Tehnici de detectare a analizei de fraudă - În zilele noastre, datele de afaceri sunt gestionate și stocate de sisteme IT dintr-o organizație. Prin urmare, organizațiile se bazează mai mult pe sistemele IT pentru a sprijini procesele de afaceri. Datorită unor astfel de sisteme informatice, nivelul interacțiunii umane a fost redus într-o măsură mai mare, care la rândul său devine principalul motiv de fraudă într-o organizație. Pentru a detecta și preveni astfel de fraude din nou, organizațiile participă la controale automate.

Detectarea fraudelor

Detectarea fraudei înseamnă identificarea unei fraude reale sau așteptate să aibă loc în cadrul unei organizații. O organizație trebuie să implementeze sisteme și procese adecvate pentru detectarea fraudelor într-o etapă timpurie sau chiar înainte de apariția acesteia. Detectarea fraudei constă în următoarele tehnici

  • Proactiv și reactiv
  • Manuală și automatizată

O organizație ar trebui să includă aceste tehnici de detectare a fraudei în strategia sa anti-fraudă

De ce este importantă detectarea fraudei?

Tehnica de detectare a fraudei este importantă pentru o organizație pentru a afla noi tipuri de fraude și, de asemenea, unele fraude tradiționale. Chiar și cea mai eficientă tehnică de detectare a fraudei poate fi evitată de un fraudator calificat. Deci organizația ar trebui să fie foarte inteligentă în dezvoltarea unor astfel de tehnici de detectare a fraudei.

Avantajele detectării fraudei includ următoarele

  • Reducerea expunerii la activități frauduloase
  • Costuri reduse asociate cu frauda
  • Aflați angajații vulnerabili cu risc de fraudă
  • Dețineți controale organizaționale
  • Îmbunătățește rezultatele organizației
  • Câștigă încrederea și încrederea acționarilor organizației

Analize pentru monitorizarea fraudei

Accesibilitatea datelor de afaceri din surse interne și externe au devenit mai ușoare. Acest lucru face ca organizațiile să folosească analitice în programele lor de detectare a fraudei. Frauda Analiza datelor joacă un rol crucial în detectarea și monitorizarea timpurie a fraudei. Aceste tehnici analitice de date vor ajuta organizația să detecteze cazurile posibile de fraudă și să implementeze un program eficient de monitorizare a fraudei pentru a proteja organizația.

Ce este Analiza Fraudelor?

Analiza fraudelor este combinarea tehnologiei analitice și a tehnicilor de analiză a fraudei cu interacțiunea umană, care va ajuta la detectarea posibilelor tranzacții improprii precum frauda sau luarea de mită, fie înainte de finalizarea tranzacției, fie după finalizarea tranzacției.

De ce analiză fraudă?

Detectarea tradițională a anomaliilor și diferite metode bazate pe reguli sunt deja în practică de multe organizații pentru a detecta și preveni frauda. Dar nu sunt atât de puternici. Au propriile limite. Când se adaugă analitice la astfel de metode tradiționale, îmbunătățește capacitățile de detectare a fraudei și oferă o nouă dimensiune tehnicilor de detectare a fraudei.

Un alt motiv important pentru utilizarea analizei de date pentru a face față fraudei se datorează faptului că în aceste zile sistemele de control intern au deficiențe de control. Pentru a evita acest lucru, organizațiile ar trebui să dețină un control asupra fiecărei tranzacții care are loc și să testeze tranzacția folosind analize de fraudă.

Iar analiza fraudelor ajută, de asemenea, la măsurarea performanței, care vă va ajuta să standardizați și să aveți un control pentru îmbunătățirea constantă.

Beneficiile analizei de fraudă

  • Identificați modelele ascunse

Analiza fraudelor identifică noi tipare, tendințe și scenarii în care au loc fraudele. În timp ce abordările tradiționale lipsesc astfel de lucruri.

  • Integrarea datelor

Analiza fraudelor joacă un rol important în integrarea datelor. Combină date din diverse surse și înregistrări publice care pot fi integrate într-un model.

  • Îmbunătățirea eforturilor existente

Analiza fraudelor nu înlocuiește metodele tradiționale bazate pe reguli, ci doar se adaugă eforturilor dvs. existente pentru a vă oferi rezultate mai îmbunătățite

  • Utilizarea datelor nestructurate

Analiza fraudelor ajută la obținerea celei mai bune valori din datele nestructurate. Majoritatea datelor structurate sunt stocate în depozitul de date al organizației. Dar datele nestructurate sunt locul în care se desfășoară mai multe activități frauduloase. Aici analizele textului joacă un rol important în revizuirea datelor nestructurate și în prevenirea producerii fraudei.

  • Îmbunătățirea performanței

Cu ajutorul analizei de fraudă puteți identifica cu ușurință ceea ce funcționează pentru organizația dvs. și ceea ce nu funcționează pentru organizația dvs.

Procesul de analiză a datelor

Pași pentru crearea Programului dvs. de fraudă

  • Creați un profil care să includă toate zonele în care este de așteptat să apară frauda și tipurile posibile de fraudă în zonele respective.
  • Măsurați riscul de fraudă și expunerea generală la organizație. Prioritizează riscurile bazate pe fraude.
  • Urmați metoda de testare ad-hoc pentru a găsi indicatori ai fraudei în anumite zone ale organizației
  • Stabiliți evaluarea riscurilor și decideți unde să acordați mai multă atenție
  • Monitorizați activitatea și comunicați-o în întreaga organizație, astfel încât angajații din organizație să fie conștienți de întâmplările din organizație
  • Dacă există vreo fraudă, informați imediat conducerea pentru a rezolva problema și pentru a afla de ce s-a întâmplat
  • Remediază orice control spart
  • Segregarea îndatoririlor este foarte esențială
  • Extindeți programul și repetați procesul

Metode de analiză a fraudei

Există cinci metode importante de detectare a fraudei.

  • Prelevarea de probe

Eșantionarea este obligatorie pentru anumite procese de detectare a fraudei. Eșantionarea va fi mai eficientă acolo unde este implicată multă populație de date. Dar totuși are propriul dezavantaj. Eșantionarea poate să nu poată controla complet detectarea fraudei, deoarece are în vedere doar puține populații. Tranzacțiile frauduloase nu se produc la întâmplare, prin urmare, o organizație trebuie să testeze toate tranzacțiile pentru a detecta eficient frauda.

  • Ad-hoc

Ad-Hoc nu este altceva decât a afla frauda prin intermediul unei ipoteze. Vă permite să explorați. Puteți testa tranzacțiile și puteți afla dacă există posibilități de fraudă. Puteți avea o ipoteză pentru a testa și a afla dacă are loc vreo activitate frauduloasă și apoi puteți investiga la fel.

  • Analiza repetitivă sau continuă

Analiza repetitivă sau competitivă înseamnă crearea și configurarea de scripturi pentru a rula cu un volum mare de date pentru a identifica fraudele așa cum apar acestea pe o perioadă de timp.

Rulați scriptul în fiecare zi pentru a parcurge toate tranzacțiile și pentru a primi notificări periodice cu privire la fraude. Această metodă vă poate ajuta la îmbunătățirea eficienței generale și a coerenței proceselor dvs. de detectare a fraudei.

  • Tehnici de analiză

Tehnicile analitice vă ajută să aflați fraude care nu sunt normale

  • Calculați parametrii statistici pentru a afla valori care depășesc mediile abaterii standard.
  • Privește valorile mari și mici și află anomaliile de acolo. Astfel de anomalii sunt adesea indicatorii fraudei
  • Clasificați datele - grupați datele și tranzacțiile dvs. pe baza unor factori specifici precum aria geografică.

Legea lui Benford

Legea lui Benford poate fi adesea folosită ca indicator al datelor frauduloase. Distribuția Benford este neuniformă cu cifre mai mici, mai probabil decât cele mai mari. Folosind legea lui Benford, puteți testa anumite puncte și numere și identifica cele care apar frecvent decât se presupune și, prin urmare, sunt suspectul.

Există mai multe alte instrumente de detectare a fraudei pentru detectarea fraudei

  • Potrivirea datelor - Această metodă va afla dacă există date care se potrivesc exact cu alte date.
  • Pare - Aceasta este o altă metodă puternică în care identifică variații de nume valabile ale angajaților companiei.
  • Duplicate - Aceasta este o altă metodă care este cea mai frecvent utilizată de o mulțime de organizații pentru a identifica frauda, ​​precum și orice eroare care apar în toate tranzacțiile comerciale.
  • Lacune - în această metodă puteți afla datele secvențiale care lipsesc. De exemplu, dacă aveți comenzi de cumpărare emise de companie în ordine secvențială și dacă lipsește ceva, puteți afla cu ușurință. Aceasta este o metodă ușoară și va funcționa excelent dacă este folosită corect.

Analiza fraudelor în companiile de asigurări

Analiza datelor s-a dovedit cu adevărat fiabilă în detectarea fraudei în diverse domenii. Să luăm un exemplu de detectare a fraudei companiei de asigurări folosind metode de detectare a fraudei

Trei metode de detectare a fraudei utilizate de compania de asigurări

  1. Analiza rețelei sociale (SNA)

Metoda SNA urmărește abordarea hibridă pentru detectarea fraudei. Abordarea hibridă include reguli organizaționale de afaceri, metode statistice, analize de patternuri și analize de legături de rețea. Atunci când căutați fraude în analiza linkurilor, trebuie să căutați clustere și modul în care grupurile se raportează la alții. Mai multe surse de date precum înregistrările, hotărârile judecătorești și falimentele pot fi integrate într-un model.

Figura de mai jos explică fluxul metodei de detectare a fraudei SNA într-o companie de asigurări

  1. Analiza predictivă pentru detectarea fraudelor pentru date mari

Analitica predictivă folosește analiza textului și analiza sentimentelor pentru a analiza datele mari pentru detectarea fraudei. Analiza predictivă a fost utilizată pe scară largă de o mulțime de organizații, deoarece ajută la detectarea proactivă a fraudelor. La început, analiza predictivă a fost utilizată pentru a analiza informațiile statistice stocate în bazele de date structurate, dar acum este extinsă pe domeniul de date mari. Imaginea prezentată mai jos reprezintă fluxul de detectare a fraudei folosind analiza datelor mari

  1. Managementul relațiilor sociale cu clienții (CRM)

Social CRM este un proces de detectare a fraudei. În aceste zile este foarte crucial pentru companiile de asigurări să conecteze media socială la CRM-ul lor. Conectarea media socială la CRM crește transparența cu clienții. Această transparență câștigă încrederea clienților în organizație. Acest sistem ecologic centrat pe clienți beneficiază în mare măsură de afacere și vede, de asemenea, că clienții sunt sub control. Următoarea diagramă reprezintă fluxul Social CRM în companiile de asigurări

Implementarea analizelor de date pentru detectarea fraudelor

Multe companii de asigurări folosesc diferite instrumente de detectare a fraudei pentru a detecta frauda. Dar este necesar un cadru mai de încredere pentru ca procesul de detectare a fraudei să aibă mai mult succes. Am enumerat aici câteva etape cu privire la implementarea analizelor pentru detectarea fraudei

  • Efectuați SWOT

Multe organizații au realizat importanța crescândă a analizelor de fraudă. Însă, grăbit, aceștia optează pentru soluții costisitoare de detectare a fraudei, care nu se potrivesc cu punctele forte și punctele slabe ale companiei. Prin urmare, organizațiile ar trebui să facă analiza SWOT înainte de a începe cu un program de detectare a fraudei, pentru ca acesta să funcționeze la maxim.

  • Construiți o echipă dedicată de gestionare a fraudei

Companiile tradiționale nu au o echipă specifică pentru detectarea fraudei. Însă în aceste zile este important să avem o echipă dedicată, care să lucreze pentru a găsi și preveni fraudele din organizație. Echipa ar trebui să aibă un flux adecvat și un sistem corespunzător de detectare a fraudei.

  • Opțiune de construire sau cumpărare

Odată ce analiza SWOT s-a încheiat și alocarea echipei este importantă, companiile pot decide cum vor să implementeze analitice și ce resurse sunt necesare. Companiile trebuie să știe dacă sunt capabile să-și construiască singuri o soluție de analiză sau ar trebui să cumpere o soluție analitică de detectare a fraudei de la un furnizor. Dacă este nevoie să cumpărați, atunci compania ar trebui să facă o cercetare despre diverșii furnizori de detectare a fraudei și produsele lor disponibile pe piața care se potrivește companiei lor. Există puțini factori importanți care trebuie luați în considerare la achiziționarea unei soluții de analiză a fraudei, precum costul, interfața utilizatorului, scalabilitatea, ușurința integrării și altele.

  • Curățați datele

Integrați toate bazele de date din organizație și eliminați toate elementele nedorite din bazele de date.

  • Stabiliți regulile de afaceri relevante

Companiile ar trebui să vină cu regulile de afaceri după ce au făcut o cercetare asupra resurselor și expertizei companiei. Există diferite tipuri de fraude, iar unele dintre ele sunt specifice unei anumite industrii. Vânzătorul extern nu poate construi o soluție robustă de detectare a fraudei fără a obține aporturi corespunzătoare de la organizație sau companie.

  • Stabilirea pragului

Dacă soluția este încorporată sau cumpărată din afara companiei, ar trebui să furnizeze valori de graniță pentru anomalii diferite. Pragurile sunt setate folosind detectarea anomaliei. Dacă limitele sunt stabilite prea sus, atunci există șanse ca fraudele să se strecoare între ele. Dacă limitele sunt setate prea jos, atunci se pierd o mulțime de timp și resurse. Prin urmare, o organizație ar trebui să fie foarte inteligentă în stabilirea pragurilor

  • Modelarea predictivă

Instrumentele de extragere a datelor sunt utilizate pentru a construi modele care produc scoruri de propensiune la fraudă, care este legată de valori neidentificate. După ce scorul se face automat, rezultatele sunt stabilite pentru revizuire și analiză ulterioară.

  • Folosind SNA

SNA s-a dovedit a fi cel mai eficient program de detectare a fraudei prin modelarea relațiilor dintre diverse entități.

  • Construiți un sistem integrat de gestionare a cazurilor care să utilizeze media socială

Sistemul de gestionare a cazurilor permite unui investigator să știe despre toate constatările importante care sunt relevante pentru o anchetă și poate fi date structurate sau nestructurate. Măsurile sunt indicatorii fraudei și pot fi utile pentru comparație la nivel organizațional sau la nivel de rețea.

  • Soluții analitice orientate spre viitor

Companiile ar trebui să aibă întotdeauna grijă de surse suplimentare de date și ar trebui să le integreze cu programul actual de detectare a fraudei pentru a construi cel mai eficient și mai efectiv program de detectare a fraudei. Acest lucru vă va ajuta să eradicați orice fraude noi care s-ar putea dezvolta în viitor.

Concluzie

Fraudele vor crește pe măsură ce volumul de tranzacții al afacerii dvs. va crește. Avansarea tehnologiei este un plus, precum și un minus pentru afacerea dvs., deoarece deschide noi căi pentru fraudatori. analizele pentru detectarea fraudei pot juca un rol foarte important în identificarea fraudei în primele etape și în protejarea afacerii dvs. împotriva pierderilor grele. Nu necesită mult timp și resurse pentru a putea folosi analize de fraudă pentru compania dvs. Începeți cu un mic proiect de detectare a fraudei și apoi începeți să extindeți. Poate dura câteva săptămâni.

Categorie:

Date mare