моделей и методов. Изначально, моделями могут служить знаковые образы какого-либо вида: схемы, графики, чертежи, формулы, графы, слова и предложения, использующие алфавиты естественных или искусственных языков (в частности, языков программирования). Основным направлением знакового моделирования являются математические (логико-математические) методы моделирования, осуществляемые средствами языка математики и логики. В конкретном случае, таких как регрессионный и факторных анализ, корреляционный анализ, формулы Хартли и Шеннона, теории игр, теории нечетких множеств, системно­логического и информационно-логического подходов и многих других. Обращаясь к результатам работы логико-аналитических систем, следует отметить, что главной задачей является задание спектра значений, позволяющих вывести гипотезу (или группы гипотез), построенную на использовании перечисленных методов и моделей. Зачастую на практике они не отождествляют и не противопоставляют себя друг другу. Однако, выведение наиболее точного спектра показателей может быть получено на основе принципа исключения менее точных показателей и сопоставления или сопряжения выходных данных с целью дальнейшего создания общей модели. Иными словами, используемые методы анализа системы должны со­держать в своей основе способность поиска информационной сопоставимости различных видов операций логико-аналитической системы, проводимых над данными, на основе выявления максимального количества возможных способов их измерения и анализа (с учетом соответствия характера измерений и видов анализа относительно обозначенной области исследования).

В последующем это даст возможность исключения «информационного шума», фильтрации «фоновой информации» и логического исключения менее точных (или же вовсе неверных) версий. «Информационный шум» в данном случае подразумевает несущественные для работы систем данные, образующиеся в процессе криминологического анализа. Суть в том, что исходной информацией служит не только само сообщение о замышляемом, подготавливаемом или совершенном преступлении, но также и знание оперативной обстановки, на основе которого становится возможной пространственная и временная корреляция информационный сообщений. А она не всегда приходит к точным выводам и появляется «шум» – образование избыточной для данного случая информации. «Фоновая информация» в отличие от информационного шума более существенна и представляет собой общий свод данных, каким-либо образом связанный с деятельностью объекта или с самим объектом и обычно содержит оперативно-значимую информацию. «Фоновая информация может служить и необ­ходимым источником информационных ресурсов, если уда­ется выявить связи, на первый взгляд, в несвязанных обстоя­тельствах, что в свою очередь может сыграть решающую роль, а оперативной работе или следственной деятельности». Если же обратиться к пониманию самого смысла метода исключения или сопряжения выходных данных систем, то он предпо­лагает единую «опорную» модель или теорию (дополнительно к нескольким формализованным выводам, обычно существующим на практике). «Статистические данные лишь описывают явление, в сущность которого должна проникнуть соответствующая наука». В данном случае можно предположить, что сам процесс совершения противоправного деяния изначально может рассматриваться как некоторая критическая субстанция в разрезе общей совокупности законных деяний. Она может задаваться различными параметрами с помощью моделей теории катастроф Рене Тома и расчетов теории рисков.

Определение термина «катастрофа» в данном случае можно дать следующим образом – «это скачкообразное изменение, возникающее в виде внезапного ответа системы на плавное изменение внешних условий». Различные науки (от физики до экономики и социологии) еще накапливают аналитические средства, которые позволили бы им справляться с подобным скачкообразным поведением. При этом следует отметить, что использование теории катастроф при анализе деятельности экономических систем пока еще не дало значимых результатов. Исходя из результатов проведенного нами исследования можно сделать вывод, что это связано с рассмотрением в моделях абсолютно всей совокупности событий, а не отдельных, взятых за основу, критических областей, в частности — экономических преступлений.

Еще одной дополнительной «опорной» моделью может послужить теория рисков, позволяющая рассмотреть сценарии жизни экономических систем, возможность причинения вреда, наступления опасного события, его неопределенность и повторяемость, а также задать параметры причиняемых ущербов и многое другое. В целом, стандартный методический аппарат анализа рисков использует практически полный набор методов и моделей, схожих с применяемыми при анализе в логико-аналитических системах. Достижение относительной точности результатов при использовании обеих теорий при­менительно к выводам гипотез также подкрепляется возможностью рассмотрения горизонтов прогнозируемых событий в «интервальном» характере значений («от и до»).

Существенной проблемой при выводе гипотез могут стать «информационные пустоты», образующиеся в результате недостаточности данных, вводимых изначально «оператором» для обработки логико-аналитическими системами или же об­разующиеся в следствие невозможности получения результатов на стадии использования каких-либо методов или моделей. Пробелы, или информационные пустоты, могут быть ликвидированы за счет использования расчетов непредсказуемости и определенности поведения подозреваемого: в зависимости от того, насколько непредсказуемо и определенно поведение подозреваемого и какова интеллектуальность уровня потенциально совершаемого им преступления предполагается вывод о том, какой тип данных статистики может подойти для подобного случая (пусть и не дающим однозначных показателей, но тем не менее предполагающих направленность действий). Это связано с тем, что в случае существования схожих целей люди выбирают всего несколько вариантов развития событий (как намеренно так и неосознанно) и следуют им. В науке этот принцип называется «функциональный подход», «принцип эквифинальности», F-подход, «принцип черного ящика» и т.п.

Так, простым примером могут послужить выделяемые социально-психологические типажи налоговых преступников, среди которых образно разграничены четыре группы:

1. «лисы» – часто становятся творцами грандиозных налоговых афер, тонко просчитывают стратегию и тактику правоохранительных органов;

2. «буйволы» – действуют прямолинейно и верят в свою безнаказанность;

3. «гиены» – широко тиражируют уже известные методы и формы преступлений;

4. «зайцы» – совершают преступления под большим страхом и в случаях, когда становится очевидна возможность избежать наказания.

Ликвидация информационных пустот также должна быть ориентирована на возможность определения причастности подозреваемых к процессу совершения преступления или совокупности преступлений. С этой целью также предполагается замещение информационных пробелов статистической информацией указанного характера, в случае, если подобная существует (для этого предварительно создается соответствующая база данных).

Аналитическое обеспечение оперативно-розыскного прогнозирования – это если и не главная, то одна из основных составляющих ОРД, значимость которой с развитием информационных технологий и появлением новых механизмов совершения преступлений экономического характера неуклонно возрастает. Из этого следует сделать вывод, что постоянное совершенствование методов оперативно-розыскного прогнозирования и эффективное использование этих методов в дея­тельности оперативно-розыскных подразделений и охранных структур позволит обеспечить необходимый уровень экономической безопасности различных хозяйствующих объектов.

Статья опубликована в Евразийском юридическом журнале № 7 (86) 2015

Авторы: Журавленко Н. И., Михайлова Я. С.