Tehnike otkrivanja analitike prijevara - ovih dana poslovni podaci upravljaju i pohranjuju IT sustave u organizaciji. Stoga se organizacije više oslanjaju na IT sustave za podršku poslovnih procesa. Zbog takvih IT sustava razina ljudske interakcije smanjena je u većoj mjeri, što zauzvrat postaje glavni razlog prevare u organizaciji. Da bi se otkrile i spriječile takve prijevare, organizacije ponovno traže automatizirane kontrole.

Otkrivanje prijevara

Otkrivanje prijevare znači prepoznavanje stvarnih ili očekivanih prijevara koje će se dogoditi unutar organizacije. Organizacija mora primijeniti odgovarajuće sustave i procese za otkrivanje prijevara u ranoj fazi ili čak i prije nego što se one pojave. Otkrivanje prijevara sastoji se od sljedećih tehnika

  • Proaktivan i reaktivan
  • Ručno i automatizirano

Organizacija bi trebala uključiti ove tehnike otkrivanja prijevara u svoju strategiju za borbu protiv prijevara

Zašto je otkrivanje prevare važno?

Tehnika otkrivanja prijevara važna je za organizaciju da otkrije novu vrstu prijevara i neke tradicionalne prijevare. Vještiti prevarant može zaobići čak i najučinkovitiju tehniku ​​otkrivanja prevare. Stoga bi organizacija trebala biti vrlo pametna u razvoju takvih tehnika otkrivanja prijevara.

Prednosti otkrivanja prijevara uključuju sljedeće

  • Smanjena izloženost lažnim aktivnostima
  • Smanjeni troškovi povezani s prijevarom
  • Otkrijte ranjive zaposlenike kojima prijeti prijevara
  • Imati organizacijsku kontrolu
  • Poboljšava rezultate organizacije
  • Dobija povjerenje dioničara organizacije

Analitika za praćenje prijevara

Dostupnost poslovnih podataka iz unutarnjih i vanjskih izvora postala je lakša. To omogućuje organizacijama da koriste analitiku u svojim programima otkrivanja prevara. Prevara Analitika podataka igra presudnu ulogu u ranom otkrivanju i praćenju prijevara. Ove analitičke tehnike podataka pomoći će organizaciji da otkrije moguće slučajeve prijevare i primijeniti učinkovit program praćenja prijevara za zaštitu organizacije.

Što je Fraud Analytics?

Analitika prijevara kombinacija je analitičke tehnologije i tehnika analitičke prijevare s ljudskom interakcijom koja će vam pomoći u otkrivanju mogućih neprimjerenih transakcija poput prijevare ili primanja mita ili prije transakcije ili nakon izvršene transakcije.

Zašto prijevara analitika?

Otkrivanje i sprečavanje prijevara već su u praksi kod mnogih organizacija već u praksi otkrile tradicionalne anomalije i različite metode temeljene na pravilima. Ali oni nisu toliko moćni. Imaju svoje granice. Kada se takvim tradicionalnim metodama doda analitika, ona poboljšava mogućnosti otkrivanja prijevara i daje novu dimenziju tehnikama otkrivanja prijevara.

Drugi važan razlog korištenja analitičkih podataka za rješavanje prijevara je taj što sustavi interne kontrole ovih dana imaju slabosti u kontroli. Da bi se to izbjeglo, organizacije trebaju imati kontrolu nad svakom transakcijom koja se odvija i testirati transakciju koristeći analitiku prijevara.

A analitika prijevara također pomaže u mjerenju performansi što će vam pomoći da se standardizirate i imate kontrolu za stalno poboljšavanje.

Prednosti prijevara analitika

  • Identificirajte skrivene obrasce

Analitika prijevara identificira nove obrasce, trendove i scenarije pod kojima se događaju prijevare. Dok tradicionalni pristupi propuštaju takve stvari.

  • Integracija podataka

Analitika prijevara igra važnu ulogu u integriranju podataka. Ona kombinira podatke iz različitih izvora i javne zapise koji se mogu integrirati u model.

  • Pojačajte postojeće napore

Analitika prijevara ne zamjenjuje tradicionalne metode temeljene na pravilima, već samo nadopunjuje vaše postojeće napore za postizanje boljih rezultata

  • Korištenje nestrukturiranih podataka

Analitika prijevara pomaže u dobivanju najbolje vrijednosti iz nestrukturiranih podataka. Većina strukturiranih podataka pohranjuje se u skladište podataka organizacije. Ali nestrukturirani podaci mjesto su na kojem se događaju više lažnih aktivnosti. Ovdje analitika teksta igra važnu ulogu u pregledu nestrukturiranih podataka i sprječavanju prijevara.

  • Poboljšajte performanse

Pomoću analitike prijevara lako ćete prepoznati što djeluje za vašu organizaciju, a što ne djeluje za vašu organizaciju

Proces analitike podataka

Koraci za stvaranje vašeg programa prijevare

  • Stvorite profil koji uključuje sva područja na kojima se očekuje prijevara i moguće vrste prijevara na tim područjima.
  • Izmjerite rizik od prevare i ukupnu izloženost organizaciji. Postavite prioritete rizicima na temelju prijevara.
  • Slijedite ad-hoc metod ispitivanja radi pronalaženja pokazatelja prijevare u određenim područjima organizacije
  • Uspostavite procjenu rizika i odlučite gdje ćete obratiti veću pozornost
  • Pratite aktivnost i komunicirajte je u cijeloj organizaciji tako da zaposlenici u organizaciji budu svjesni događanja u organizaciji
  • Ako se utvrdi bilo kakva prijevara, odmah obavijestite upravu da riješi problem i otkrije zašto se to dogodilo
  • Popravite pokvarene kontrole
  • Podjela dužnosti vrlo je bitna
  • Proširite opseg programa i ponovite postupak

Metode analitike prijevara

Postoji pet važnih metoda otkrivanja prijevara.

  • uzimanje uzorka

Uzorkovanje je obvezno za određene postupke otkrivanja prijevara. Uzorkovanje će biti učinkovitije gdje je uključeno puno podataka. Ali ipak ima svoj nedostatak. Uzorkovanje možda neće moći u potpunosti kontrolirati otkrivanje prevare jer uzima u obzir samo malo populacije. Lažne transakcije ne događaju se nasumično, stoga organizacija mora testirati sve transakcije kako bi učinkovito otkrila prijevaru.

  • Ad-Hoc

Ad-Hoc nije ništa drugo nego otkrivanje prevare pomoću hipoteze. Omogućuje vam istraživanje. Možete testirati transakcije i otkriti postoji li mogućnost da se dogodi prijevara. Možete imati hipotezu da testirate i otkrijete li da se događa nekakva prevarantska aktivnost, a zatim možete istražiti istu.

  • Ponavljajuća ili kontinuirana analiza

Ponavljajuća ili konkurentna analiza znači stvaranje i postavljanje skripti koje će se izvoditi protiv velike količine podataka radi prepoznavanja prijevara koje se događaju u određenom vremenskom razdoblju.

Pokrenite skriptu svaki dan kako biste prošli sve transakcije i dobivali periodične obavijesti u vezi s prijevarama. Ova metoda može pomoći u poboljšanju ukupne učinkovitosti i dosljednosti vaših postupaka otkrivanja prevara.

  • Tehnike analitike

Analitičke tehnike pomažu vam da otkrijete prevare koje nisu normalne

  • Izračunajte Statističke parametre kako biste saznali vrijednosti koje prelaze prosjeke standardnog odstupanja.
  • Pogledajte visoke i niske vrijednosti i otkrijte tamošnje anomalije. Takve anomalije često su pokazatelji prijevare
  • Klasificirajte podatke - Grupirajte svoje podatke i transakcije na temelju određenih čimbenika poput geografskog područja.

Benfordov zakon

Benfordov zakon se često može koristiti kao pokazatelj lažnih podataka. Benfordova distribucija nije ujednačena s manjim brojevima vjerovatnije od većih znamenki. Pomoću Benfordovog zakona možete testirati određene točke i brojeve i identificirati one koji se pojavljuju često nego što se pretpostavljalo, pa su oni sumnjivi.

Postoji nekoliko drugih alata za otkrivanje prijevara za otkrivanje prijevara

  • Podudaranje podataka - Ova će metoda otkriti postoje li podaci koji se točno podudaraju s drugim podacima.
  • Zvuči kao - ovo je još jedna moćna metoda kojom se identificiraju varijacije važećih imena zaposlenika tvrtke.
  • Umnožavanje - ovo je druga metoda koju najčešće koriste mnoštvo organizacija radi prepoznavanja prijevara kao i svih grešaka koje se pojave unutar svih poslovnih transakcija.
  • Praznine - u ovoj metodi možete saznati nedostajuće sekvencijalne podatke. Na primjer, ako imate narudžbe za kupnju koje tvrtka izdaje redoslijedom, a ako nešto nedostaje, lako to možete saznati. Ovo je jednostavna metoda i sjajno će se poslužiti ako se koristi ispravno.

Analitika prijevara u osiguravajućim društvima

Analiza podataka pokazala se zaista pouzdanom u otkrivanju prevare na raznim područjima. Uzmimo primjer otkrivanja prijevara osiguravajućeg društva koji koristi metode otkrivanja prijevara

Tri načina otkrivanja prijevara koje koristi osiguravajuće društvo

  1. Analiza društvenih mreža (SNA)

SNA metoda slijedi hibridni pristup za otkrivanje prevare. Hibridni pristup uključuje organizacijska poslovna pravila, statističke metode, analizu uzoraka i analizu mrežnih veza. Kada tražite analizu prijevara u analizi veza, trebate potražiti klastere i kako se klasteri odnose prema drugima. Nekoliko izvora podataka poput evidencija, presuda i stečaja može se integrirati u model.

Donja slika objašnjava tijek metode otkrivanja prijevara SNA u osiguravajućem društvu

  1. Prediktivna analitika za otkrivanje prijevara za velike podatke

Prediktivna analitika koristi analizu teksta i analizu osjećaja za pregled velikih podataka za otkrivanje prijevara. Mnogo organizacija široko koristi prediktivne analize jer pomaže u proaktivnom otkrivanju prijevara. U početku se prediktivna analiza koristila za analizu statističkih podataka pohranjenih u strukturiranim bazama podataka, ali sada se proširuje i na područje velikih podataka. Slika dolje prikazuje tijek otkrivanja prijevara koristeći veliku analizu podataka

  1. Upravljanje odnosima s društvenim klijentima (CRM)

Social CRM je proces otkrivanja prijevara. U današnje je vrijeme za osiguravajuće kuće vrlo važno povezati društvene medije sa svojim CRM-om. Povezivanje društvenih medija s CRM-om povećava transparentnost s kupcima. Ova transparentnost dobiva povjerenje korisnika u organizaciju. Ovaj ekološki usredotočen na kupca ekološki sustav u velikoj mjeri koristi poslu, a također se vidi da kupci imaju kontrolu. Sljedeći dijagram predstavlja protok Social CRM-a u osiguravajućim društvima

Provođenje analitike podataka za otkrivanje prijevara

Mnoge osiguravajuće kuće koriste različite alate za otkrivanje prijevara. Ali potreban je pouzdaniji okvir kako bi proces otkrivanja prijevara bio uspješniji. Ovdje smo naveli nekoliko koraka o tome kako implementirati analitiku za otkrivanje prijevara

  • Izvedite SWOT

Mnoge su organizacije shvatile sve veći značaj analitike prijevara. Ali u žurbi se odlučuju za skupa rješenja za otkrivanje prijevara koja se ne podudaraju sa snagama i slabostima tvrtke. Stoga bi organizacije trebale napraviti SWOT analizu prije nego što počnu s programom otkrivanja prijevara kako bi mogle raditi u potpunosti.

  • Izgradite posvećeni tim za upravljanje prevarama

Tradicionalne tvrtke nemaju konkretan tim za otkrivanje prijevara. No ovih je dana važno imati posvećen tim koji radi na pronalaženju i sprečavanju prijevara u organizaciji. Tim bi trebao imati pravilan tijek i ispravan sustav otkrivanja prijevara.

  • Izgradite ili kupite opciju

Nakon završetka SWOT analize i provođenja raspodjele tima važno je da kompanije odluče kako žele implementirati analitiku i koji su resursi potrebni. Tvrtke moraju znati jesu li sposobne sami izraditi analitičko rješenje ili trebaju kupiti dobavljače analitičkog rješenja za otkrivanje prijevara. Ako postoji potreba za kupnjom, tvrtka bi trebala obaviti istraživanje o različitim dobavljačima za otkrivanje prijevara i njihovim proizvodima dostupnim na tržištu koji odgovara njihovoj tvrtki. Nekoliko je važnih čimbenika koje treba uzeti u obzir pri kupnji rješenja za analizu prijevara poput troškova, korisničkog sučelja, skalabilnosti, lakoće integracije i drugih.

  • Očistite podatke

Integrirajte sve baze podataka u organizaciju i uklonite sve neželjene stvari iz baza podataka.

  • Izradite relevantna pravila poslovanja

Tvrtke bi trebale osmisliti pravila poslovanja nakon što provedu istraživanje resursa i stručnosti tvrtke. Postoje različite vrste prijevara, a neke od njih su specifične za određenu industriju. Vanjski dobavljač ne može izgraditi robusno rješenje za otkrivanje prijevara bez dobivanja odgovarajućih uloga od organizacije ili tvrtke.

  • Postavljanje praga

Bez obzira na to je li rješenje ugrađeno ili se kupuje izvan tvrtke, trebale bi osigurati granične vrijednosti za različite anomalije. Pragovi se postavljaju pomoću otkrivanja anomalije. Ako su granice postavljene previsoko, onda postoje šanse da prevara prođe između njih. Ako su granice postavljene prenisko, tada se gubi puno vremena i resursa. Stoga organizacija mora biti vrlo pametna u određivanju pragova

  • Prediktivno modeliranje

Alati za iskopavanje podataka koriste se za izradu modela koji daju ocjene sklonosti prevarama koje su povezane s neidentificiranim mjernim podacima. Nakon što se bodovanje izvrši automatski, rezultati se uspostavljaju za pregled i daljnju analizu.

  • Koristeći SNP

SNA se pokazao najučinkovitijim programom otkrivanja prijevara modeliranjem odnosa između različitih entiteta.

  • Izgradite integrirani sustav upravljanja slučajevima koji će utjecati na društvene medije

Sustav upravljanja slučajevima omogućava istražitelju da zna o svim važnim nalazima koji su relevantni za istragu i to mogu biti ili strukturirani ili nestrukturirani podaci. Mjerni podaci su pokazatelji prijevare i mogu biti korisni za usporedbu na razini organizacije ili mreže.

  • Analitička rješenja usmjerena naprijed

Tvrtke uvijek trebaju paziti na sve dodatne izvore podataka i treba ih integrirati u trenutni program otkrivanja prijevara kako bi izgradile najučinkovitiji i najučinkovitiji program otkrivanja prijevara. To će vam pomoći da iskorijenite sve nove prijevare koje bi se mogle razviti u budućnosti.

Zaključak

Prijevare će se povećavati kako se povećava broj transakcija vašeg poslovanja. Napredak tehnologije je plus i minus za vaše poslovanje jer otvara nove mogućnosti za prevarante. analitika za otkrivanje prijevare može igrati vrlo važnu ulogu u prepoznavanju prevare u ranim fazama i zaštiti vaše tvrtke od velikih gubitaka. Ne zahtijeva puno vremena i resursa da biste pokrenuli analitiku prijevara za svoju tvrtku. Započnite s malim projektom otkrivanja prijevara, a zatim se počnite širiti. To može trajati samo nekoliko tjedana.

Kategorija:

Veliki podaci