Методи виявлення аналітики шахрайства - в наші дні бізнес-дані управляються і зберігаються ІТ-системами в організації. Тому організації більше покладаються на ІТ-системи для підтримки бізнес-процесів. Через такі ІТ-системи рівень людської взаємодії значно знизився, що, в свою чергу, стає основною причиною фальсифікацій в організації. З метою виявлення та запобігання подібним шахрайствам організації знову використовують автоматизований контроль.

Виявлення шахрайства

Виявлення шахрайства означає виявлення фактичного або очікуваного шахрайства, яке має місце в організації. Організації необхідно впровадити належні системи та процеси для виявлення шахрайства на ранній стадії або навіть до того, як вони відбудуться. Виявлення шахрайства складається з таких методів

  • Проактивний і реактивний
  • Посібник та автоматизовано

Організація повинна включити ці методи виявлення шахрайства у свою стратегію боротьби з шахрайством

Чому важливо виявлення шахрайства?

Техніка виявлення шахрайства важлива для організації для з'ясування нового виду шахрайств, а також деяких традиційних шахрайств. Навіть найефективнішу техніку виявлення шахрайства може обійти досвідчений шахрай. Тож організація повинна бути дуже розумною у розробці таких методів виявлення шахрайства.

Переваги виявлення шахрайства включають наступне

  • Зменшення впливу шахрайських дій
  • Скорочення витрат, пов’язаних із шахрайством
  • Дізнайтеся про вразливих працівників, яким загрожує шахрайство
  • Майте організаційний контроль
  • Покращує результати діяльності організації
  • Завойовує довіру і довіру акціонерів організації

Аналітика моніторингу шахрайств

Доступність бізнес-даних із внутрішніх та зовнішніх джерел стала простішою. Це змушує організації використовувати аналітику у своїх програмах виявлення шахрайства. Шахрайство Аналіз даних відіграє вирішальну роль у ранньому виявленні та моніторингу шахрайства. Ці методи аналізу даних допоможуть організації виявити можливі випадки шахрайства та запровадити ефективну програму моніторингу шахрайства для захисту організації.

Що таке Аналіз шахрайства?

Аналіз шахрайства - це поєднання аналітичної технології та методів аналізу шахрайства з взаємодією людини, яка допоможе виявити можливі неправомірні операції, такі як шахрайство або хабарництво або до здійснення транзакції, або після здійснення транзакції.

Чому Аналіз шахрайства?

Багато організацій виявляють і запобігають шахрайству на практиці традиційні методи виявлення аномалії та різні методи, засновані на правилах. Але вони не такі потужні. У них є свої межі. Коли аналітика додається до таких традиційних методів, вона розширює можливості виявлення шахрайства та надає новий вимір методам виявлення шахрайства.

Іншою важливою причиною використання аналітики даних для боротьби з шахрайством є те, що в наші дні системи внутрішнього контролю мають слабкі місця в управлінні. Щоб уникнути цього, організації повинні мати контроль над кожною транзакцією, яка відбувається, і перевірити транзакцію, використовуючи аналітику шахрайства.

А аналітика шахрайства також допомагає оцінити ефективність, яка допоможе вам стандартизувати та мати контроль за постійним вдосконаленням.

Переваги аналізу шахрайства

  • Визначте приховані зразки

Аналітика шахрайства визначає нові закономірності, тенденції та сценарії, за яких відбуваються шахрайства. Тоді як традиційні підходи пропускають такі речі.

  • Інтеграція даних

Аналітика шахрайства відіграє важливу роль в інтеграції даних. Він поєднує в собі дані з різних джерел та публічні записи, які можна інтегрувати в модель.

  • Посилити наявні зусилля

Аналітика шахрайства не замінює традиційні методи, засновані на правилах, але лише доповнює ваші наявні зусилля, щоб принести вам кращі результати

  • Використання неструктурованих даних

Аналіз шахрайства допомагає отримати найкраще значення з неструктурованих даних. Більшість структурованих даних зберігаються у сховищах даних організації. Але неструктуровані дані - це місце, де відбувається більше шахрайських дій. Тут аналітика тексту відіграє важливу роль у перегляді неструктурованих даних та запобіганні виникненню шахрайства.

  • Поліпшення продуктивності

За допомогою аналітики шахрайства ви можете легко визначити, що працює для вашої організації, а що не працює для вашої організації

Процес аналізу даних

Кроки для створення вашої програми шахрайства

  • Створіть профіль, який включає всі сфери, де очікується шахрайство, та можливі типи шахрайства в цих районах.
  • Виміряйте ризик шахрайства та загального впливу на організацію. Визначте пріоритетні ризики на основі шахрайства.
  • Дотримуйтесь методу спеціального тестування, щоб знайти показники шахрайства в окремих сферах організації
  • Встановіть оцінку ризику та вирішіть, куди звернути пильну увагу
  • Контролюйте діяльність та повідомляйте її по всій організації, щоб працівники в організації були обізнані про те, що відбувається в організації
  • Якщо виявлено якесь шахрайство, негайно повідомте керівництво, щоб вирішити проблему та з’ясувати, чому це сталося
  • Виправте будь-які зламані елементи керування
  • Розподіл обов'язків дуже важливий
  • Розгорніть область програми та повторіть процес

Методи аналітики шахрайства

Існує п'ять важливих методів виявлення шахрайства.

  • Відбір проб

Відбір проб є обов'язковим для певних процесів виявлення шахрайства. Вибірка буде більш ефективною там, де задіяна велика кількість даних. Але все ж це має свій недолік. Вибірка може не мати змоги повністю контролювати виявлення шахрайства, оскільки вона бере до уваги лише мало населення. Шахрайські операції не відбуваються випадковим чином, тому організації потрібно перевірити всі транзакції, щоб ефективно виявити шахрайство.

  • Спеціальний

Спеціальне - це не що інше, як з'ясування шахрайства за допомогою гіпотези. Це дозволяє досліджувати. Ви можете перевірити транзакції та дізнатись, чи є можливість мати шахрайство. Ви можете мати гіпотезу, щоб перевірити і з’ясувати, чи є якась шахрайська діяльність, і тоді ви можете розслідувати те саме.

  • Повторний або постійний аналіз

Повторний або конкурентоспроможний аналіз означає створення та налаштування сценаріїв, які працюватимуть проти великого обсягу даних для виявлення шахрайства, коли вони відбуваються протягом певного періоду часу.

Запускайте сценарій щодня, щоб пройти всі транзакції та отримувати періодичне повідомлення про шахрайство. Цей метод може допомогти підвищити загальну ефективність та послідовність ваших процесів виявлення шахрайства.

  • Методики аналітики

Аналітичні методи допомагають вам з’ясувати шахрайства, які не є нормальними

  • Обчисліть статистичні параметри, щоб з’ясувати значення, що перевищують середні значення середнього відхилення.
  • Подивіться на високі та низькі значення та з’ясуйте там аномалії. Такі аномалії часто є показниками шахрайства
  • Класифікуйте дані - групуйте свої дані та транзакції на основі конкретних факторів, таких як географічний район.

Закон Бенфорда

Закон Бенфорда часто може використовуватися як показник шахрайських даних. Розподіл Бенфорда нерівномірно, з меншими цифрами швидше, ніж великі. Використовуючи закон Бенфорда, ви можете перевірити певні точки та цифри та визначити ті, які з’являються частіше, ніж належить, і тому вони є підозрюваними.

Існує кілька інших інструментів виявлення шахрайства для виявлення шахрайства

  • Збіг даних - Цей метод дізнається, чи є дані, які точно збігаються з іншими даними.
  • Звучить як - Це ще один потужний метод, коли він визначає варіації дійсних імен співробітників компанії.
  • Дублікати - це ще один метод, який найчастіше використовується багатьма організаціями для виявлення шахрайства, а також будь-яких помилок, що виникають у межах усіх господарських операцій.
  • Прогалини - У цьому методі ви можете виявити відсутні послідовні дані. Наприклад, якщо у вас є замовлення на купівлю, яке видається компанією в послідовному порядку, і якщо чогось немає, ви можете це легко дізнатися. Це простий метод, і він буде чудовим, якщо використовувати його правильно.

Аналіз шахрайства у страхових компаніях

Аналіз даних виявився дійсно надійним у виявленні шахрайств у різних сферах. Візьмемо приклад виявлення шахрайства Страхової компанії з використанням методів виявлення шахрайства

Три методи виявлення шахрайства, які використовує Страхова компанія

  1. Аналіз соціальних мереж (СНР)

Метод СНР дотримується гібридного підходу до виявлення шахрайства. Гібридний підхід включає організаційні правила ведення бізнесу, статистичні методи, аналіз шаблонів та аналіз мережевих зв’язків. Коли ви шукаєте шахрайство в аналізі зв’язків, вам потрібно шукати кластери та те, як кластери стосуються інших. Кілька джерел даних, такі як записи, судові рішення та банкрутства, можуть бути інтегровані у модель.

На малюнку нижче пояснюється потік методу виявлення шахрайства СНР у страховій компанії

  1. Прогнозована аналітика виявлення шахрайства для великих даних

Прогнозна аналітика використовує аналіз тексту та аналіз настроїв для перегляду великих даних для виявлення шахрайства. Прогнозний аналіз широко застосовується багатьма організаціями, оскільки допомагає проактивно виявляти шахрайства. На початку прогнозний аналіз використовувався для аналізу статистичної інформації, що зберігається в структурованих базах даних, але тепер вона поширюється на велику область даних. На малюнку, поданому нижче, представлений потік виявлення шахрайства за допомогою аналізу великих даних

  1. Управління відносинами із соціальними клієнтами (CRM)

Social CRM - це процес виявлення шахрайства. У наші дні для страхових компаній дуже важливо пов'язати соціальні медіа зі своєю CRM. Поєднання соціальних мереж із CRM збільшує прозорість із клієнтами. Ця прозорість завойовує довіру клієнтів до організації. Ця орієнтована на клієнтів екосистема значною мірою приносить користь бізнесу, а також бачимо, що клієнти контролюють. На наступній діаграмі представлений потік соціальних CRM в страхових компаніях

Впровадження аналітики даних для виявлення шахрайства

Багато страхових компаній використовують різні засоби виявлення шахрайства для виявлення шахрайства. Але більш надійною є рамка, щоб зробити процес виявлення шахрайства більш успішним. Ми перерахували тут кілька кроків про те, як застосувати аналітику для виявлення шахрайства

  • Виконайте SWOT

Багато організацій усвідомили зростаюче значення аналітики шахрайства. Але поспіхом вони вибирають дорогі рішення щодо виявлення шахрайства, які не відповідають сильним і слабким сторонам компанії. Тому організації повинні зробити SWOT-аналіз перед початком програми виявлення шахрайства, щоб змусити його працювати в повній мірі.

  • Створіть спеціальну команду управління шахрайством

Традиційні компанії не мають спеціальної команди з виявлення шахрайства. Але в наші дні важливо створити спеціальну команду, яка працює з пошуку та запобігання шахрайству в організації. Команда повинна мати належний потік та належну систему виявлення шахрайства.

  • Опція побудови або придбання

Після завершення SWOT-аналізу та розподілу команди важливо, щоб компанії вирішили, як вони хочуть впровадити аналітику та які ресурси потрібні. Компанії повинні знати, чи здатні вони створити аналітичне рішення для себе, чи слід придбати аналітичне рішення щодо виявлення шахрайства у постачальника. Якщо є необхідність у закупівлі, тоді компанія повинна провести дослідження щодо різних постачальників виявлення шахрайства та їхньої продукції, наявної на ринку, що відповідає їхній компанії. Під час придбання рішення щодо аналітики шахрайства слід враховувати кілька важливих факторів, таких як вартість, інтерфейс користувача, масштабованість, простота інтеграції та інші.

  • Очистити дані

Інтегруйте всі бази даних в організацію та видаліть із баз усі непотрібні речі.

  • Викладіть відповідні правила ведення бізнесу

Компанії повинні придумати правила ведення бізнесу після дослідження ресурсів та експертизи компанії. Існують різні види шахрайства, і мало хто з них характерний для конкретної галузі. Зовнішній постачальник не може створити надійне рішення щодо виявлення шахрайства без отримання належних даних від організації або компанії.

  • Встановлення порогу

Незалежно від того, чи є рішення вбудованим чи придбаним за межами компанії, слід забезпечити граничні значення для різних аномалій. Порогові значення встановлюються за допомогою виявлення аномалії. Якщо межі встановлені занадто високо, то шанси на шахрайство проскочити між ними. Якщо межі встановлені занадто низькими, то витрачається багато часу та ресурсів. Тому організація повинна бути дуже розумною у визначенні порогів

  • Прогностичне моделювання

Інструменти обміну даними використовуються для побудови моделей, які створюють показники схильності до шахрайства, які пов'язані з невстановленими показниками. Після того, як бал проводиться автоматично, результати встановлюються для огляду та подальшого аналізу.

  • Використання СНР

СНР виявився найефективнішою програмою виявлення шахрайства шляхом моделювання відносин між різними структурами.

  • Побудувати інтегровану систему управління справами, використовуючи соціальні медіа

Система управління справами дозволяє слідчому знати про всі важливі висновки, що мають значення для розслідування, і це можуть бути як структуровані, так і неструктуровані дані. Показники - це показники шахрайства, і вони можуть бути корисними для порівняння на організаційному або мережевому рівні.

  • Аналітичні рішення вперед

Компанії завжди повинні пильнувати будь-які додаткові джерела даних і повинні інтегрувати їх у поточну програму виявлення шахрайств для створення найбільш ефективної та ефективної програми виявлення шахрайства. Це допоможе вам викорінити будь-які нові шахрайства, які можуть розвиватися в майбутньому.

Висновок

Шахрайство збільшуватиметься із збільшенням обсягу транзакцій у вашому бізнесі. Просування технологій є плюсом, а також мінусом для вашого бізнесу, оскільки це відкриває нові шляхи для шахраїв. аналітика для виявлення шахрайства може зіграти дуже важливу роль у виявленні шахрайства на ранніх етапах та захисті вашого бізнесу від великих втрат. Це не потребує багато часу та ресурсів для проведення аналітики шахрайства для вашого бізнесу. Почніть з невеликого проекту виявлення шахрайства, а потім почніть розширюватись. Це може зайняти всього кілька тижнів.

Категорія:

Великі дані