Teknikker til at opdage sviganalyse - I disse dage administreres og lagres forretningsdata af IT-systemer i en organisation. Derfor er organisationer mere afhængige af it-systemer til at understøtte forretningsprocesser. På grund af sådanne IT-systemer er niveauet for menneskelig interaktion reduceret i større grad, hvilket igen bliver den vigtigste årsag til, at svig finder sted i en organisation. For at opdage og forhindre sådanne svig igen, går organisationer ind for automatisk kontrol.

Opsporing af svig

Svigpåvisning betyder identifikation af faktisk eller forventet svig, der skal finde sted i en organisation. En organisation er nødt til at implementere ordentlige systemer og processer til at opdage svig på et tidligt tidspunkt eller endda før det sker. Svigpåvisning består af følgende teknikker

  • Proaktiv og reaktiv
  • Manuel og automatiseret

En organisation skal inkludere disse svindelregistreringsmetoder i sin strategi til bekæmpelse af svig

Hvorfor er detektering af svig vigtig?

Teknologi til bedrageriopsporing er vigtig for en organisation at finde ud af ny type svig og også nogle traditionelle svig. Selv den mest effektive teknik til bedrageribetegnelse kan omgås af en kvalificeret bedrager. Så organisationen bør være meget klog i at udvikle sådanne svigdetekteringsteknikker.

Fordelene ved detektion af svig inkluderer følgende

  • Nedsat eksponering for falske aktiviteter
  • Reducerede omkostninger forbundet med svig
  • Find ud af hvilke sårbare medarbejdere der er udsat for svig
  • Har organisatoriske kontroller
  • Forbedrer organisationens resultater
  • Opnår tillid og tillid hos aktionærerne i organisationen

Analytics til overvågning af svig

Tilgængeligheden af ​​forretningsdata fra interne og eksterne kilder er blevet lettere. Dette får organisationerne til at bruge analyser i deres programmer til svindelopdagelse. Svig Dataanalyse spiller en afgørende rolle i den tidlige opdagelse og overvågning af svig. Disse dataanalytiske teknikker hjælper organisationen med at registrere de mulige tilfælde af svig og implementere et effektivt svigovervågningsprogram for at beskytte organisationen.

Hvad er sviganalyse?

Sviganalyse er en kombination af analytisk teknologi og sviganalyseteknikker med menneskelig interaktion, som vil hjælpe med at opdage mulige forkerte transaktioner som svig eller bestikkelse, enten før transaktionen er udført eller efter at transaktionen er afsluttet.

Hvorfor svigeanalyse?

Traditionel anomali-detektion og forskellige regler baseret metoder er allerede i praksis af mange organisationer til at opdage og forhindre svig. Men de er ikke så magtfulde. De har deres egne grænser. Når analytics føjes til sådanne traditionelle metoder, forbedrer det mulighederne for påvisning af svig og giver en ny dimension til svindelopdagelsesteknikker.

En anden vigtig grund til at bruge dataanalyse til håndtering af svig er fordi interne kontrolsystemer i disse dage har kontrol svagheder. For at undgå dette bør organisationerne have en kontrol over hver transaktion, der finder sted, og teste transaktionen ved hjælp af sviganalyse.

Og sviganalyse hjælper også med at måle ydeevnen, som vil hjælpe dig med at standardisere og have en kontrol for konstant forbedring.

Fordelene ved sviganalyse

  • Identificer skjulte mønstre

Sviganalyse identificerer nye mønstre, tendenser og scenarier, under hvilke svig finder sted. Mens traditionelle fremgangsmåder går glip af sådanne ting.

  • Dataintegration

Sviganalyse spiller en vigtig rolle i integrationen af ​​data. Den kombinerer data fra forskellige kilder og offentlige poster, der kan integreres i en model.

  • Forbedre den eksisterende indsats

Sviganalyse erstatter ikke de traditionelle regler baseret metoder, men det tilføjer bare din eksisterende indsats for at give dig mere forbedrede resultater

  • Udnyttelse af ustrukturerede data

Sviganalyse hjælper med at udlede den bedste værdi fra ustrukturerede data. De fleste af de strukturerede data gemmes i datalager i organisationen. Men ustrukturerede data er det sted, hvor mere falske aktiviteter finder sted. Det er her tekstanalyse spiller en vigtig rolle i gennemgangen af ​​de ustrukturerede data og forhindring af svig i at finde sted.

  • Forbedre ydeevnen

Ved hjælp af sviganalyse kan du nemt identificere, hvad der fungerer for din organisation, og hvad der ikke fungerer for din organisation

Data Analytics-proces

Trin til at oprette dit svindelprogram

  • Opret en profil, der inkluderer alle de områder, hvor svig forventes at forekomme, og de mulige typer svig i disse områder.
  • Mål risikoen for svig og den samlede eksponering for organisationen. Prioriter risikoen baseret på svig.
  • Følg ad-hoc-testmetode for at finde indikatorer for svig i bestemte områder af organisationen
  • Etablere risikovurdering og beslutte, hvor man skal være nærmere opmærksom
  • Overvåg aktiviteten og kommunikere den i hele organisationen, så medarbejderne i organisationen er opmærksomme på, hvad der sker i organisationen
  • Hvis der er fundet noget svindel, skal du straks informere ledelsen om at løse problemet og finde ud af, hvorfor det skete
  • Fix eventuelle ødelagte kontroller
  • Opdeling af opgaver er meget vigtig
  • Udvid programmets rækkevidde, og gentag processen

Metoder til sviganalyse

Der er fem vigtige metoder til opdagelse af svig.

  • Prøveudtagning

Prøveudtagning er obligatorisk for visse processer med påvisning af svig. Prøveudtagning vil være mere effektiv, hvor der er en masse datapopulation involveret. Men stadig har det sin egen ulempe. Prøveudtagning er muligvis ikke i stand til fuldt ud at kontrollere bedrageri afsløringen, da det kun tager nogle få befolkninger i betragtning. Svigagtige transaktioner forekommer ikke tilfældigt, derfor er en organisation nødt til at teste alle transaktioner for effektivt at opdage svig.

  • Ad-hoc

Ad-Hoc er intet andet end at finde ud af svig ved hjælp af en hypotese. Det giver dig mulighed for at udforske. Du kan teste transaktionerne og finde ud af, om der er nogen muligheder for svig, der finder sted. Du kan have en hypotese til at teste og finde ud af, om der er nogen svigagtig aktivitet, og så kan du undersøge det samme.

  • Gentagende eller kontinuerlig analyse

Gentagen eller konkurrencedygtig analyse betyder at oprette og opsætte scripts til at køre mod store datamængder for at identificere svig, når de forekommer over en periode.

Kør scriptet hver dag for at gennemgå alle transaktioner og få periodisk anmeldelse om svig. Denne metode kan hjælpe med at forbedre den generelle effektivitet og konsistens i dine svindelopdagelsesprocesser.

  • Analytics-teknikker

Analytiske teknikker hjælper dig med at finde ud af svig, der ikke er normale

  • Beregn statistiske parametre for at finde ud af værdier, der overstiger gennemsnittet af standardafvigelsen.
  • Se på høje og lave værdier og find ud af hvilke afvigelser der er. Sådanne afvigelser er ofte indikatorerne for svig
  • Klassificer dataene - Gruppér dine data og transaktioner baseret på specifikke faktorer som det geografiske område.

Benfords lov

Benfords lov kan ofte bruges som en indikator på falske data. Benfords distribution er ikke-ensartet med mindre cifre mere sandsynlige end de større cifre. Ved hjælp af Benfords lov kan du teste visse punkter og numre og identificere dem, der ofte vises, end de skulle, og derfor er de mistænkte.

Der er adskillige andre værktøjer til dataindvinding af svig til at opdage svig

  • Datatilpasning - Denne metode finder ud af, om der er nogen data, der nøjagtigt matcher med en anden data.
  • Lyder som - Dette er en anden kraftfuld metode, hvor den identificerer variationer af gyldige virksomhedsmedarbejdernavne.
  • Duplikater - Dette er en anden metode, som oftest bruges af mange organisationer til at identificere svig såvel som enhver fejl, der opstår i alle forretningstransaktioner.
  • Huller - I denne metode kan du finde ud af de manglende sekvensdata. For eksempel hvis du har købsordrer, der er udstedt af virksomheden i rækkefølge, og hvis der mangler noget, kan du nemt finde ud af det. Dette er en nem metode, og den fungerer godt, hvis den bruges korrekt.

Sviganalyse i forsikringsselskaber

Dataanalyse har vist sig virkelig pålidelig med hensyn til detektion af svig inden for forskellige områder. Lad os tage et eksempel på et svigopsporing af forsikringsselskab, der bruger metoder til svindelopdagelse

Tre metoder til detektion af svig, der anvendes af forsikringsselskabet

  1. Social Network Analysis (SNA)

SNA-metoden følger den hybride tilgang til at opdage svig. Hybridtilgangen inkluderer organisatoriske forretningsregler, statistiske metoder, mønsteranalyse og netværkslinkeanalyse. Når du søger efter svindel i linkanalyse, skal du kigge efter klynger, og hvordan klynger forholder sig til andre. Flere datakilder som poster, domme og konkurser kan integreres i en model.

Nedenstående figur forklarer strømmen af ​​metode til detektering af SNA-svig i et forsikringsselskab

  1. Svigopsporing Predictive Analytics for big data

Prediktiv analyse bruger tekstanalyse og følelsesanalyse til at se på store data til bedrageri afsløring. Prediktiv analyse er blevet brugt meget af mange organisationer, da den hjælper med til proaktivt at opdage svig. I begyndelsen blev der anvendt Predictive-analyse til at analysere statistiske oplysninger, der er gemt i de strukturerede databaser, men nu udvides den til big data-området. Nedenstående billede repræsenterer strømmen af ​​bedrageri afsløring ved hjælp af big data-analyse

  1. Social Customer Relationship Management (CRM)

Social CRM er et proces med svindelopdagelsesprogram. I disse dage er det meget vigtigt for forsikringsselskaberne at knytte sociale medier til deres CRM. At knytte sociale medier til CRM øger gennemsigtigheden hos kunderne. Denne gennemsigtighed får kundernes tillid til organisationen. Dette kundecentriske økosystem gavner forretningen i vid udstrækning og ser også igennem, at kunderne har kontrol. Følgende diagram viser strømmen af ​​Social CRM i forsikringsselskaber

Implementering af dataanalyse til bedrageri-detektion

Mange forsikringsselskaber bruger forskellige værktøj til detektion af svig til at opdage svig. Men en mere pålidelig ramme er nødvendig for at gøre svindel-afsløringsprocessen mere vellykket. Vi har her nævnt nogle få trin til implementering af analyser til bedrageri afsløring

  • Udfør SWOT

Mange organisationer har indset, hvor vigtigt det er at analysere svig. Men i en fart vælger de dyre løsninger til svindelopdagelse, der ikke stemmer overens med virksomhedens styrker og svagheder. Derfor bør organisationer foretage SWOT-analyse, før de starter med svindelopdagelsesprogram for at gøre det fuldt ud.

  • Byg et dedikeret team for svindelstyring

Traditionelle virksomheder har ikke et specifikt team til opsporing af svig. Men i disse dage er det vigtigt at have et dedikeret team, der arbejder for at finde og forhindre svig i organisationen. Holdet skal have en ordentlig strøm og et ordentligt system til rapportering af svig.

  • Opbyg eller køb option

Når SWOT-analyse er forbi, og teamallokering er udført, er det vigtigt for virksomhederne at beslutte, hvordan de vil implementere analyser, og hvilke ressourcer der kræves. Virksomheder har brug for at vide, om de er i stand til at opbygge en analyseløsning for sig selv, eller skal de købe en analytisk svigopdagelsesløsning fra en leverandør. Hvis der er behov for at købe, bør virksomheden undersøge de forskellige leverandører af svigpåvisning og deres produkter, der er tilgængelige på markedet, der passer til deres virksomhed. Der er få vigtige faktorer, der skal overvejes, når man køber sviganalyseløsning som omkostninger, brugergrænseflade, skalerbarhed, lethed af integration og andre.

  • Rengør data

Integrer alle databaser i organisationen og fjern alle uønskede ting fra databaserne.

  • Læg relevante forretningsregler op

Virksomheder bør komme med forretningsregler efter at have foretaget en undersøgelse af virksomhedens ressourcer og ekspertise. Der er forskellige typer svig, og få af dem er specifikke for en bestemt industri. Den eksterne leverandør kan ikke opbygge en robust løsning til svindelopdagelse uden at få de rette input fra organisationen eller virksomheden.

  • Indstilling af tærsklen

Hvorvidt løsningen er indbygget eller købt uden for virksomheden, skal give grænseværdier for forskellige afvigelser. Tærskler indstilles ved brug af afvigelsesdetektion. Hvis der er for høje grænser, er der chancer for, at svig falder ind imellem. Hvis grænserne er sat for lavt, spildes megen tid og ressourcer. Derfor bør en organisation være meget klog til at bestemme tærsklerne

  • Forudsigelig modellering

Data mining-værktøjer bruges til at opbygge modeller, der producerer bedragerisk tilbøjelighed, som er knyttet til uidentificerede målinger. Når scoringen er udført automatisk, etableres resultaterne til gennemgang og yderligere analyse.

  • Brug af SNA

SNA har vist sig at være det mest effektive program for svindelopsporing ved at modellere forhold mellem forskellige enheder.

  • Byg et integreret sagsstyringssystem, der udnytter sociale medier

Case management system lader en efterforsker vide, om alle de vigtige fund, der er relevante for en undersøgelse, og det kan være strukturerede eller ustrukturerede data. Metrics er indikatorerne for svig, og det kan være nyttigt til sammenligning på organisationsniveau eller netværksniveau.

  • Fremadrettede analyseløsninger

Virksomheder skal altid kigge efter eventuelle yderligere datakilder og bør integrere dem med det nuværende program for svindelopsporing for at opbygge det mest effektive og effektive svigdetekteringsprogram. Dette vil hjælpe dig med at udrydde eventuelle nye svig, der måtte udvikle sig i fremtiden.

Konklusion

Svig vil stige, efterhånden som din virksomheds transaktionsvolumen stiger. Teknologiudvikling er et plus såvel som et minus for din virksomhed, da det åbner nye muligheder for svindlere. analyse til at opdage svig kan spille en meget vigtig rolle i at identificere svig i de tidlige stadier og beskytte din virksomhed mod store tab. Det kræver ikke meget tid og ressourcer for at få bedragerianalyse til din virksomhed. Kom i gang med et lille projekt til svindelopdagelse, og start derefter med at udvide. Det kan tage så få som få uger.

Kategori:

Big Data