A csalások elemzésének kimutatására szolgáló technikák - manapság az üzleti adatokat egy szervezet informatikai rendszerei kezelik és tárolják. Ezért a szervezetek inkább az informatikai rendszerekre támaszkodnak az üzleti folyamatok támogatására. Az ilyen informatikai rendszerek miatt az emberi interakció szintje nagyobb mértékben csökkent, ami viszont a csalás egyik fő oka a szervezetben. Az ilyen csalások újbóli felismerése és megakadályozása érdekében a szervezetek automatizált ellenőrzéseket végeznek.

Csalások felderítése

A csalás észlelése a szervezeten belüli tényleges vagy várható csalások azonosítását jelenti. A szervezeteknek megfelelő rendszereket és folyamatokat kell bevezetniük a csalások korai szakaszában vagy még a fellépése előtt is. A csalás észlelése az alábbi technikákból áll

  • Proaktív és reaktív
  • Kézi és automatizált

Egy szervezetnek be kell vonnia ezeket a csalás-felderítési technikákat a csalás elleni stratégiájába

Miért fontos a csalások felderítése?

A csalások észlelésének technikája fontos a szervezet számára az új típusú csalások és néhány hagyományos csalás megismerésére. Még a leghatékonyabb csalás-felderítési technikát is megkerülheti egy képzett csaló. Tehát a szervezetnek nagyon okosnak kell lennie az ilyen csalás-észlelési technikák fejlesztésében.

A csalás észlelésének előnyei a következőket foglalják magukban

  • Csalásos csalásnak való kitettség
  • Csökkent költségek a csalással kapcsolatban
  • Ismerje meg a csalás kockázatának kitett kiszolgáltatott munkavállalókat
  • Rendelkezzen szervezeti ellenőrzéssel
  • Javítja a szervezet eredményeit
  • Növeli a szervezet részvényeseinek bizalmát

A csalások figyelésének elemzése

Az üzleti adatok belső és külső forrásokból való hozzáférése könnyebbé vált. Ez arra készteti a szervezeteket, hogy az analitikát használják csalás-felderítő programjaikban. A csalás adatok elemzése döntő szerepet játszik a csalások korai felismerésében és nyomon követésében. Ezek az adatelemzési technikák segítenek a szervezetnek felismerni a lehetséges csalások eseteit, és egy hatékony csalásfigyelő programot vezethetnek be a szervezet védelme érdekében.

Mi a csalás elemzése?

A csalás-elemzés az elemző technológia és a csalás-elemzési technikák kombinációja az emberi interakcióval, amely elősegíti a lehetséges nem megfelelő tranzakciók - például a csalás vagy megvesztegetés - felismerését akár a tranzakció végrehajtása előtt, akár a tranzakció végrehajtása után.

Miért kell a csalások elemzésére?

A hagyományos anomáliák felderítését és a különféle szabályokon alapuló módszereket sok szervezet már alkalmazza a csalások felderítésére és megelőzésére. De nem olyan hatalmasak. Megvan a saját korlátuk. Ha elemzést adunk az ilyen hagyományos módszerekhez, ez javítja a csalások felderítésének képességeit, és új dimenziót ad a csalások felderítésének technikáinak.

Az adatok elemzésének csalás kezelésére történő felhasználásának másik fontos oka az, hogy manapság a belső kontrollrendszereknek ellenőrzési hiányosságai vannak. Ennek elkerülése érdekében a szervezeteknek ellenőrzést kell gyakorolniuk minden végrehajtott tranzakció felett, és tesztelniük kell a tranzakciót csalás-elemzéssel.

A csalás-elemzés hozzájárul a teljesítmény méréséhez is, amely elősegíti a folyamatos fejlesztés standardizálását és ellenőrzését.

A csalás elemzés előnyei

  • Azonosítsa a rejtett mintákat

A csalás elemzése új mintákat, trendeket és forgatókönyveket azonosít a csalások során. Míg a hagyományos megközelítések hiányoznak az ilyen dolgoktól.

  • Adatok integrálása

A csalás-elemzés fontos szerepet játszik az adatok integrálásában. Egyesíti a különféle forrásokból származó adatokat és a modellbe integrálható nyilvános nyilvántartásokat.

  • Fokozza a meglévő erőfeszítéseket

A csalás-elemzés nem helyettesíti a hagyományos szabályokon alapuló módszereket, hanem csak összeadja a meglévő erőfeszítéseit, hogy még jobb eredményeket érjen el

  • A strukturálatlan adatok felhasználása

A csalás elemzése segít a lehető legjobban megszervezni a nem strukturált adatokat. A strukturált adatok nagy részét a szervezet adattárházában tárolják. De a nem strukturált adatok az a hely, ahol csalóbb tevékenységek történnek. A szövegelemzés itt játszik fontos szerepet a strukturálatlan adatok áttekintésében és a csalások megelőzésében.

  • Javítani kell a teljesítményt

A csalások elemzésével könnyen azonosíthatja, hogy mi működik a szervezetének, és mi nem működik a szervezetének

Adatanalitikai folyamat

A csalási program létrehozásának lépései

  • Hozzon létre egy profilt, amely magában foglalja az összes olyan területet, ahol a csalások várhatóan előfordulnak, és a csalások lehetséges típusait ezeken a területeken.
  • Mérje meg a csalás kockázatát és a szervezet teljes kitettségét. A csaláson alapuló kockázatok prioritása.
  • Az Ad-hoc tesztelési módszer segítségével keresse meg a csalás mutatóit a szervezet bizonyos területein
  • Létrehozza a kockázatértékelést, és döntse el, hogy hol szenteljen nagyobb figyelmet
  • Figyelemmel kíséri a tevékenységet, és kommunikálja azt a szervezet egészében, hogy a szervezet alkalmazottai tisztában legyenek a szervezetben zajló eseményekkel
  • Ha találtak csalást, azonnal értesítse a vezetést, hogy oldja meg a problémát, és megtudja, miért történt
  • Javítsa meg a törött kezelőszerveket
  • A feladatok szétválasztása nagyon fontos
  • Bontsa ki a program hatókörét, és ismételje meg a folyamatot

A csalás-elemzés módszerei

Öt fontos csalás-felderítési módszer létezik.

  • Mintavétel

A mintavétel kötelező a csalás felderítésének bizonyos folyamatainál. A mintavétel akkor lesz hatékonyabb, ha sok adatpopuláció van bevonva. De ennek mégis megvan a maga hátránya. A mintavétel nem képes teljes mértékben ellenőrizni a csalás felderítését, mivel csak kevés lakosságot vesz figyelembe. A csaló tranzakciók nem véletlenszerűen fordulnak elő, ezért a szervezeteknek meg kell vizsgálniuk az összes tranzakciót a csalás hatékony észlelése érdekében.

  • Ad hoc

Az Ad-Hoc nem más, mint egy hipotézis segítségével a csalás felfedezése. Ez lehetővé teszi a felfedezést. Kipróbálhatja a tranzakciókat, és megtudhatja, vannak-e csalások lehetőségei. Hipotézisével tesztelheti és kiderítheti, van-e csaló tevékenység, majd ugyanezen kivizsgálhatja.

  • Ismétlődő vagy folyamatos elemzés

Az ismétlődő vagy versenyképes elemzés azt jelenti, hogy olyan szkripteket kell létrehozni és beállítani, amelyek nagy adatmennyiség ellen futnak, hogy azonosítsák a csalásokat egy bizonyos ideig.

Naponta futtassa a szkriptet, hogy végigmenjen az összes tranzakción, és rendszeresen értesítést kapjon a csalásokról. Ez a módszer elősegítheti a csalások felderítésének általános hatékonyságát és következetességét.

  • Analytics technikák

Az analitikai technikák segítenek megtalálni a nem normális csalásokat

  • Számítsa ki a statisztikai paramétereket, hogy megtudja az értékeket, amelyek meghaladják a szórás átlagát.
  • Nézze meg a magas és alacsony értékeket, és fedezze fel a rendellenességeket. Az ilyen rendellenességek gyakran a csalás mutatói
  • Az adatok osztályozása - Az adatokat és a tranzakciókat meghatározott tényezők, például a földrajzi terület alapján csoportosíthatja.

Benford törvénye

Benfordi törvény gyakran felhasználható a hamis adatok jelzésére. Benford eloszlása ​​nem egyenletes, kisebb számjegyekkel valószínűbb, mint a nagyobb számoknál. Benford törvényének alkalmazásával kipróbálhat bizonyos pontokat és számokat, és azonosíthatja azokat, amelyek gyakran előfordulnak, mint gondolnák, ezért gyanúsítottak.

Számos más eszköz is található a csalások felderítésére szolgáló adatbányászati ​​eszközökkel a csalások felderítésére

  • Adat-egyeztetés - Ez a módszer megtudja, létezik-e olyan adat, amely pontosan egyezik egy másik adattal.
  • Úgy hangzik - Ez egy másik hatékony módszer, ahol azonosítja az érvényes vállalati alkalmazottnevek variációit.
  • Másolatok - Ez egy másik módszer, amelyet sok szervezet gyakran használ a csalások, valamint az összes üzleti tranzakció során bekövetkező bármilyen hiba azonosítására.
  • Rések - Ebben a módszerben megtudhatja a hiányzó szekvenciális adatokat. Például, ha van olyan megrendelése, amelyet a vállalat sorrendben ad ki, és ha hiányzik valami, akkor könnyen megtudhatja. Ez egy egyszerű módszer, és helyes alkalmazás esetén kiválóan működik.

Csalás-elemzés a biztosítótársaságokban

Az adatelemzés valóban megbízhatónak bizonyult a csalások felderítésében különféle területeken. Vegyünk egy példát a csalások felderítésére szolgáló biztosítótársaságokra a csalás észlelésének módszereivel

Három csalás észlelési módszer, amelyet a biztosító társaság használt

  1. Közösségi hálózat elemzése (SNA)

Az SNA módszer a hibrid megközelítést követi a csalások felderítésére. A hibrid megközelítés magában foglalja a szervezeti üzleti szabályokat, statisztikai módszereket, mintázat-elemzést és hálózati kapcsolatok elemzését. Ha csaláskeresést végez a linkelemzés során, meg kell vizsgálnia a klasztereket és azt, hogy a klaszterek hogyan kapcsolódnak másokhoz. Számos adatforrás, például nyilvántartások, ítéletek és csődök integrálható egy modellbe.

Az alábbi ábra magyarázza az SNA-csalások észlelésének módszerét egy biztosítótársaságban

  1. Csaláskeresés prediktív elemzése a nagy adatokhoz

A prediktív elemzés szöveges elemzéssel és érzelmi elemzéssel vizsgálja meg a csalás felderítéséhez szükséges nagy adatokat. A prediktív elemzést sok szervezet széles körben alkalmazta, mivel ez segíti a csalások proaktív észlelését. A kezdetben a prediktív elemzést alkalmazták a strukturált adatbázisokban tárolt statisztikai információk elemzésére, de most kiterjesztették a nagy adat birodalomra. Az alábbi ábra a csalás észlelésének folyamatát mutatja be nagy adatelemzéssel

  1. Szociális ügyfélkapcsolat-kezelés (CRM)

A Social CRM egy csalás-felderítő program. Manapság nagyon fontos, hogy a biztosítótársaságok összekapcsolják a közösségi médiát CRM-szel. A közösségi média CRM-hez kapcsolása növeli az átláthatóságot az ügyfelekkel. Ez az átláthatóság növeli az ügyfelek bizalmát a szervezet felett. Ez az ügyfélközpontú ökoszisztéma nagyban előnyös az üzlet számára, és azt is látja, hogy az ügyfelek irányítják. Az alábbi ábra a szociális CRM folyamatát mutatja a biztosítótársaságokban

Adat-elemzés végrehajtása a csalások felderítéséhez

Sok biztosítótársaság különféle csalás-észlelési eszközöket használ a csalások felderítésére. De egy megbízhatóbb keretre van szükség a csalások felderítésének folyamatának sikeresebbé tételéhez. Az alábbiakban felsorolunk néhány lépést az elemzés végrehajtására a csalás észlelésére

  • Végezzen SWOT-ot

Sok szervezet felismerte a csalás elemzésének egyre növekvő jelentőségét. De sietve drága csalás-felderítési megoldásokat választanak, amelyek nem felelnek meg a vállalat erősségeinek és gyengeségeinek. Ezért a szervezeteknek SWOT elemzést kell végezniük, mielőtt elkezdenék a csalás-felderítő programot, annak teljes működése érdekében.

  • Készítsen egy külön csaláskezelő csoportot

A hagyományos vállalatoknak nincs külön csapata a csalások felderítésére. De manapság fontos, hogy legyen egy dedikált csapat, aki a csalások felkutatására és megelőzésére dolgozik a szervezetben. A csoportnak megfelelő áramlással és megfelelő csalás-észlelési rendszerrel kell rendelkeznie.

  • Építési vagy vásárlási lehetőség

A SWOT-elemzés befejezése és a csoportos elosztás befejezése után fontos a vállalatok számára, hogy eldöntsék, hogyan akarják megvalósítani az elemzést és milyen erőforrásokra van szükség. A vállalatoknak tudniuk kell, hogy képesek-e maguknak készíteni egy elemzési megoldást, vagy vásárolnak-e egy elemző csalás-felderítő megoldást egy szállítótól. Ha vásárlásra van szükség, akkor a vállalatnak kutatást kell készítenie a különféle csalások felderítésével foglalkozó szállítókról és termékeiről, amelyek a piacon elérhetők, és amelyek megfelelnek a vállalkozásuknak. Kevés fontos tényezőt kell figyelembe venni a csalás-elemzési megoldás vásárlásakor, például a költségeket, a felhasználói felületet, a méretezhetőséget, az integráció egyszerűségét és mások.

  • Tiszta adatok

Integrálja az összes adatbázist a szervezetben, és távolítsa el az összes nem kívánt dolgot az adatbázisokból.

  • Helyezze el a vonatkozó üzleti szabályokat

A vállalatoknak az üzleti szabályokkal kell felállniuk, miután kutatást végeztek a vállalat erőforrásairól és szakértelméről. Különböző típusú csalások léteznek, és ezek közül néhány az adott iparágra jellemző. A külső gyártó nem hozhat létre robusztus csalás-felderítő megoldást anélkül, hogy megkapná a megfelelő inputokat a szervezettől vagy a vállalattól.

  • A küszöbérték beállítása

Függetlenül attól, hogy a megoldás beépített vagy a vállalaton kívül vásárolt-e meg, a határértékeket kell megadnia a különböző rendellenességekre. A küszöbértékeket rendellenesség-észleléssel kell beállítani. Ha a határokat túlságosan magasra állítják, akkor valószínű, hogy a csalások átjutnak a közöttük. Ha a határokat túl alacsonyra állítják, akkor sok idő és erőforrás pazarolható. Ezért a szervezetnek nagyon okosnak kell lennie a küszöbértékek meghatározásában

  • Prediktív modellezés

Az adatbányászati ​​eszközöket olyan modellek felépítésére használják, amelyek az azonosítatlan mutatókhoz kapcsolt csalási hajlandóságot eredményeznek. Miután a pontozást automatikusan elvégezték, az eredményeket áttekintésre és további elemzésre készítik.

  • SNA használata

Az SNA bizonyította a leghatékonyabb csalás-felderítő programot azáltal, hogy modellezi a különféle entitásokat.

  • Hozzon létre egy integrált ügykezelő rendszert, amely kihasználja a közösségi médiát

Az esettanulmányozási rendszer lehetővé teszi a nyomozók számára, hogy megismerjék a nyomozás szempontjából lényeges összes megállapítást, és lehetnek strukturált vagy strukturálatlan adatok is. A mutatók a csalás mutatói, és hasznosak lehetnek az összehasonlításhoz szervezeti vagy hálózati szinten.

  • Előretekintő elemzési megoldások

A vállalatoknak mindig figyelniük kell az esetleges további adatforrásokra, és azokat a jelenlegi csalás-felderítő programmal kell integrálniuk, hogy a leghatékonyabb és leghatékonyabb csalás-felderítő programot felépítsék. Ez elősegíti a jövőben esetlegesen kialakuló új csalások felszámolását.

Következtetés

A csalások növekedni fognak, ha vállalkozása tranzakcióinak volumene növekszik. A technológiai fejlődés plusz és mínusz az üzleti vállalkozás számára, mivel új lehetőségeket nyit meg a csalók számára. A csalás felfedezésére szolgáló elemzés nagyon fontos szerepet játszhat a csalás korai szakaszában történő azonosításában és vállalkozásának a súlyos veszteségekkel szembeni védelmében. Nem igényel sok időt és erőforrást ahhoz, hogy a csalás elemzése az üzleti vállalkozás számára működjön. Kezdje el egy kis csalás-felderítési projektet, majd kezdje el terjeszteni. Ez akár néhány hétig is eltarthat.

Kategória:

Nagy adat