Techniki wykrywania nadużyć finansowych - w dzisiejszych czasach dane biznesowe są zarządzane i przechowywane przez systemy informatyczne w organizacji. Dlatego organizacje w większym stopniu polegają na systemach IT w celu wspierania procesów biznesowych. Z powodu takich systemów informatycznych poziom interakcji człowieka został znacznie zmniejszony, co z kolei staje się głównym powodem oszustwa w organizacji. Aby ponownie wykryć takie oszustwa i im zapobiegać, organizacje podejmują automatyczną kontrolę.

Wykrywanie oszustw

Wykrywanie oszustw oznacza identyfikację faktycznych lub oczekiwanych oszustw, które mogą mieć miejsce w organizacji. Organizacja musi wdrożyć odpowiednie systemy i procesy w celu wykrywania oszustw na wczesnym etapie lub nawet przed ich wystąpieniem. Wykrywanie oszustw składa się z następujących technik

  • Proaktywne i reaktywne
  • Ręczny i zautomatyzowany

Organizacja powinna uwzględnić te techniki wykrywania oszustw w swojej strategii zwalczania oszustw

Dlaczego wykrywanie oszustw jest ważne?

Technika wykrywania oszustw jest ważna dla organizacji, aby dowiedzieć się o nowym rodzaju oszustwa, a także niektórych tradycyjnych oszustw. Nawet najbardziej skuteczna technika wykrywania oszustw może być obchodzona przez wykwalifikowanego oszusta. Dlatego organizacja powinna bardzo sprytnie opracowywać takie techniki wykrywania oszustw.

Korzyści z wykrywania oszustw obejmują:

  • Ograniczone narażenie na nieuczciwe działania
  • Zmniejszone koszty związane z oszustwem
  • Dowiedz się, którzy pracownicy są narażeni na ryzyko oszustwa
  • Mają kontrolę organizacyjną
  • Poprawia wyniki organizacji
  • Zyskuje zaufanie akcjonariuszy organizacji

Analityka do monitorowania oszustw

Dostępność danych biznesowych ze źródeł wewnętrznych i zewnętrznych stała się łatwiejsza. To sprawia, że ​​organizacje mogą wykorzystywać analizy w swoich programach wykrywania oszustw. Analizy danych dotyczących oszustw odgrywają kluczową rolę we wczesnym wykrywaniu i monitorowaniu oszustw. Te techniki analizy danych pomogą organizacji wykryć możliwe przypadki oszustw i wdrożyć skuteczny program monitorowania oszustw w celu ochrony organizacji.

Co to jest analiza oszustw?

Analiza oszustw to połączenie technologii analitycznej i technik analizy oszustw z interakcją człowieka, która pomoże wykryć ewentualne niewłaściwe transakcje, takie jak oszustwo lub przekupstwo, przed zawarciem transakcji lub po jej zakończeniu.

Dlaczego warto analizować oszustwa?

Tradycyjne wykrywanie anomalii i różne metody oparte na regułach są już w praktyce stosowane do wykrywania oszustw i zapobiegania im. Ale nie są tak potężni. Mają swoje własne granice. Kiedy analityka jest dodawana do takich tradycyjnych metod, zwiększa możliwości wykrywania oszustw i nadaje nowy wymiar technikom wykrywania oszustw.

Innym ważnym powodem korzystania z analizy danych w celu zwalczania oszustw jest to, że obecnie systemy kontroli wewnętrznej mają słabości kontroli. Aby tego uniknąć, organizacje powinny mieć kontrolę nad każdą przeprowadzaną transakcją i testować transakcję za pomocą analizy oszustw.

A analiza oszustw pomaga również mierzyć wydajność, co pomoże Ci ustandaryzować i mieć kontrolę nad ciągłym doskonaleniem.

Korzyści z analizy oszustw

  • Zidentyfikuj ukryte wzory

Analizy oszustw identyfikują nowe wzorce, trendy i scenariusze, w których mają miejsce oszustwa. Podczas gdy tradycyjne podejścia pomijają takie rzeczy.

  • Integracja danych

Analiza oszustw odgrywa ważną rolę w integracji danych. Łączy dane z różnych źródeł i rejestrów publicznych, które można zintegrować z modelem.

  • Zwiększ istniejące wysiłki

Analiza oszustw nie zastępuje tradycyjnych metod opartych na regułach, ale po prostu stanowi uzupełnienie dotychczasowych wysiłków na rzecz poprawy wyników

  • Wykorzystywanie nieustrukturyzowanych danych

Analiza oszustw pomaga w uzyskaniu najlepszej wartości z nieustrukturyzowanych danych. Większość danych strukturalnych jest przechowywana w hurtowni danych organizacji. Ale nieustrukturyzowane dane to miejsce, w którym mają miejsce bardziej nieuczciwe działania. W tym miejscu analiza tekstu odgrywa ważną rolę w przeglądaniu nieustrukturyzowanych danych i zapobieganiu oszustwom.

  • Popraw wydajność

Za pomocą analizy oszustw możesz łatwo zidentyfikować, co działa dla Twojej organizacji, a co nie dla Twojej organizacji

Proces analizy danych

Kroki tworzenia programu oszustwa

  • Utwórz profil obejmujący wszystkie obszary, w których spodziewane jest wystąpienie oszustwa, oraz możliwe rodzaje oszustw w tych obszarach.
  • Zmierz ryzyko oszustwa i ogólną ekspozycję na organizację. Uszereguj ryzyko w oparciu o oszustwo.
  • Postępuj zgodnie z metodą testowania Ad-hoc, aby znaleźć wskaźniki oszustwa w poszczególnych obszarach organizacji
  • Ustal ocenę ryzyka i zdecyduj, gdzie zwrócić większą uwagę
  • Monitoruj działanie i komunikuj je w całej organizacji, aby pracownicy w organizacji byli świadomi wydarzeń w organizacji
  • W przypadku wykrycia jakiegokolwiek oszustwa należy niezwłocznie poinformować kierownictwo, aby rozwiązać problem i dowiedzieć się, dlaczego tak się stało
  • Napraw wszelkie zepsute elementy sterujące
  • Podział obowiązków jest bardzo istotny
  • Rozszerz zakres programu i powtórz proces

Metody analizy oszustw

Istnieje pięć ważnych metod wykrywania oszustw.

  • Próbowanie

Pobieranie próbek jest obowiązkowe w przypadku niektórych procesów wykrywania oszustw. Próbkowanie będzie bardziej skuteczne, jeśli w grę wchodzi duża populacja danych. Ale wciąż ma swoją wadę. Pobieranie próbek może nie być w stanie w pełni kontrolować wykrywanie oszustw, ponieważ uwzględnia tylko niewielką populację. Oszukańcze transakcje nie występują losowo, dlatego organizacja musi przetestować wszystkie transakcje, aby skutecznie wykryć oszustwo.

  • Ad-Hoc

Ad-Hoc to nic innego jak wykrycie oszustwa za pomocą hipotezy. Pozwala odkrywać. Możesz przetestować transakcje i dowiedzieć się, czy istnieją możliwości oszustwa. Możesz postawić hipotezę do przetestowania i dowiedzieć się, czy ma miejsce nieuczciwa działalność, a następnie możesz zbadać to samo.

  • Analiza powtarzalna lub ciągła

Analiza powtarzalna lub konkurencyjna oznacza tworzenie i konfigurowanie skryptów uruchamianych na dużej ilości danych w celu identyfikowania oszustw, które pojawiają się przez pewien czas.

Uruchom skrypt codziennie, aby przejrzeć wszystkie transakcje i otrzymywać okresowe powiadomienia dotyczące oszustw. Ta metoda może pomóc w poprawie ogólnej wydajności i spójności procesów wykrywania oszustw.

  • Techniki analityczne

Techniki analityczne pomagają znaleźć oszustwa, które nie są normalne

  • Oblicz parametry statystyczne, aby znaleźć wartości przekraczające średnie odchylenie standardowe.
  • Spójrz na wysokie i niskie wartości i znajdź anomalie. Takie anomalie są często wskaźnikiem oszustwa
  • Klasyfikuj dane - Grupuj swoje dane i transakcje na podstawie określonych czynników, takich jak obszar geograficzny.

Prawo Benforda

Prawo Benforda może być często wykorzystywane jako wskaźnik fałszywych danych. Rozkład Benforda jest nierównomierny, przy czym mniejsze cyfry są bardziej prawdopodobne niż większe cyfry. Korzystając z prawa Benforda, możesz przetestować pewne punkty i liczby oraz zidentyfikować te, które pojawiają się często, niż powinny i dlatego są podejrzanymi.

Istnieje kilka innych narzędzi wyszukiwania danych wykrywających oszustwa w celu wykrycia oszustwa

  • Dopasowanie danych - ta metoda sprawdzi, czy istnieją jakieś dane, które dokładnie pasują do innych danych.
  • Wygląda na to - to kolejna skuteczna metoda, w której identyfikuje różne ważne nazwiska pracowników firmy.
  • Duplikaty - jest to kolejna metoda, która jest najczęściej stosowana przez wiele organizacji do identyfikowania oszustw, a także wszelkich błędów występujących we wszystkich transakcjach biznesowych.
  • Luki - w tej metodzie można znaleźć brakujące dane sekwencyjne. Na przykład, jeśli masz zamówienia na zakupy wydawane przez firmę w kolejności sekwencyjnej i jeśli czegoś brakuje, możesz łatwo się dowiedzieć. Jest to łatwa metoda, która przyniesie dobre wyniki, jeśli zostanie prawidłowo zastosowana.

Analiza oszustw w firmach ubezpieczeniowych

Analiza danych okazała się naprawdę niezawodna w wykrywaniu oszustw w różnych dziedzinach. Weźmy przykład wykrycia oszustwa przez firmę ubezpieczeniową stosującą metody wykrywania oszustw

Trzy metody wykrywania oszustw stosowane przez towarzystwo ubezpieczeniowe

  1. Analiza sieci społecznościowych (SNA)

Metoda SNA wykorzystuje hybrydowe podejście do wykrywania oszustw. Podejście hybrydowe obejmuje reguły biznesowe organizacji, metody statystyczne, analizę wzorców i analizę połączeń sieciowych. Podczas wyszukiwania oszustw w analizie linków należy szukać klastrów i ich relacji z innymi. Kilka źródeł danych, takich jak akta, wyroki i bankructwa, można zintegrować z modelem.

Poniższy rysunek wyjaśnia przepływ metody wykrywania oszustw SNA w firmie ubezpieczeniowej

  1. Analityka predykcyjna wykrywania oszustw dla dużych zbiorów danych

Analityka predykcyjna korzysta z analityki tekstowej i analizy sentymentu w celu wyszukiwania dużych zbiorów danych w celu wykrycia oszustwa. Analiza predykcyjna jest szeroko stosowana przez wiele organizacji, ponieważ pomaga w proaktywnym wykrywaniu oszustw. Początkowo analiza predykcyjna była wykorzystywana do analizy informacji statystycznych przechowywanych w ustrukturyzowanych bazach danych, ale teraz została rozszerzona na dziedzinę dużych zbiorów danych. Poniższy obraz przedstawia przepływ wykrywania oszustw za pomocą analizy dużych zbiorów danych

  1. Zarządzanie relacjami z klientami społecznościowymi (CRM)

Social CRM to proces wykrywania oszustw. W dzisiejszych czasach towarzystwa ubezpieczeniowe mają bardzo ważne powiązanie mediów społecznościowych z CRM. Łączenie mediów społecznościowych z CRM zwiększa przejrzystość wśród klientów. Ta przejrzystość zyskuje zaufanie klientów w stosunku do organizacji. Ten eko-system zorientowany na klienta w znacznym stopniu przynosi korzyści firmie, a także zapewnia kontrolę nad klientami. Poniższy schemat przedstawia przepływ Social CRM w zakładach ubezpieczeń

Wdrażanie analizy danych w celu wykrywania oszustw

Wiele firm ubezpieczeniowych używa różnych narzędzi do wykrywania oszustw w celu wykrywania oszustw. Potrzebne są jednak bardziej niezawodne ramy, aby proces wykrywania oszustw był bardziej skuteczny. Wymieniliśmy tutaj kilka kroków, w jaki sposób wdrożyć analizy w celu wykrywania oszustw

  • Wykonaj SWOT

Wiele organizacji zdało sobie sprawę z rosnącego znaczenia analizy oszustw. Ale w pośpiechu wybierają drogie rozwiązania do wykrywania oszustw, które nie pasują do mocnych i słabych stron firmy. Dlatego organizacje powinny przeprowadzić analizę SWOT przed uruchomieniem programu wykrywającego oszustwa, aby działał w pełni.

  • Zbuduj dedykowany zespół zarządzający oszustwami

Tradycyjne firmy nie mają specjalnego zespołu do wykrywania oszustw. Ale w dzisiejszych czasach ważne jest, aby mieć dedykowany zespół, który pracuje nad wykrywaniem i zapobieganiem oszustwom w organizacji. Zespół powinien mieć odpowiedni przepływ i odpowiedni system wykrywania oszustw w zakresie zgłaszania.

  • Zbuduj lub kup opcję

Po zakończeniu analizy SWOT i przydzieleniu zespołu ważne jest, aby firmy zdecydowały, w jaki sposób chcą wdrożyć analitykę i jakie zasoby są wymagane. Firmy muszą wiedzieć, czy są w stanie zbudować dla siebie rozwiązanie analityczne, czy też powinny kupić analityczne rozwiązanie do wykrywania oszustw od dostawcy. Jeśli istnieje potrzeba zakupu, firma powinna przeprowadzić badanie różnych sprzedawców wykrywających oszustwa i ich produktów dostępnych na rynku, które pasują do ich firmy. Przy zakupie rozwiązania do analizy oszustw należy wziąć pod uwagę kilka ważnych czynników, takich jak koszt, interfejs użytkownika, skalowalność, łatwość integracji i inne.

  • Wyczyść dane

Zintegruj wszystkie bazy danych w organizacji i usuń wszystkie niechciane rzeczy z baz danych.

  • Określ odpowiednie reguły biznesowe

Firmy powinny opracować reguły biznesowe po przeprowadzeniu badań dotyczących zasobów i wiedzy specjalistycznej firmy. Istnieją różne rodzaje oszustw, z których kilka jest specyficznych dla konkretnej branży. Zewnętrzny dostawca nie może zbudować solidnego rozwiązania do wykrywania oszustw bez uzyskania odpowiednich informacji od organizacji lub firmy.

  • Ustawienie progu

Niezależnie od tego, czy rozwiązanie jest wbudowane, czy zakupione spoza firmy, należy podać wartości graniczne dla różnych anomalii. Progi są ustalane przy użyciu wykrywania anomalii. Jeśli granice są ustawione zbyt wysoko, istnieje prawdopodobieństwo, że oszustwo prześlizgnie się między nimi. Jeśli granice są ustawione zbyt nisko, marnuje się dużo czasu i zasobów. Dlatego organizacja powinna bardzo sprytnie określać progi

  • Modelowanie predykcyjne

Narzędzia do eksploracji danych służą do budowania modeli, które generują oceny skłonności do oszustw, które są powiązane z niezidentyfikowanymi wskaźnikami. Po automatycznym dokonaniu oceny wyniki są ustalane do przeglądu i dalszej analizy.

  • Korzystanie z SNA

SNA okazał się najskuteczniejszym programem do wykrywania oszustw, modelując relacje między różnymi podmiotami.

  • Zbuduj zintegrowany system zarządzania sprawami wykorzystujący media społecznościowe

System zarządzania sprawami umożliwia śledczemu poznanie wszystkich ważnych ustaleń istotnych dla dochodzenia i mogą to być dane ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane. Wskaźniki są wskaźnikami oszustw i mogą być pomocne w porównaniu na poziomie organizacji lub sieci.

  • Przyszłe rozwiązania analityczne

Firmy powinny zawsze zwracać uwagę na wszelkie dodatkowe źródła danych i integrować je z bieżącym programem wykrywania oszustw, aby stworzyć najbardziej wydajny i skuteczny program wykrywania oszustw. Pomoże to wyeliminować wszelkie nowe oszustwa, które mogą się pojawić w przyszłości.

Wniosek

Oszustwa będą rosły wraz ze wzrostem wolumenu transakcji w Twojej firmie. Postęp technologiczny stanowi zarówno plus, jak i minus dla Twojej firmy, ponieważ otwiera nowe możliwości dla oszustów. analizy pozwalające wykryć oszustwo mogą odgrywać bardzo ważną rolę w wykrywaniu oszustw na wczesnych etapach i ochronie firmy przed poważnymi stratami. Uruchomienie analizy oszustw dla Twojej firmy nie wymaga dużo czasu i zasobów. Zacznij od małego projektu wykrywania oszustw, a następnie zacznij rozwijać. Może to zająć nawet kilka tygodni.

Kategoria:

Big Data