Методы обнаружения аналитики мошенничества. В настоящее время бизнес-данные управляются и хранятся ИТ-системами в организации. Поэтому организации больше полагаются на ИТ-системы для поддержки бизнес-процессов. Из-за таких ИТ-систем уровень человеческого взаимодействия значительно снизился, что, в свою очередь, становится основной причиной мошенничества в организации. Чтобы снова выявлять и предотвращать такие мошенничества, организации используют автоматические средства контроля.

Обнаружение мошенничества

Обнаружение мошенничества означает выявление фактического или ожидаемого мошенничества в организации. Организация должна внедрить надлежащие системы и процессы для обнаружения мошенничества на ранней стадии или даже до того, как оно произойдет. Обнаружение мошенничества состоит из следующих методов

  • Проактивный и Реактивный
  • Ручной и автоматизированный

Организация должна включить эти методы обнаружения мошенничества в свою стратегию борьбы с мошенничеством.

Почему выявление мошенничества важно?

Метод обнаружения мошенничества важен для организации, чтобы выявлять мошенничества нового типа, а также некоторые традиционные мошенничества. Даже самый эффективный способ обнаружения мошенничества может быть обойден квалифицированным мошенником. Таким образом, организация должна быть очень умна в разработке таких методов обнаружения мошенничества.

Преимущества обнаружения мошенничества включают в себя следующее

  • Снижение подверженности мошенническим действиям
  • Снижение затрат, связанных с мошенничеством
  • Узнайте уязвимых сотрудников, подверженных риску мошенничества
  • Организационный контроль
  • Улучшает результаты организации
  • Завоевывает доверие и уверенность акционеров организации

Аналитика для мониторинга мошенничества

Доступ к бизнес-данным из внутренних и внешних источников стал более легким. Это заставляет организации использовать аналитику в своих программах обнаружения мошенничества. Мошенничество Аналитика данных играет решающую роль в раннем обнаружении и мониторинге мошенничества. Эти методы анализа данных помогут организации выявлять возможные случаи мошенничества и внедрять эффективную программу мониторинга мошенничества для защиты организации.

Что такое аналитика мошенничества?

Аналитика мошенничества - это сочетание аналитической технологии и методов анализа мошенничества с человеческим взаимодействием, которое поможет обнаружить возможные недопустимые транзакции, такие как мошенничество или взяточничество, либо до совершения транзакции, либо после ее завершения.

Почему Мошенничество Аналитика?

Традиционные методы обнаружения аномалий и различные методы, основанные на правилах, уже применяются многими организациями для выявления и предотвращения мошенничества. Но они не так сильны. У них есть свои ограничения. Когда аналитика добавляется к таким традиционным методам, она расширяет возможности обнаружения мошенничества и дает новое измерение методам обнаружения мошенничества.

Другая важная причина использования анализа данных для борьбы с мошенничеством заключается в том, что в наши дни системы внутреннего контроля имеют слабые стороны контроля. Чтобы избежать этого, организации должны контролировать каждую проводимую транзакцию и проверять транзакцию с использованием анализа мошенничества.

А анализ мошенничества также помогает измерить производительность, которая поможет вам стандартизировать и контролировать постоянное улучшение.

Преимущества мошеннической аналитики

  • Определить скрытые шаблоны

Аналитика мошенничества выявляет новые закономерности, тенденции и сценарии, в которых происходит мошенничество. В то время как традиционные подходы пропускают такие вещи.

  • Интеграция данных

Аналитика мошенничества играет важную роль в интеграции данных. Он объединяет данные из различных источников и общедоступных записей, которые можно интегрировать в модель.

  • Активизировать существующие усилия

Аналитика мошенничества не заменяет традиционные методы, основанные на правилах, а лишь дополняет ваши усилия по улучшению результатов.

  • Использование неструктурированных данных

Анализ мошенничества помогает извлечь максимальную выгоду из неструктурированных данных. Большая часть структурированных данных хранится в хранилище данных организации. Но неструктурированные данные - это место, где происходят мошеннические действия. Именно здесь текстовая аналитика играет важную роль в рассмотрении неструктурированных данных и предотвращении мошенничества.

  • Улучшить производительность

С помощью анализа мошенничества вы можете легко определить, что работает для вашей организации, а что нет для вашей организации.

Процесс аналитики данных

Шаги для создания вашей программы мошенничества

  • Создайте профиль, который включает все области, где ожидается мошенничество, и возможные типы мошенничества в этих областях.
  • Измерьте риск мошенничества и общую подверженность организации. Расставьте приоритеты в отношении рисков, связанных с мошенничеством.
  • Следуйте специальному методу тестирования, чтобы найти признаки мошенничества в определенных областях организации
  • Установить оценку рисков и решить, где уделять больше внимания
  • Контролируйте активность и распространяйте ее по всей организации, чтобы сотрудники организации знали о происходящем в организации.
  • Если будет обнаружено какое-либо мошенничество, немедленно сообщите об этом руководству, чтобы решить проблему и выяснить, почему это произошло.
  • Исправить любые сломанные элементы управления
  • Разделение обязанностей очень важно
  • Расширьте сферу действия программы и повторите процесс

Методы мошеннической аналитики

Есть пять важных методов обнаружения мошенничества.

  • отбор проб

Выборка обязательна для определенных процессов обнаружения мошенничества. Выборка будет более эффективной там, где задействовано большое количество данных. Но все же это имеет свой недостаток. Отбор проб может быть не в состоянии полностью контролировать обнаружение мошенничества, так как он учитывает лишь небольшое количество населения. Мошеннические транзакции не происходят случайным образом, поэтому организации необходимо протестировать все транзакции для эффективного обнаружения мошенничества.

  • Для этого случая

Ad-Hoc - не что иное, как обнаружение мошенничества с помощью гипотезы. Это позволяет вам исследовать. Вы можете проверить транзакции и выяснить, есть ли какие-либо возможности для мошенничества. Вы можете выдвинуть гипотезу, чтобы проверить и выяснить, происходит ли какая-либо мошенническая деятельность, и затем вы можете расследовать ее.

  • Повторный или непрерывный анализ

Повторный или конкурентный анализ означает создание и настройку сценариев для работы с большим объемом данных для выявления мошеннических действий в течение определенного периода времени.

Запускайте скрипт каждый день, чтобы пройти все транзакции и получать периодические уведомления о мошенничествах. Этот метод может помочь в повышении общей эффективности и согласованности процессов обнаружения мошенничества.

  • Аналитические методы

Аналитические методы помогают вам обнаружить мошенничества, которые не являются нормальными

  • Рассчитать статистические параметры, чтобы узнать значения, которые превышают средние значения стандартного отклонения.
  • Посмотрите на высокие и низкие значения и выясните аномалии там. Такие аномалии часто являются признаками мошенничества
  • Классифицируйте данные - группируйте свои данные и транзакции на основе определенных факторов, таких как географическая область.

Закон Бенфорда

Закон Бенфорда часто можно использовать как индикатор мошеннических данных. Распределение Бенфорда неравномерно с меньшими цифрами, более вероятно, чем большие цифры. Используя закон Бенфорда, вы можете проверить определенные точки и числа и идентифицировать те, которые появляются чаще, чем они должны, и поэтому они являются подозреваемыми.

Существует несколько других инструментов для извлечения данных для обнаружения мошенничества.

  • Сопоставление данных - этот метод определяет, есть ли какие-либо данные, которые точно совпадают с другими данными.
  • Похоже, - это еще один мощный метод, где он определяет варианты действительных имен сотрудников компании.
  • Дубликаты - это еще один метод, который чаще всего используется многими организациями для выявления мошенничества, а также любых ошибок, возникающих во всех бизнес-транзакциях.
  • Пробелы - в этом методе вы можете найти недостающие последовательные данные. Например, если у вас есть заказы на покупку, которые выпущены компанией в последовательном порядке, и если что-то отсутствует, вы можете легко узнать. Это простой метод, и он будет хорошо работать при правильном использовании.

Аналитика мошенничества в страховых компаниях

Анализ данных оказался действительно надежным при обнаружении мошенничества в различных областях. Давайте рассмотрим пример обнаружения мошенничества в страховой компании, использующей методы обнаружения мошенничества.

Страховая компания использует три метода выявления мошенничества

  1. Анализ социальных сетей (СНС)

Метод SNA использует гибридный подход для выявления мошенничества. Гибридный подход включает в себя организационные бизнес-правила, статистические методы, анализ шаблонов и анализ сетевых связей. Когда вы ищете мошенничество в анализе ссылок, вам нужно искать кластеры и то, как кластеры связаны с другими. Несколько источников данных, таких как записи, суждения и банкротства могут быть интегрированы в модель.

На приведенном ниже рисунке поясняется последовательность методов обнаружения мошенничества в СНС в страховой компании.

  1. Предсказательная аналитика для обнаружения мошенничества для больших данных

Прогнозная аналитика использует анализ текста и анализ настроений для анализа больших данных с целью выявления мошенничества. Прогнозирующий анализ широко используется многими организациями, так как он помогает активно выявлять мошенничества. В начале прогнозный анализ использовался для анализа статистической информации, хранящейся в структурированных базах данных, но теперь он распространяется на область больших данных. На приведенном ниже рисунке показан процесс обнаружения мошенничества с использованием анализа больших данных.

  1. Управление отношениями с социальными клиентами (CRM)

Social CRM - это программа обнаружения мошенничества. В эти дни для страховых компаний очень важно связать социальные медиа с их CRM. Подключение социальных сетей к CRM повышает прозрачность для клиентов. Эта прозрачность завоевывает доверие клиентов к организации. Эта ориентированная на клиента эко-система приносит большую пользу бизнесу, а также обеспечивает контроль над клиентами. Следующая диаграмма представляет поток Social CRM в страховых компаниях

Внедрение аналитики данных для обнаружения мошенничества

Многие страховые компании используют различные инструменты обнаружения мошенничества для выявления мошенничества. Но для того, чтобы процесс обнаружения мошенничества был более успешным, необходима более надежная структура. Мы перечислили здесь несколько шагов о том, как реализовать аналитику для обнаружения мошенничества

  • Выполнить SWOT

Многие организации осознали возрастающую важность анализа мошенничества. Но в спешке они выбирают дорогие решения для обнаружения мошенничества, которые не соответствуют сильным и слабым сторонам компании. Поэтому организации должны выполнить SWOT-анализ, прежде чем начинать программу обнаружения мошенничества, чтобы она работала в полной мере.

  • Создайте специальную команду по борьбе с мошенничеством

Традиционные компании не имеют конкретной команды для выявления мошенничества. Но в наши дни важно иметь специальную команду, которая работает, чтобы найти и предотвратить мошенничества в организации. Команда должна иметь надлежащий поток и надлежащую систему обнаружения мошенничества.

  • Построить или купить вариант

После завершения SWOT-анализа и распределения команды важно, чтобы компании решили, как они хотят внедрить аналитику и какие ресурсы необходимы. Компании должны знать, способны ли они создать аналитическое решение для себя, или они должны приобрести аналитическое решение для обнаружения мошенничества у поставщика. Если есть необходимость в покупке, компания должна провести исследование о различных поставщиках средств обнаружения мошенничества и их продуктах, доступных на рынке, который соответствует их компании. При покупке решения для анализа мошенничества необходимо учитывать несколько важных факторов, таких как стоимость, пользовательский интерфейс, масштабируемость, простота интеграции и другие.

  • Чистые данные

Интегрируйте все базы данных в организации и удалите все ненужные вещи из баз данных.

  • Выложите соответствующие бизнес-правила

Компании должны придумать бизнес-правила после исследования ресурсов и опыта компании. Существуют различные виды мошенничества, и лишь немногие из них относятся к конкретной отрасли. Внешний поставщик не может создать надежное решение для обнаружения мошенничества, не получив надлежащие данные от организации или компании.

  • Установка порога

Независимо от того, является ли решение встроенным или приобретено извне, компания должна предоставить граничные значения для различных аномалий. Пороги устанавливаются с помощью обнаружения аномалий. Если границы установлены слишком высоко, то есть вероятность мошенничества проскользнуть между ними. Если границы установлены слишком низко, то много времени и ресурсов тратится впустую. Поэтому организация должна быть очень умна в определении порогов

  • Прогнозирующее моделирование

Инструменты интеллектуального анализа данных используются для построения моделей, которые дают оценки склонности к мошенничеству, связанные с неопознанными метриками. После того, как оценка сделана автоматически, результаты устанавливаются для просмотра и дальнейшего анализа.

  • Использование SNA

SNA оказалась наиболее эффективной программой обнаружения мошенничества, моделируя отношения между различными организациями.

  • Создайте интегрированную систему управления делами, используя социальные сети

Система управления делами позволяет исследователю узнать обо всех важных выводах, которые имеют отношение к расследованию, и это могут быть как структурированные, так и неструктурированные данные. Метрики являются показателями мошенничества и могут быть полезны для сравнения на уровне организации или сети.

  • Перспективные аналитические решения

Компании должны всегда искать какие-либо дополнительные источники данных и должны интегрировать их с текущей программой обнаружения мошенничества, чтобы создать наиболее эффективную и эффективную программу обнаружения мошенничества. Это поможет вам искоренить любые новые мошенничества, которые могут развиться в будущем.

Вывод

Мошенничество будет увеличиваться по мере увеличения объема транзакций вашего бизнеса. Развитие технологий является плюсом и минусом для вашего бизнеса, поскольку открывает новые возможности для мошенников. аналитика для выявления мошенничества может сыграть очень важную роль в выявлении мошенничества на ранних этапах и защите вашего бизнеса от серьезных потерь. Для запуска анализа мошенничества для вашего бизнеса не требуется много времени и ресурсов. Начните с небольшого проекта по выявлению мошенничества, а затем начните расширяться. Это может занять всего несколько недель.

Категория:

Большое количество данных