Шанс есть! Наука удачи, случайности и вероятности

Марк Нигрини, бывший научный руководитель Алекса, а ныне – профессор бухгалтерского дела в Колледже Новой Англии в Юинге, рассматривает теорему Хилла как важнейший научный прорыв: «Она… помогает объяснить, почему феномен постоянства доли значимых цифр проявляется в столь многих контекстах».

Она также помогает Нигрини убеждать других в том, что закон Бенфорда – не математическая шалость, а нечто гораздо большее. В последние годы Нигрини стал лидером в отнюдь не легкомысленном применении этого закона – в обнаружении подлогов.

В своей докторской диссертации, опубликованной в 1992 году и вызвавшей настоящую революцию в криминалистике, Нигрини показал, что многие важнейшие характеристики финансовой отчетности, от показателей выручки до декларируемых расходов, подчиняются закону Бенфорда, причем отклонения от этого закона можно быстро обнаружить, применяя стандартные статистические процедуры. Нигрини обтекаемо называет методику такого вскрытия мошеннических схем «цифровым анализом». Успехи применения этой методики сегодня привлекают внимание не только воротил в мире бизнеса.

Среди первых примеров ее использования – студенческие проекты, которыми руководил Нигрини (вспомним сомнительную практику зятя Алекса, владельца магазина бытовых товаров). Но вскоре профессор стал использовать цифровой анализ для разоблачения куда более масштабных обманов. Одно такое дело касалось американской туристической компании с сетью гостиниц по всему миру. С помощью цифрового анализа руководитель службы внутреннего аудита компании выявил нечто странное в финансовой отчетности инспектора департамента здравоохранения фирмы. «Первые две цифры всех выплат по медицинской страховке проверялись на соответствие закону Бенфорда. Обнаружилась необычно большая доля чисел, начинающихся с 65, – рассказывает Нигрини. – Аудит выявил 13 поддельных чеков на различные суммы в интервале между 6500 и 6599 долларов… связанных с никогда не проводившимися в действительности операциями на сердце, выплаты по которым якобы осуществляла инспектор, а на самом деле каждый такой чек оказывался в ее руках».

Закон Бенфорда позволил изобличить ловкую инспектрису – несмотря на ее немалые усилия придать заявкам о выплате страховых сумм видимость достоверности. «Она представляла фальшивые заявки лишь от имени сотрудников тех мотелей, где доля пожилого персонала была выше средней, – рассказывает Нигрини. – Этот анализ вскрыл также и другие поддельные заявки. Общая сумма составила около миллиона долларов».

Неудивительно, что и крупные корпорации, и органы власти теперь относятся к закону Бенфорда серьезно. «Цифровой анализ применяют сейчас в США и Европе компании, акции которых котируются на основном рынке, и просто большие частные корпорации, и небольшие специализированные фирмы, и правительственные структуры, и одна из самых крупных аудиторских компаний в мире», – радуется Нигрини.

Методикой интересуются и те, кто выслеживает другие виды мошенничества. Например, Марк Буйс и его коллеги по Брюссельскому фармацевтическому институту полагают, что закон Бенфорда способен выявить сомнительные данные клинических испытаний. А некоторые университетские преподаватели считают, что цифровой анализ поможет обнаруживать подлог в лабораторных журналах студентов.

Конечно же, все более широкое применение цифрового анализа неизбежно приведет к тому, что и мошенники будут лучше понимать силу закона Бенфорда. Однако, по словам Нигрини, это понимание им не очень-то поможет, разве что предостережет: «Для преступников проблема в том, что они понятия не имеют, как будет выглядеть общая картина, пока не поступят все данные, которые в нее входят, – подчеркивает Нигрини. – В подделке обычно используется лишь часть полного набора данных, но мошенники не знают, как этот набор потом будут анализировать – по кварталам, по департаментам, по регионам. Добиться, чтобы подделка всегда соответствовала закону Бенфорда, при таких условиях чрезвычайно трудно, а ведь большинство жуликов и без того не блещут интеллектом».

Так или иначе, подчеркивает Нигрини, область применения закона Бенфорда вовсе не ограничивается ловлей мошенников. Взять хотя бы хранение информации. Математик Петер Шатте из Фрайбергской горной академии предложил оптимизировать запись компьютерных данных, распределяя области для хранения в пропорциях, продиктованных законом Бенфорда.