Обстоятельства, подлежащие установлению, в расследовании мошенничества при получении выплат



В рамках данной статьи автором были рассмотрены существующие особенности в расследовании мошенничества при получении выплат. Данная тема является наиболее актуальной в настоящее время, в силу быстрых темпов внедрения современных технологий в жизнь. Поскольку данные изменения помимо позитивных аспектов, несут и негативные, порождающие появление новых видов преступных посягательств на интересы общества и государства.

Ключевые слова: мошенничество, современные технологии, получение выплат, цифровизация, расследование.

Within the framework of this article, the author examined the existing features in the investigation of fraud in receiving payments. This topic is the most relevant at the moment, due to the rapid pace of the introduction of modern technologies into life. Since these changes, in addition to positive aspects, also carry negative ones, giving rise to new types of criminal encroachments on the interests of society and the state.

Keywords: fraud, modern technologies, receiving payments, digitalization, investigation.

Актуальность темы обусловлена таким важным фактором, как эффективность расследования, которая напрямую зависит от качества методики расследования отдельных видов преступных посягательств. Исходя из этого, очевидно, что при таких бурных темпах развития общества, появляются новые составы преступления, на которые должны быть продуманы новые методики для их расследования, с учетом особенностей каждого нового состава преступного деяния.

Несмотря на то, что правонарушения при получении выплат (ст. 159.2 УК РФ) как самостоятельная уголовная категория, была введена лишь Федеральным законом от 29 ноября 2012 г. № 207-ФЗ «О внесении изменений в Уголовный кодекс Российской Федерации и законодательные акты Российской Федерации», сама форма мошенничества остается одной из наиболее происходящих способов хищения.

Анализ правоприменительной практики по уголовным делам о мошенничестве при получении выплат выявляет свою условность. В более чем 80 % случаев совершения этих преступлений преступники также совершали и другие смежные общественно-опасные деяния, а именно хищение (ст. 158–160 УК РФ и др.), взяточничество и иные коррупционные деяния (ст. 285, 291–291.2 УК РФ и др.), а также сопутствующие преступления: приобретение или сбыт официальных документов и государственных наград, подделка официального документа, использование заведомо подложного документа [1].

В свою очередь в криминалистической литературе традиционно применяются три типа мошенничества, связанные с получением выплат:

1. Бытовое мошенничество при получении выплат.
2. Организованное мошенничество при получении выплат.
3. Организованно-коррупционные мошенничество при получении выплат.

В рамках этого анализа можно определить стратегические цели расследования мошенничества:

1. Выявление, раскрытие и расследование организованной преступной деятельности в сфере выплат, так как она наносит наибольший ущерб. В отличие от «бытового» мошенничества, которое часто носит единичный характер и не распространяется широко на территории государства.
2. Изобличение организаторов и активных участников преступных группировок, занимающихся организованно-коррумпированным мошенничеством.
3. Определение коррупционных связей и посредников, участвующих в мошенничествах с Выплатами.
4. Активная криминалистическая профилактика мошенничества на региональном, отдаленном и федеральном уровне. Это включает в себя выявление и устранение причин и условий, допущение совершения таких преступлений (особенно организованных и организованно-коррумпированных), правое просвещение участников уголовного судопроизводства и широких слоев населения.

Эти меры направлены на повышение эффективности борьбы с мошенничеством и предупреждение мошенничества, а также на снижение общего уровня преступности в данной сфере [2].

Одной из важных особенностей расследования мошенничества при получении выплат, является желание преступника замаскировать преступное деяние под более мелкое правонарушение, путем фальсификации документов, подтверждающих право на получение выплат, что, в свою очередь, и порождает трудности в выявлении данных видов преступлений. Именно поэтому частная методика расследования названных преступлений должна включать в себя не только деятельность следователя на первоначальном этапе расследования, но и действия, которые предшествуют предварительному расследованию, в результате совершения которых правоохранительные органы получают ценную информацию, не являющуюся, однако, доказательственной [3]. В связи с этим, необходимо определение существующих разновидностей мошенничества при получении выплат на основе принципов криминалистической классификации, а также исследование обстоятельств, необходимых к установлению по данной правовой норме [4].

Следующим проблемным аспектом будет являться отграничение данного преступления от иных действий. Для этого нужно знать основания и порядок осуществления конкретных выплат, причем их законность определяется совсем gнезначительными нюансами, что, в свою очередь, порождает необходимость обладания специальными познаниями в данной области.

Таким образом можно сказать, что, зная разновидность мошенничества при получении выплат, следователь может составить алгоритм действий, который обеспечит успех всего предварительного расследования, состоящий в установлении всех обстоятельств совершённого преступления. В этом и состоит практическое значение криминалистической классификации при расследовании мошенничества при получении выплат [5].

Далее если говорить о методах обнаружения мошеннических действий, то традиционные системы морально устарели на сегодняшний день, что вызвано тем фактом, что они работают по заранее определенным алгоритмам, анализируя транзакции по шаблонам [6]. В связи с чем интересным является рассмотрение возможностей искусственного интеллекта, который является наиболее актуальным инструментом в расследовании экономических преступлений. Так в настоящее время актуальной является концепция импульсных нейронных систем, поскольку они в точности копируют работу головного мозга человека, что делает их энергоэффективными, поскольку работают только когда происходит колебания мембранного потенциала, генерирующимся спайком. Эти системы могут собирать огромные массивы информации и анализировать их в дальнейшем. Автоматизация процесса анализа данных позволит более точно и оперативно выявлять потенциальные угрозы. Ниже перечислены направления, где могут эффективно применяться спайковые нейронные связи:

1. Обнаружение аномального поведения;
2. Обнаружение вторжений и утечек данных;
3. Обучение для защиты от новых и ранее неизвестных угроз.

Рассматривая аспект применения сквозных технологий следует сказать, что они представляют собой совокупность методов, которые пронизывают всю систему или некоторый процесс, обеспечивая единую защиту и управление безопасностью на всех уровнях, можно их использовать в следующих аспектах:

1. Данные о безопасности и аномалиях могут собираться и анализироваться на всех уровнях системы, что позволяет оперативно выявлять потенциальные угрозы и предпринимать меры по их предотвращению.
2. Управление системой, при реагировании на негативные события, эта технология включает в себя систематический мониторинг и управление уязвимостями в системе, начиная от прикладного программного обеспечения и заканчивая операционной системой и сетевой инфраструктурой.

Однако не смотря на все положительные стороны, у данных систем есть один существенный недостаток, который заключается в их обучении, поскольку нет единых алгоритмов [7,8].

Таким образом подводя итог вышесказанному, можно сказать, что использование современных технико-криминалистических средств дает возможность осуществлять обнаружение, закрепление, сохранность «цифровых» следов без их возможного уничтожения и (или) изменения. Закономерной тенденцией последних лет является унификация имеющегося функционала у средств работы с цифровыми следами, которая проявляется в том, что разработчики указанных средств совмещают в них возможности исследования различного рода объектов [9].

Литература:

1. Чумаков А. В. Основные цели и направления расследования мошенничества при получении выплат// Юридическая наука. 2018. № 1. С. 109–114.
2. Ульянов В. А. Расследование мошенничества при получении выплат // Молодой ученый. 2024. № 19 (518). С. 229–231.
3. Занькин Д. В. Отдельные проблемы расследования мошенничества при получении выплат. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.sovremennoepravo.ru/m/articles/view/Отдельные-проблемы-расследования-мошенничества-при-получении-выплат.
4. Обстоятельства, подлежащие установлению и доказыванию, по делам о мошенничестве при получении выплат / А. И. Данилов, Ю. В. Воловик, С. А. Хорьков [и др.]. // Молодой ученый. 2019. № 27 (265). С. 184–185.
5. Занкин Д. В. Использование информации о способе совершения преступления при расследовании мошенничества при получении выплат // Мир науки и образования. 2016. № 3(7). С. 1–11.
6. Machine Learning in Finance: Leveraging the Technology for Financial Fraud Detection. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://appinventiv.com/blog/role-of-machine-learning-in-financial-fraud-detection/.
7. Импульсная нейронная сеть. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://sv-barrisol.ru/stati/11750-impulsnaya-neyronnaya-set.html.
8. Евграфов В. А., Ильюшин Е. А. Cпайковые нейронные сети [Электронный ресурс] // Cyberleninka. — Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/spaykovye-neyronnye-seti.
9. Пацкевич А. П., Белов Д. Н. Использование информационных технологий на первоначальном этапе расследования мошенничества. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://elib.bsu.by/bitstream/123456789/300344/1/208–214.pdf.