Ошибки банковского комплаенса: как СПР снижает блокировки по 115-ФЗ

Ошибочные блокировки стали настолько частыми, что клиенты уже воспринимают их как часть банковской рутины - и это проблема. По данным Роспотребнадзора, за два года число жалоб на финансовые услуги выросло более чем на 21 %, и значительная часть касается остановленных платежей «без внятного объяснения». Клиент пытается оплатить аренду, вернуть долг или перевести деньги семье - операция улетает в стоп-лист, а сотрудники поддержки не могут чётко сказать, что именно вызвало срабатывание.

Регулятор усилил давление: штрафы растут, требования к обоснованию решений ужесточаются, а Банк России всё чаще спрашивает не просто «почему заблокировали», а «как именно система пришла к этому выводу». Главная проблема здесь не в самом 115-ФЗ. Закон давно понятен и стабилен. Ошибки возникают в другом - в том, как банки реализуют логику решений внутри собственных систем.

Ниже разберём, где именно ломается классический комплаенс и как архитектура решений снижает количество ошибочных блокировок.

Основная причина хаотичных блокировок - не сам 115-ФЗ, а то, как внутри банка устроена логика комплаенса. У большинства организаций правила «разбросаны» по разным системам: часть живёт в антифроде, часть - в транзакционном мониторинге, часть - в CRM или отдельных Excel-файлах. Изменения вносятся точечно, разными командами, иногда с разницей в недели.

В результате клиент может получить три разных решения в трёх разных точках контакта: приложение блокирует перевод, офис его пропускает, а колл-центр видит «серую» операцию и отправляет на дополнительную проверку.

Разрозненные правила создают две ключевые проблемы:

Система поддержки решений устраняет этот разрыв за счёт единого центра логики. Все правила, проверки, сценарии и параметры находятся в одном месте - с прозрачной историей изменений и общей версией для всех каналов. Это означает:

Именно централизованная логика снижает долю ошибочных блокировок: система перестаёт зависеть от «разрозненности» и начинает работать предсказуемо.

Во многих компаниях фоновая проверка сводится к набору жёстких правил: совпадает ли ФИО, есть ли записи в реестрах, нет ли упоминаний в блок-листах. Такие проверки фиксируют формальные несоответствия, но редко показывают, представляет ли клиент реальный риск.

Даже самые точные правила не спасают, если данные в системах расходятся. Именно из-за этого сегодня возникает значительная часть ошибочных блокировок.

Типовая картина выглядит так:

Система получает неполный профиль и подстраховывается — ставит операцию на стоп. Не потому что есть реальный риск, а потому что данных недостаточно, чтобы риск исключить. В итоге в стоп-листе оказываются самые обычные платежи: оплата аренды, перевод родственнику, покупка на маркетплейсе.
Это и есть главная зона ложных срабатываний: не мошенничество, а информационный шум.

СПР не «улучшает данные» — он заставляет систему работать предсказуемо даже при разнородных источниках. За счёт:

Когда данные приходят в единый контур, система перестаёт блокировать операции «на всякий случай». Решение опирается не на фрагменты информации, а на консистентный набор параметров.

Именно устранение ситуаций, когда система видит половину картины и реагирует на неё как на риск и снижает долю ложных срабатываний.

Самая болезненная часть комплаенса — это не блокировка как таковая, а невозможность объяснить, почему она произошла.

Сегодня такая ситуация встречается постоянно: операция ушла в стоп-лист, а сотрудники поддержки видят лишь общую причину — «повышенный риск». Что именно сработало — правило, параметр, отсутствующий атрибут, сбой в данных — остаётся неизвестным.

Отсюда сразу несколько проблем:

Когда внутри банка нет возможности восстановить ход принятия решения, комплаенс превращается в «чёрный ящик», который работает как хочет — и это главный источник конфликтов с клиентами и надзором.

Задача СПР не в том, чтобы «упростить» комплаенс, а в том, чтобы сделать логику прозрачной и проверяемой:

Это не только ускоряет работу, но и снижает количество ошибок: когда логика прозрачна, проще увидеть лишние или конфликтующие правила, и удалить устаревшие параметры.

В итоге комплаенс перестаёт быть «чёрным ящиком». Система становится объяснимой - для бизнеса, для регулятора, и для клиента.

Даже там, где правила настроены корректно, значительная часть операций в банках всё ещё уходит на ручную проверку. Это происходит по простой причине: система не может принять решение сама — данных не хватает, правила конфликтуют, или модель видит слишком много неопределённостей.

В результате сотрудники комплаенса оказываются под постоянной нагрузкой. Им приходится:

Каждый такой кейс — это минуты или часы ожидания для клиента и накопление очереди внутри банка.

Когда объём транзакций растёт, ручная проверка может негативно повлиять на сроки, на репутацию и даже на показатели риска. Чем больше задержек, тем выше доля ошибочных отказов и тем сложнее удерживать качество сервиса.

СПР здесь выполняет две ключевые функции:

Система может сама проверить данные, сверить параметры, оценить риск и вынести вердикт по формализованным сценариям — не передавая дело на ручной разбор.

Все типовые операции обрабатываются автоматически, а к сотрудникам попадает только небольшой процент нестандартных ситуаций.

В результате:

Так компания снижает нагрузку на операционные команды и убирает задержки, которые чаще всего становятся причиной жалоб и потерянных клиентов.

Когда комплаенс-логика собрана из разрозненных правил, неполных данных и ручных решений, банк неизбежно сталкивается с ошибочными блокировками, жалобами клиентов и растущим давлением регулятора. Именно это сегодня и создаёт основной риск по 115-ФЗ — не сам закон, а внутренняя архитектура процесса.

СПР меняет ситуацию на уровне механики:

По сути, компании переходят от хаотичного контроля к управляемому процессу, в котором каждое решение можно воспроизвести и обосновать. Это снижает число ошибочных блокировок, ускоряет операции и уменьшает риск претензий со стороны регулятора.

Для банков это означает простую вещь: комплаенс перестаёт быть источником хаоса и становится нормальной управляемой функцией, работающей одинаково стабильно — в мобильном приложении, офисе и транзакционном мониторинге.