Техники за откриване на измами Анализ - Тези дни бизнес информацията се управлява и съхранява от ИТ системи в дадена организация. Следователно организациите разчитат повече на ИТ системи, за да поддържат бизнес процесите. Поради такива ИТ системи нивото на човешко взаимодействие е намалено в по-голяма степен, което от своя страна се превръща в основната причина за измама да се случи в една организация. За да открият и предотвратят подобни измами, организациите се ангажират с автоматизиран контрол.

Откриване на измами

Откриване на измами означава идентифициране на действителна или очаквана измама, която да се извърши в рамките на една организация. Една организация трябва да внедри правилни системи и процеси за откриване на измами на ранен етап или дори преди да се появят. Откриването на измами се състои от следните техники

  • Проактивен и реактивен
  • Ръчен и автоматизиран

Една организация трябва да включи тези техники за разкриване на измами в своята стратегия за борба с измамите

Защо откриването на измами е важно?

Техниката за разкриване на измами е важна за организацията да открие нов тип измами, а също така и някои традиционни измами. Дори най-ефективната техника за откриване на измами може да бъде заобиколена от квалифициран измамник. Така че организацията трябва да бъде много умна в разработването на такива техники за откриване на измами.

Ползите от разкриването на измами включват следното

  • Намалена експозиция на измамни дейности
  • Намалени разходи, свързани с измама
  • Разберете уязвимите служители, изложени на риск от измама
  • Да има организационен контрол
  • Подобрява резултатите на организацията
  • Печели доверието и доверието на акционерите в организацията

Анализ за мониторинг на измамите

Достъпността на бизнес данните от вътрешни и външни източници стана по-лесна. Това кара организациите да използват анализи в своите програми за откриване на измами. Измами Анализът на данни играе решаваща роля за ранното откриване и мониторинг на измамите. Тези техники за анализ на данни ще помогнат на организацията да открие възможните случаи на измама и да приложи ефективна програма за мониторинг на измамите, за да защити организацията.

Какво е Fraud Analytics?

Анализът на измамите е комбинацията от аналитична технология и техники за анализ на измами с човешко взаимодействие, която ще помогне да се открият възможните неправилни транзакции, като измама или подкуп, преди извършването на транзакцията или след извършване на транзакцията.

Защо измама Анализ?

Традиционното откриване на аномалията и различните методи, базирани на правила, вече са на практика от много организации за откриване и предотвратяване на измами. Но те не са толкова мощни. Те имат свои собствени граници. Когато към тези традиционни методи се добавят аналитични данни, тя подобрява възможностите за откриване на измами и дава ново измерение на техниките за откриване на измами.

Друга важна причина за използването на анализа на данни за справяне с измамите е, че в наши дни системите за вътрешен контрол имат слабости в контрола. За да се избегне това, организациите трябва да имат контрол върху всяка транзакция, която се извършва и да тестват транзакцията, като използват аналитични измами.

Анализът на измамите също помага да се измери ефективността, което ще ви помогне да стандартизирате и имате контрол за постоянно подобрение.

Предимства на Fraud Analytics

  • Идентифицирайте скритите модели

Анализът на измамите идентифицира нови модели, тенденции и сценарии, при които се извършват измами. Докато традиционните подходи пропускат такива неща.

  • Интеграция на данни

Анализът на измамите играе важна роля за интегрирането на данни. Той комбинира данни от различни източници и публични записи, които могат да бъдат интегрирани в модел.

  • Засилване на съществуващите усилия

Анализът на измамите не замества традиционните методи, базирани на правила, а просто допълва съществуващите ви усилия, за да ви донесе по-добри резултати

  • Използване на неструктурирани данни

Анализът на измамите помага да се извлече най-добрата стойност от неструктурирани данни. Повечето от структурираните данни се съхраняват в хранилището на данни на организацията. Но неструктурирани данни са мястото, където се извършват повече измамни дейности. Тук анализа на текста играе важна роля за преглед на неструктурираните данни и предотвратяване на възникването на измами.

  • Подобрете представянето

С помощта на анализа за измами можете лесно да идентифицирате какво работи за вашата организация и кое не работи за вашата организация

Процес на анализ на данни

Стъпки за създаване на вашата програма за измами

  • Създайте профил, който включва всички области, в които се очаква измама и възможните видове измами в тези области.
  • Измервайте риска от измама и общата експозиция към организацията. Приоритизирайте рисковете въз основа на измама.
  • Следвайте метода на ad-hoc тестване, за да намерите индикатори за измама в определени области на организацията
  • Създайте оценка на риска и решете къде да обърнете по-голямо внимание
  • Наблюдавайте дейността и я съобщавайте в цялата организация, така че служителите в организацията да са наясно с случващото се в организацията
  • Ако се установи някаква измама, незабавно информирайте ръководството, за да разрешите проблема и да разберете защо се е случило
  • Поправете всички счупени контроли
  • Разделянето на задълженията е много важно
  • Разширете обхвата на програмата и повторете процеса

Методи за анализ на измами

Има пет важни метода за откриване на измами.

  • Вземане на проби

Вземането на проби е задължително за определени процеси за разкриване на измами. Вземането на проби ще бъде по-ефективно, когато има много популация от данни. Но все пак това има свой недостатък. Вземането на проби може да не е в състояние да контролира напълно разкриването на измами, тъй като отчита само малко население. Измамни сделки не се случват на случаен принцип, следователно организацията трябва да тества всички транзакции, за да открие ефективно измама.

  • Временна

Ad-Hoc не е нищо друго освен откриване на измама с помощта на хипотеза. Тя ви позволява да изследвате. Можете да тествате транзакциите и да разберете дали има възможности за измама. Можете да имате хипотеза да тествате и да разберете дали има някаква измамна дейност и след това можете да разследвате същото.

  • Повтарящ се или непрекъснат анализ

Повторен или конкурентоспособен анализ означава създаване и настройване на скриптове, които да се изпълняват срещу голям обем данни, за да се идентифицират измамите, тъй като те се случват за определен период от време.

Изпълнявайте скрипта всеки ден, за да преминете през всички транзакции и да получавате периодични известия относно измамите. Този метод може да помогне за подобряване на общата ефективност и последователност на вашите процеси за откриване на измами.

  • Техники за анализ

Аналитичните техники ви помагат да откриете измами, които не са нормални

  • Изчислете статистическите параметри, за да откриете стойности, които надвишават средните стойности на стандартното отклонение.
  • Погледнете високи и ниски стойности и разберете аномалиите там. Подобни аномалии често са показатели за измама
  • Класифицирайте данните - Групирайте вашите данни и транзакции въз основа на специфични фактори, като географски район.

Законът на Бенфорд

Законът на Бенфорд често може да се използва като индикатор за измамни данни. Разпределението на Бенфорд е нееднакво с по-малки цифри по-вероятно от по-големите цифри. Използвайки закона на Бенфорд, можете да тествате определени точки и числа и да идентифицирате тези, които се появяват често, отколкото се предполага, и следователно са заподозрените.

Има няколко други инструменти за откриване на измами за разкриване на измами

  • Съпоставяне на данни - Този метод ще разбере дали има данни, които точно съвпадат с други данни.
  • Звучи като - Това е друг мощен метод, при който се идентифицират вариации на валидни имена на служители на компанията.
  • Дубликати - Това е друг метод, който най-често се използва от много организации за идентифициране на измами, както и всяка грешка, възникнала във всички бизнес транзакции.
  • Пропуски - при този метод можете да откриете липсващите последователни данни. Например, ако имате поръчки за покупка, която се издава от компанията в последователен ред и ако нещо липсва, лесно можете да разберете. Това е лесен метод и ще се получи чудесно, ако се използва правилно.

Анализ на измамите в застрахователните компании

Анализът на данните се оказа наистина надежден при откриване на измами в различни области. Нека вземем пример за откриване на измами на застрахователната компания, използваща методи за откриване на измами

Три метода за откриване на измами, използвани от Застрахователна компания

  1. Анализ на социалната мрежа (SNA)

SNA методът следва хибридния подход за откриване на измами. Хибридният подход включва организационни бизнес правила, статистически методи, анализ на модели и анализ на мрежовите връзки. Когато търсите измама при анализа на връзки, трябва да потърсите клъстери и как клъстерите се отнасят към другите. Няколко източника на данни като записи, съдебни решения и фалити могат да бъдат интегрирани в модел.

Фигурата по-долу обяснява потока на метода за откриване на измами в SNA в застрахователна компания

  1. Прогнози за анализ на откриване на измами за големи данни

Прогнозната анализа използва анализ на текст и анализ на настроения, за да разгледа големи данни за откриване на измами. Прогнозният анализ се използва широко от много организации, тъй като помага за проактивно откриване на измами. В началото предиктивният анализ се използваше за анализ на статистическата информация, съхранявана в структурираните бази данни, но сега тя е разширена до сферата на големите данни. Снимката, дадена по-долу, представя потока на откриване на измами с помощта на анализ на големи данни

  1. Управление на взаимоотношенията със социалните клиенти (CRM)

Social CRM е процес на откриване на измами. В наши дни е много важно за застрахователните компании да свързват социалните медии със своя CRM. Свързването на социалните медии с CRM увеличава прозрачността с клиентите. Тази прозрачност печели доверието на клиентите в организацията. Тази ориентирана към клиентите еко система до голяма степен облагодетелства бизнеса и също така вижда, че клиентите контролират. Следващата диаграма представя потока на Social CRM в застрахователните компании

Внедряване на анализ на данни за откриване на измами

Много застрахователни компании използват различни инструменти за откриване на измами, за да открият измама. Но е необходима по-надеждна рамка, за да бъде процесът на откриване на измами по-успешен. Тук сме изброили няколко стъпки как да внедрите анализи за откриване на измами

  • Изпълнете SWOT

Много организации осъзнават нарастващото значение на анализа на измамите. Но набързо те избират скъпи решения за откриване на измами, които не съответстват на силните и слабите страни на компанията. Следователно организациите трябва да направят SWOT анализ, преди да започнат с програма за откриване на измами, за да работят максимално добре.

  • Създайте специализиран екип за управление на измами

Традиционните компании нямат специфичен екип за разкриване на измами. Но в наши дни е важно да има специализиран екип, който да работи за откриване и предотвратяване на измами в организацията. Екипът трябва да има правилен поток и правилна система за откриване на измами.

  • Опция за изграждане или покупка

След приключване на SWOT анализа и извършването на разпределение на екипа е важно компаниите да решат как искат да прилагат анализи и какви ресурси са необходими. Компаниите трябва да знаят дали са способни да изградят решение за анализи за себе си или трябва да закупят аналитично решение за откриване на измами от доставчик. Ако има нужда от закупуване, тогава компанията трябва да направи проучване за различните доставчици за откриване на измами и техните продукти, предлагани на пазара, което отговаря на тяхната компания. Има няколко важни фактора, които трябва да се вземат предвид при закупуване на решение за анализ на измами, като цена, потребителски интерфейс, мащабируемост, лесно интегриране и други.

  • Чисти данни

Интегрирайте всички бази данни в организацията и премахнете всички нежелани неща от базите данни.

  • Определете съответните бизнес правила

Компаниите трябва да измислят бизнес правила, след като направят проучване на ресурсите и експертизата на компанията. Има различни видове измами и малко от тях са специфични за конкретната индустрия. Външният доставчик не може да изгради стабилно решение за откриване на измами, без да получи подходящите данни от организацията или компанията.

  • Задаване на прага

Независимо дали решението е вградено или закупено извън компанията, трябва да предоставя гранични стойности за различни аномалии. Праговете се задават с помощта на откриване на аномалия. Ако границите са зададени твърде високо, има шанс измами да се промъкнат между тях. Ако границите са зададени твърде ниско, тогава се губи много време и ресурси. Следователно една организация трябва да бъде много умна при определянето на праговете

  • Предсказуемо моделиране

Инструментите за извличане на данни се използват за изграждане на модели, които произвеждат оценки за склонност към измами, които са свързани с неидентифицирани показатели. След като оценката се извърши автоматично, резултатите се установяват за преглед и допълнителен анализ.

  • Използване на SNA

SNA се оказа най-ефективната програма за откриване на измами чрез моделиране на взаимоотношения между различни субекти.

  • Изградете интегрирана система за управление на случаите, използвайки социалните медии

Системата за управление на случаите позволява на изследователя да знае за всички важни констатации, които са от значение за разследването и може да бъде или структурирана, или неструктурирана информация. Показателите са показатели за измама и могат да бъдат полезни за сравнение на организационно ниво или на ниво мрежа.

  • Напред търсещи решения за анализи

Компаниите винаги трябва да внимават за всякакви допълнителни източници на данни и трябва да ги интегрират с настоящата програма за откриване на измами, за да създадат най-ефективната и ефективна програма за откриване на измами. Това ще ви помогне да премахнете всички нови измами, които биха могли да се развият в бъдеще.

заключение

Измамите ще се увеличават с увеличаване на обема на транзакциите на вашия бизнес. Напредъкът на технологиите е плюс, както и минус за вашия бизнес, тъй като отваря нови пътища за измамниците. аналитика за откриване на измами може да играе много важна роля за идентифициране на измамите в ранните етапи и защита на вашия бизнес от големи загуби. Това не изисква много време и ресурси, за да стартирате анализа на измамите за вашия бизнес. Започнете с малък проект за откриване на измами и след това започнете да се разширявате. Това може да отнеме само няколко седмици.

Категория:

Голяма информация