Petosten analysoinnin havaitsemistekniikat - Nykyään organisaation IT-järjestelmät hallitsevat ja tallentavat yritystietoja. Siksi organisaatiot luottavat enemmän IT-järjestelmiin tukemaan liiketoimintaprosesseja. Tällaisten IT-järjestelmien ansiosta ihmisen vuorovaikutus on vähentynyt enemmän, mistä puolestaan ​​tulee tärkein syy organisaation petoksiin. Organisaatiot havaitsevat ja ehkäisevät tällaisia ​​petoksia uudelleen automatisoidun valvonnan avulla.

Petosten havaitseminen

Petosten havaitseminen tarkoittaa organisaation sisällä tapahtuvien todellisten tai odotettavissa olevien petosten tunnistamista. Organisaation on otettava käyttöön asianmukaiset järjestelmät ja prosessit petosten havaitsemiseksi varhaisessa vaiheessa tai jo ennen niiden syntymistä. Petosten havaitseminen koostuu seuraavista tekniikoista

  • Ennakoiva ja reaktiivinen
  • Manuaalinen ja automatisoitu

Organisaation tulisi sisällyttää nämä petosten havaitsemistekniikat petostentorjuntastrategiaansa

Miksi petosten havaitseminen on tärkeää?

Petosten havaitsemistekniikka on tärkeä organisaatiolle uusien petosten ja myös joidenkin perinteisten petosten löytämiseksi. Ammattitaitoinen petos voi myös kiertää tehokkaimpaa petosten havaitsemistekniikkaa. Joten organisaation tulisi olla erittäin taitava kehittämään tällaisia ​​petoksen havaitsemistekniikoita.

Petosten havaitsemisen etuihin sisältyy seuraavat

  • Vähentynyt altistuminen vilpilliselle toiminnalle
  • Petosten aiheuttamat kustannukset pienenevät
  • Ota selville heikossa asemassa olevat työntekijät, joille on olemassa petosriski
  • Hallitse organisaatiota
  • Parantaa organisaation tuloksia
  • Saa organisaation osakkeenomistajien luottamuksen

Analyysi petosten seuraamiseksi

Yritystietojen saatavuus sisäisistä ja ulkoisista lähteistä on tullut helpommaksi. Tämä saa organisaatiot käyttämään analytiikkaa petosten havaitsemisohjelmissaan. Petosdatan analytiikalla on ratkaiseva merkitys petosten varhaisessa havaitsemisessa ja seurannassa. Nämä tietoanalyysimenetelmät auttavat organisaatiota havaitsemaan mahdolliset petostapaukset ja toteuttamaan tehokkaan petosvalvontaohjelman organisaation suojelemiseksi.

Mikä on Petos Analytics?

Petosanalyysi on analyyttisen tekniikan ja petoksen analysointitekniikoiden yhdistelmä ihmisen vuorovaikutukseen, joka auttaa havaitsemaan mahdolliset väärät liiketoimet, kuten petokset tai lahjonnat, joko ennen kaupan suorittamista tai tapahtuman jälkeen.

Miksi petoksia Analytics?

Monet organisaatiot ovat jo käytännössä perinteisiä poikkeavuuksien havaitsemista ja erilaisia ​​sääntöihin perustuvia menetelmiä petosten havaitsemiseksi ja estämiseksi. Mutta he eivät ole niin voimakkaita. Heillä on omat rajansa. Kun analytiikkaa lisätään tällaisiin perinteisiin menetelmiin, se parantaa petosten havaitsemisominaisuuksia ja antaa petosten havaitsemistekniikoille uuden ulottuvuuden.

Toinen tärkeä syy tietoanalyysin käyttämiseen petosten käsittelemisessä on se, että nykyään sisäisissä valvontajärjestelmissä on valvonnan heikkouksia. Tämän välttämiseksi organisaatioilla tulisi olla hallinto jokaisesta tapahtumasta ja testata tapahtuma petosanalyysin avulla.

Ja petosanalyysit auttavat myös mittaamaan suorituskykyä, joka auttaa sinua standardisoimaan ja hallitsemaan jatkuvaa parantamista.

Petosanalyysin edut

  • Tunnista piilotetut mallit

Petosanalyysi tunnistaa uudet mallit, trendit ja skenaariot, joissa petokset tapahtuvat. Perinteiset lähestymistavat kaipaavat tällaisia ​​asioita.

  • Tietojen integrointi

Petosanalyysillä on tärkeä rooli tietojen integroinnissa. Se yhdistää eri lähteistä saatavat tiedot ja julkiset tietueet, jotka voidaan integroida malliin.

  • Paranna nykyisiä ponnisteluja

Petosanalyysi ei korvaa perinteisiä sääntöihin perustuvia menetelmiä, mutta se vain lisää nykyisiä pyrkimyksiäsi saada aikaan parempia tuloksia

  • Rakenteettoman tiedon hyödyntäminen

Petosanalyysi auttaa löytämään parhaan mahdollisen arvon rakenteettomasta tiedosta. Suurin osa jäsennellystä tiedosta tallennetaan organisaation tietovarastoon. Mutta jäsentelemätön tieto on paikka, jossa vilpillisiä toimia tapahtuu. Tässä yhteydessä tekstianalytiikalla on tärkeä rooli jäsentelemättömän tiedon tarkistamisessa ja petoksien estämisessä.

  • Paranna suorituskykyä

Petosanalyysien avulla voit helposti tunnistaa, mikä toimii organisaatiossasi ja mikä ei toimi organisaatiossasi

Data Analytics -prosessi

Vaiheet petosohjelman luomiseen

  • Luo profiili, joka sisältää kaikki alueet, joilla petosten odotetaan tapahtuvan, ja mahdolliset petosmuodot kyseisillä alueilla.
  • Mittaa petosriski ja organisaation kokonaisaltistus. Priorisoida petoksiin perustuvat riskit.
  • Noudata tapauskohtaista testausmenetelmää petosten indikaattoreiden löytämiseksi tietyillä organisaation alueilla
  • Suorita riskinarviointi ja päätä mihin kiinnittää tarkempaa huomiota
  • Seuraa toimintaa ja viesti siitä koko organisaatiossa, jotta organisaation työntekijät ovat tietoisia organisaation tapahtumista
  • Jos havaitaan petoksia, ilmoita asiasta johdolle välittömästi ongelman ratkaisemiseksi ja selvittää miksi se tapahtui
  • Korjaa kaikki rikkoutuneet säätimet
  • Tehtävien erottaminen on erittäin tärkeää
  • Laajenna ohjelman laajuutta ja toista prosessi

Petosanalyysimenetelmät

Petosten havaitsemismenetelmiä on viisi.

  • Näytteenotto

Näytteenotto on pakollista tietyissä petosten havaitsemisprosesseissa. Näytteenotto on tehokkaampaa, jos mukana on paljon tietokantaa. Mutta silti sillä on omat haittansa. Otannalla ei ehkä pystytä hallitsemaan petosten havaitsemista täysin, koska se ottaa vain harvat väestöryhmät huomioon. Vilpillisiä liiketoimia ei tapahdu satunnaisesti, joten organisaation on testattava kaikki liiketoimet petosten havaitsemiseksi tehokkaasti.

  • Ad-hoc

Ad-Hoc ei ole muuta kuin petosten selvittämistä hypoteesin avulla. Sen avulla voit tutkia. Voit testata tapahtumia ja selvittää, onko petoksille mahdollista. Sinulla voi olla hypoteesi testataksesi ja selvittääksesi, esiintyykö vilpillistä toimintaa, ja voit tutkia samaa.

  • Toistuva tai jatkuva analyysi

Toistuva tai kilpaileva analyysi tarkoittaa skriptien luomista ja asettamista käytettäväksi suurta tietomäärää vastaan ​​petosten tunnistamiseksi sellaisena kuin ne esiintyvät tietyn ajanjakson ajan.

Suorita komentosarja päivittäin käydäksesi läpi kaikki tapahtumat ja saadaksesi säännöllisen ilmoituksen petoksista. Tämä menetelmä voi auttaa parantamaan petosten havaitsemisprosessien yleistä tehokkuutta ja johdonmukaisuutta.

  • Analytics-tekniikat

Analyyttiset tekniikat auttavat sinua selvittämään petot, jotka eivät ole normaalia

  • Laske tilastolliset parametrit saadaksesi arvot, jotka ylittävät keskihajonnan keskiarvot.
  • Katso korkeita ja matalia arvoja ja selvitä niiden poikkeavuudet. Tällaiset poikkeamat ovat usein petoksen indikaattoreita
  • Luokittele tiedot - Ryhmitä tiedot ja tapahtumat tiettyjen tekijöiden, kuten maantieteellisen alueen, perusteella.

Benfordin laki

Benfordin lakia voidaan usein käyttää vilpillisen tiedon indikaattorina. Benfordin jakauma on epätasainen ja pienemmät numerot ovat todennäköisempiä kuin suuret. Benfordin lain avulla voit testata tiettyjä pisteitä ja numeroita ja tunnistaa ne, jotka ilmestyvät usein kuin niiden oletetaan, ja siksi he ovat epäiltyjä.

Petosten havaitsemiseksi on olemassa useita muita petosten havaitsemisvälineitä

  • Tietojen yhteensopivuus - Tämä menetelmä selvittää, onko mitään tietoja, jotka vastaavat tarkalleen toista tietoa.
  • Kuulostaa - Tämä on toinen tehokas menetelmä, jossa se tunnistaa yrityksen voimassa olevien työntekijöiden nimien muunnelmat.
  • Kopiot - Tämä on toinen menetelmä, jota useat organisaatiot käyttävät yleisesti tunnistamaan petokset ja kaikissa liiketoimissa esiintyvät virheet.
  • Puutteet - Tällä menetelmällä voit selvittää puuttuvat peräkkäiset tiedot. Esimerkiksi jos sinulla on ostotilauksia, jotka yritys myöntää peräkkäisessä järjestyksessä, ja jos jotain puuttuu, löydät sen helposti. Tämä on helppo menetelmä, ja se toimii hyvin, jos sitä käytetään oikein.

Petosten analyysi vakuutusyhtiöissä

Tietoanalyysi on osoittautunut todella luotettavaksi petosten havaitsemisessa eri aloilla. Otetaan petosten havaitsemisesta esimerkki vakuutusyhtiöstä, joka käyttää petosten havaitsemismenetelmiä

Vakuutusyhtiön käyttämät kolme petosten havaitsemismenetelmää

  1. Sosiaalisen verkoston analyysi (SNA)

SNA-menetelmä noudattaa hybridiä lähestymistapaa petosten havaitsemiseksi. Hybridi-lähestymistapa sisältää organisaation liiketoimintasäännöt, tilastolliset menetelmät, kuvioanalyysin ja verkkoyhteysanalyysin. Kun etsit petoksia linkkianalyysissä, sinun on etsittävä klustereita ja miten klusterit suhtautuvat muihin. Useita tietolähteitä, kuten asiakirjat, tuomiot ja konkurssit, voidaan integroida malliin.

Seuraava kuva selittää SNA-petosten havaitsemismenetelmän kulkua vakuutusyhtiössä

  1. Petosten havaitsemisen ennakoiva Analytics suurille tiedoille

Ennustava analytiikka käyttää tekstianalyysia ja tuntemusanalyysiä tutkimaan suuria tietoja petosten havaitsemiseksi. Ennakoivaa analyysiä on käytetty laajasti monissa organisaatioissa, koska se auttaa ennakoivasti petosten havaitsemisessa. Alussa ennustavaa analyysiä käytettiin jäsenneltyihin tietokantoihin tallennettujen tilastotietojen analysointiin, mutta nyt se on ulotettu isoihin tietoalueisiin. Seuraava kuva edustaa petosten havaitsemisen kulkua suurten tietojen analysoinnin avulla

  1. Sosiaalisen asiakassuhteen hallinta (CRM)

Social CRM on petosten havaitsemisohjelma. Nykyään on erittäin tärkeää, että vakuutusyhtiöt linkittävät sosiaalisen median CRM: ään. Sosiaalisen median yhdistäminen CRM: ään lisää avoimuutta asiakkaiden kanssa. Tämä läpinäkyvyys lisää asiakkaiden luottamusta organisaatioon. Tämä asiakaskeskeinen ekosysteemi hyödyttää yritystä suuresti ja näkee myös, että asiakkaat hallitsevat. Seuraava kaavio kuvaa sosiaalisen CRM: n kulkua vakuutusyhtiöissä

Tietoanalyysin toteuttaminen petosten havaitsemiseksi

Monet vakuutusyhtiöt käyttävät petosten havaitsemiseen erilaisia ​​petoksen havaitsemisen työkaluja. Mutta petosten havaitsemisprosessin onnistumiseksi tarvitaan luotettavampi kehys. Tässä on lueteltu muutamia vaiheita siitä, kuinka analytiikka voidaan toteuttaa petosten havaitsemiseksi

  • Suorita SWOT

Monet organisaatiot ovat huomanneet petosanalytiikan kasvavan merkityksen. Mutta kiireellisesti he valitsevat kalliita petosten havaitsemisratkaisuja, jotka eivät vastaa yrityksen vahvuuksia ja heikkouksia. Siksi organisaatioiden tulisi tehdä SWOT-analyysi ennen petosten havaitsemisohjelman aloittamista, jotta se toimisi täysimääräisesti.

  • Rakenna oma petoshallintatiimi

Perinteisillä yrityksillä ei ole erityistä ryhmää petosten havaitsemiseksi. Mutta nykyään on tärkeää, että on oma ryhmä, joka etsii ja ehkäisee petoksia organisaatiossa. Ryhmällä tulisi olla asianmukainen kulku ja asianmukainen petosten havaitsemisjärjestelmä.

  • Rakenna tai osta vaihtoehto

Kun SWOT-analyysi on ohi ja joukkueenjako on suoritettu, yrityksille on tärkeää päättää, miten he haluavat toteuttaa analytiikan ja mitä resursseja tarvitaan. Yritysten on tiedettävä, kykenevätkö he itse rakentamaan analytiikkaratkaisun vai ostavatko he myyjältä analyyttisen petosten havaitsemisratkaisun. Jos on tarvetta ostaa, yrityksen tulisi tehdä yrityksellesi sopiva tutkimus markkinoiden erilaisista petosten havaitsemisesta toimittajista ja heidän tuotteistaan. Petosten analysointiratkaisun ostamisessa on harkittava tärkeitä tekijöitä, kuten hinta, käyttöliittymä, skaalautuvuus, helppo integrointi ja muut.

  • Puhdista tiedot

Integroi kaikki organisaation tietokannat ja poista kaikki ei-toivotut asiat tietokannoista.

  • Suunnittele asiaankuuluvat liiketoimintasäännöt

Yritysten tulee keksiä liiketoimintasäännöt tutkittuaan yrityksen resursseja ja asiantuntemusta. Petoksia on erityyppisiä ja harvat ovat erityisiä tietylle teollisuudelle. Ulkoinen toimittaja ei voi rakentaa vankkoja petosten havaitsemisratkaisuja saamatta asianmukaisia ​​panoksia organisaatiolta tai yrityksestä.

  • Kynnyksen asettaminen

Olipa ratkaisu sisäänrakennettu vai ostettu yrityksen ulkopuolelta, sen tulisi antaa raja-arvot erilaisille poikkeavuuksille. Kynnysarvot asetetaan poikkeaman havaitsemisen avulla. Jos rajat on asetettu liian korkealle, petokset voivat siirtyä välillä. Jos rajat asetetaan liian matalaksi, tuhlataan paljon aikaa ja resursseja. Siksi organisaation tulisi olla erittäin taitava määrittämään kynnysarvot

  • Ennustava mallintaminen

Tietojen louhintatyökaluja käytetään rakentamaan malleja, jotka tuottavat petosten taipumuspisteet, jotka on linkitetty tuntemattomiin mittareihin. Kun pisteytys on tehty automaattisesti, tulokset luodaan tarkistettavaksi ja analysoitavaksi edelleen.

  • SNA: n käyttö

SNA on osoittautunut tehokkaimmaksi petosten havaitsemisohjelmaksi mallintamalla suhteita eri yksiköiden välillä.

  • Luo integroitu sosiaalisen median hyödyntävä tapaushallintajärjestelmä

Tapaushallintajärjestelmän avulla tutkija voi tietää kaikista tärkeistä havainnoista, joilla on merkitystä tutkimukselle, ja se voi olla joko jäsennelty tai jäsentämätön tieto. Mittarit ovat petosten indikaattoreita, ja siitä voi olla apua vertailussa organisaatiotasolla tai verkostotasolla.

  • Tulevaisuuden analytiikkaratkaisut

Yritysten tulisi aina etsiä lisätietoja tietolähteistä ja integroida ne nykyiseen petostentorjuntaohjelmaan parhaan mahdollisen petosten havaitsemisohjelman luomiseksi. Tämä auttaa sinua poistamaan kaikki tulevaisuudessa mahdollisesti kehittyvät petokset.

johtopäätös

Petos lisääntyy, kun yritystoiminnan määrä kasvaa. Teknologian kehitys on plus ja miinus yrityksellesi, koska se avaa uusia tapoja petollisille. petosten havaitsemiseen tarkoitetulla analytiikalla voi olla erittäin tärkeä merkitys petosten tunnistamisessa varhaisessa vaiheessa ja yrityksesi suojelemisessa suurilta tappioilta. Petosten analysoinnin käynnistäminen yrityksellesi ei vaadi paljon aikaa ja resursseja. Aloita pieni petosten havaitsemisprojekti ja aloita sitten laajennus. Se voi viedä vain muutaman viikon.

Luokka:

Suuri data