Techniky detekce analýzy podvodů - v současnosti jsou obchodní data spravována a ukládána IT systémy v organizaci. Organizace se proto při podpoře obchodních procesů spoléhají více na systémy IT. Díky těmto IT systémům byla úroveň lidské interakce ve větší míře snížena, což se zase stalo hlavním důvodem, proč k podvodům došlo v organizaci. K opětovnému odhalení a prevenci takových podvodů se organizace snaží o automatizované kontroly.

Detekce podvodů

Detekce podvodů znamená identifikaci skutečných nebo očekávaných podvodů, ke kterým dojde v rámci organizace. Organizace musí implementovat správné systémy a procesy k detekci podvodů v rané fázi nebo dokonce dříve, než k ní dojde. Detekce podvodů sestává z následujících technik

  • Proaktivní a reaktivní
  • Ruční a automatizované

Organizace by měla tyto techniky detekce podvodů zahrnout do své strategie boje proti podvodům

Proč je odhalování podvodů důležité?

Technika detekce podvodů je důležitá pro organizaci, aby našla nový typ podvodů a také některé tradiční podvody. I nejúčinnější techniku ​​odhalování podvodů může obejít kvalifikovaný podvodník. Organizace by proto měla být při vývoji takových technik detekce podvodů velmi chytrá.

Výhody detekce podvodů zahrnují následující

  • Snížené vystavení podvodným činnostem
  • Snížené náklady spojené s podvody
  • Zjistěte zranitelné zaměstnance ohrožené podvody
  • Mít organizační kontroly
  • Zlepšuje výsledky organizace
  • Získává důvěru a důvěru akcionářů organizace

Analytics pro sledování podvodů

Dostupnost obchodních dat z interních a externích zdrojů se stala snadnější. Díky tomu organizace používají analytiku ve svých programech detekce podvodů. Analytika podvodů hraje zásadní roli při včasném odhalování a sledování podvodů. Tyto metody analýzy dat pomohou organizaci odhalit možné případy podvodu a implementovat účinný program sledování podvodů, který bude chránit organizaci.

Co je Fraud Analytics?

Fraud analytics je kombinace analytické technologie a analytických technik Fraud s lidskou interakcí, která pomůže odhalit možné nesprávné transakce, jako je podvod nebo úplatkářství, buď před provedením transakce nebo po dokončení transakce.

Proč Fraud Analytics?

Tradiční detekce anomálií a různé metody založené na pravidlech již mnoho organizací v praxi detekuje a předchází podvodům. Ale nejsou tak mocní. Mají své vlastní limity. Pokud je k těmto tradičním metodám přidána analytika, zvyšuje se tím schopnost detekce podvodů a technikám detekce podvodů se dostává nový rozměr.

Dalším důležitým důvodem pro použití datové analýzy k řešení podvodů je to, že systémy vnitřní kontroly mají v dnešní době slabé stránky. Aby se tomu zabránilo, organizace by měly mít kontrolu nad každou transakcí, která se koná, a otestovat transakci pomocí analýzy podvodů.

A analytika podvodů také pomáhá měřit výkon, který vám pomůže standardizovat a mít kontrolu nad neustálým zlepšováním.

Výhody analýzy podvodů

  • Identifikujte skryté vzory

Analytika podvodů identifikuje nové vzorce, trendy a scénáře, za kterých dochází k podvodům. Zatímco tradiční přístupy takové věci chybí.

  • Integrace dat

Analytika podvodů hraje důležitou roli při integraci dat. Kombinuje data z různých zdrojů a veřejných záznamů, které lze integrovat do modelu.

  • Zvýšit stávající úsilí

Analytika podvodů nenahrazuje tradiční metody založené na pravidlech, ale pouze doplňuje vaše stávající úsilí o dosažení lepších výsledků

  • Využití nestrukturovaných dat

Analytika podvodů pomáhá odvodit nejlepší hodnotu z nestrukturovaných dat. Většina strukturovaných dat je uložena v datovém skladu organizace. Nestrukturovaná data jsou však místem, kde dochází k více podvodným činnostem. To je místo, kde textová analytika hraje důležitou roli při kontrole nestrukturovaných dat a při prevenci podvodů.

  • Vylepšete výkon

Pomocí analýzy podvodů můžete snadno zjistit, co pro vaši organizaci funguje a co pro vaši organizaci nefunguje

Proces analýzy dat

Kroky k vytvoření programu podvodů

  • Vytvořte profil, který zahrnuje všechny oblasti, ve kterých se očekává podvod, a možné typy podvodů v těchto oblastech.
  • Změřte riziko podvodu a celkovou expozici vůči organizaci. Upřednostňovat rizika na základě podvodu.
  • Postupujte podle metody testování ad-hoc a vyhledejte ukazatele podvodů v konkrétních oblastech organizace
  • Stanovte posouzení rizik a rozhodněte se, kam věnovat více pozornosti
  • Sledujte aktivitu a komunikujte ji v celé organizaci, aby si zaměstnanci v organizaci byli vědomi dění v organizaci
  • Pokud se zjistí podvod, okamžitě informujte vedení, aby problém vyřešilo a zjistilo, proč k němu došlo
  • Opravte poškozené ovládací prvky
  • Rozdělení povinností je velmi důležité
  • Rozšiřte rozsah programu a opakujte proces

Metody analýzy podvodů

Existuje pět důležitých metod detekce podvodů.

  • Vzorkování

Odběr vzorků je povinný pro určité procesy detekce podvodů. Vzorkování bude účinnější tam, kde je zapojeno velké množství dat. Ale stále má svou vlastní nevýhodu. Odběr vzorků nemusí být schopen plně kontrolovat detekci podvodů, protože bere v úvahu pouze několik obyvatel. K podvodným transakcím nedochází náhodně, proto musí organizace otestovat všechny transakce, aby účinně odhalila podvod.

  • Ad-Hoc

Ad-Hoc není nic jiného než odhalit podvod pomocí hypotézy. To vám umožní prozkoumat. Můžete vyzkoušet transakce a zjistit, zda existují nějaké příležitosti k podvodu. Můžete mít hypotézu, která otestuje a zjistí, zda nedošlo k nějaké podvodné činnosti, a poté můžete vyšetřovat totéž.

  • Opakovaná nebo kontinuální analýza

Opakovaná nebo konkurenční analýza znamená vytvoření a nastavení skriptů, které se spouští proti velkému množství dat, aby se identifikovaly podvody, ke kterým dojde po určitou dobu.

Spusťte skript každý den a projděte všechny transakce a dostávejte pravidelné oznámení o podvodech. Tato metoda může pomoci zlepšit celkovou účinnost a konzistenci procesů detekce podvodů.

  • Analytické techniky

Analytické techniky vám pomohou zjistit podvody, které nejsou normální

  • Vypočítejte statistické parametry a zjistěte hodnoty, které překračují průměry směrodatné odchylky.
  • Podívejte se na vysoké a nízké hodnoty a zjistěte tam anomálie. Takové anomálie jsou často ukazatelem podvodu
  • Klasifikace dat - Seskupte svá data a transakce na základě konkrétních faktorů, jako je geografická oblast.

Benfordův zákon

Benfordův zákon lze často použít jako indikátor podvodných údajů. Benfordova distribuce je nejednotná s menšími číslicemi pravděpodobnějšími než větší číslice. Pomocí Benfordova zákona můžete otestovat určité body a čísla a identifikovat ty, které se objevují často, než se předpokládá, a proto jsou podezřelé.

Existuje několik dalších nástrojů pro detekci podvodů pro detekci podvodů

  • Data Matching - Tato metoda zjistí, zda existují data, která se přesně shodují s jinými daty.
  • Zní to jako - jedná se o další účinnou metodu, ve které se identifikují variace platných názvů zaměstnanců společnosti.
  • Duplikáty - jedná se o další metodu, kterou většina organizací nejčastěji používá k identifikaci podvodů a všech chyb, ke kterým dochází ve všech obchodních transakcích.
  • Mezery - V této metodě můžete zjistit chybějící sekvenční data. Například pokud máte nákupní objednávky, které společnost vydává v sekvenčním pořadí, a pokud něco chybí, můžete to snadno zjistit. Je to snadná metoda a bude fungovat skvěle, bude-li použita správně.

Analýza podvodů v pojišťovnách

Analýza dat se ukázala jako skutečně spolehlivá při detekci podvodů v různých oblastech. Vezměme si příklad detekce podvodů pojišťovací společnosti používající metody detekce podvodů

Pojišťovací společnost používá tři metody detekce podvodů

  1. Analýza sociálních sítí (SNA)

Metoda SNA sleduje hybridní přístup k odhalování podvodů. Hybridní přístup zahrnuje organizační obchodní pravidla, statistické metody, analýzu vzorů a analýzu síťových vazeb. Při hledání podvodů v analýze odkazů musíte hledat shluky a jak se klastry vztahují k ostatním. Do zdroje lze integrovat několik zdrojů dat, jako jsou záznamy, rozsudky a bankrot.

Níže uvedený obrázek vysvětluje tok metody detekce podvodů SNA v pojišťovací společnosti

  1. Predictive Analytics pro detekci podvodů pro velká data

Prediktivní analytika využívá k analýze velkých dat pro detekci podvodů textovou analýzu a analýzu sentimentu. Prediktivní analýza byla široce používána mnoha organizacemi, protože pomáhá při proaktivní detekci podvodů. Na začátku byla prediktivní analýza použita k analýze statistických informací uložených ve strukturovaných databázích, ale nyní je rozšířena na oblast velkých dat. Následující obrázek představuje tok detekce podvodů pomocí analýzy velkých dat

  1. Správa sociálních vztahů se zákazníky (CRM)

Sociální CRM je proces detekce podvodů. V dnešní době je pro pojišťovny velmi důležité propojit sociální média se svým CRM. Propojení sociálních médií s CRM zvyšuje transparentnost se zákazníky. Tato transparentnost získává důvěru zákazníků v organizaci. Tento ekologický systém zaměřený na zákazníka je ve velké míře přínosem pro podnikání a také dohlíží na to, že zákazníci mají kontrolu. Následující diagram představuje tok sociálního CRM v pojišťovnách

Implementace analýzy dat pro detekci podvodů

Mnoho pojišťovacích společností používá k detekci podvodů různé nástroje pro detekci podvodů. Je však zapotřebí spolehlivějšího rámce, aby byl proces detekce podvodů úspěšnější. Uvádíme zde několik kroků, jak implementovat analytiku pro detekci podvodů

  • Proveďte SWOT

Mnoho organizací si uvědomilo rostoucí význam analytiky podvodů. Ve spěchu se však rozhodnou pro drahá řešení odhalování podvodů, která neodpovídají silným a slabým stránkám společnosti. Organizace by proto měly provést SWOT analýzu před zahájením programu detekce podvodů, aby fungovaly naplno.

  • Vybudujte specializovaný tým pro správu podvodů

Tradiční společnosti nemají konkrétní tým pro odhalování podvodů. V dnešní době je však důležité mít specializovaný tým, který pracuje na nalezení a předcházení podvodům v organizaci. Tým by měl mít řádný tok a řádný systém hlášení podvodů.

  • Vybudujte nebo zakupte možnost

Jakmile je SWOT analýza ukončena a je přidělen tým, je důležité, aby společnosti rozhodly, jak chtějí implementovat analytiku a jaké zdroje jsou potřebné. Společnosti potřebují vědět, zda jsou schopny vytvořit analytické řešení pro sebe, nebo si mají koupit analytické řešení detekce podvodů od dodavatele. Pokud je potřeba koupit, měla by společnost provést průzkum o různých prodejcích odhalování podvodů a jejich produktech dostupných na trhu, které vyhovují jejich společnosti. Při nákupu analytického řešení podvodů je třeba vzít v úvahu několik důležitých faktorů, jako jsou náklady, uživatelské rozhraní, škálovatelnost, snadná integrace a další.

  • Vyčistěte data

Integrujte všechny databáze v organizaci a odstraňte z databází všechny nežádoucí věci.

  • Stanovte příslušná obchodní pravidla

Společnosti by měly přijít s obchodními pravidly po provedení průzkumu zdrojů a odborných znalostí společnosti. Existují různé typy podvodů a jen málo z nich je specifické pro konkrétní odvětví. Externí prodejce nemůže vytvořit robustní řešení pro detekci podvodů, aniž by získal správné vstupy od organizace nebo společnosti.

  • Nastavení prahu

To, zda je řešení zabudováno nebo zakoupeno zvnějšku společnosti, by mělo poskytovat hraniční hodnoty pro různé anomálie. Prahové hodnoty se nastavují detekcí anomálií. Jsou-li hranice nastaveny příliš vysoko, je pravděpodobné, že se mezi nimi proklouznou podvody. Pokud jsou hranice nastaveny příliš nízko, ztrácí se spoustu času a zdrojů. Proto by organizace měla být při stanovení prahů velmi chytrá

  • Prediktivní modelování

Nástroje pro dolování dat se používají k vytváření modelů, které vytvářejí skóre náchylnosti k podvodům, které je spojeno s neidentifikovanými metrikami. Poté, co je skóre provedeno automaticky, jsou výsledky stanoveny pro kontrolu a další analýzu.

  • Pomocí SNA

SNA se ukázala jako nejúčinnější program pro odhalování podvodů pomocí modelování vztahů mezi různými subjekty.

  • Vytvořte integrovaný systém správy případů využívající sociální média

Systém správy případů umožňuje vyšetřovateli vědět o všech důležitých zjištěních, které jsou relevantní pro vyšetřování, a může to být strukturovaná nebo nestrukturovaná data. Metriky jsou ukazatele podvodu a mohou být užitečné pro srovnání na úrovni organizace nebo sítě.

  • Analytická řešení pro budoucnost

Společnosti by měly vždy hledat jakékoli další zdroje dat a měly by je integrovat do současného programu detekce podvodů, aby vytvořily nejúčinnější a nejúčinnější program detekce podvodů. To vám pomůže odstranit všechny nové podvody, které se mohou v budoucnu vyvinout.

Závěr

Podvody se budou zvyšovat se zvyšováním objemu transakcí vašeho podnikání. Technologický pokrok je pro vaše podnikání plusem a mínusem, protože otevírá nové cesty pro podvodníky. analytika k detekci podvodů může hrát velmi důležitou roli při identifikaci podvodů v raných fázích a při ochraně vašeho podnikání před těžkými ztrátami. Vyžaduje to spoustu času a prostředků, aby se analytika podvodů mohla pro vaši firmu spustit. Začněte s malým projektem detekce podvodů a poté se začněte rozšiřovat. Může to trvat jen několik týdnů.

Kategorie:

Velká data