Технике откривања аналитике превара - Овим данима пословним подацима управљају и чувају ИТ системи у организацији. Због тога се организације више ослањају на ИТ системе за подршку пословних процеса. Због таквих ИТ система ниво човекове интеракције је у већој мери смањен, што заузврат постаје главни разлог да се превара догађа у некој организацији. Да би се откриле и спречиле ове преваре, организације се укључе у аутоматизоване контроле.

Откривање преваре

Откривање преваре значи идентификовање стварне или очекиване преваре у оквиру неке организације. Организација треба да примени одговарајуће системе и процесе за откривање превара у раној фази или чак и пре него што се оне појаве. Откривање преваре састоји се од следећих техника

  • Проактивни и реактивни
  • Ручно и аутоматизовано

Организација треба да укључи ове технике откривања превара у своју стратегију за борбу против преваре

Зашто је откривање преваре важно?

Техника откривања превара важна је за организацију да открије нову врсту превара као и неке традиционалне преваре. Вешт преварант може заобићи чак и најефикаснију технику откривања превара. Стога би организација требала бити веома паметна у развоју таквих техника откривања превара.

Предности откривања превара укључују сљедеће

  • Смањена изложеност лажним активностима
  • Смањени трошкови повезани са преваром
  • Откријте рањиве запосленике којима пријети превара
  • Имајте организациону контролу
  • Побољшава резултате организације
  • Добија поверење акционара организације

Аналитика за праћење превара

Приступачност пословних података из унутрашњих и екстерних извора постала је лакша. То омогућава организацијама да користе аналитику у својим програмима откривања превара. Превара Аналитика података игра пресудну улогу у раном откривању и праћењу превара. Ове аналитичке технике података помоћи ће организацији да открије могуће случајеве преваре и примијенити ефикасан програм праћења превара ради заштите организације.

Шта је аналитика превара?

Превара аналитика је комбинација аналитичке технологије и техника аналитичке преваре са људском интеракцијом која ће вам помоћи у откривању могућих неправилних трансакција као што је превара или примање мита, пре него што се трансакција обави или након извршене трансакције.

Зашто превара аналитика?

Многе организације већ у пракси користе традиционално откривање аномалије и различите методе засноване на правилима како би откриле и спречиле превару. Али они нису толико моћни. Они имају своје границе. Када се таквим традиционалним методама дода аналитика, она побољшава могућности откривања превара и даје нову димензију техникама откривања превара.

Други важан разлог коришћења аналитике података за решавање преваре је тај што системи за унутрашњу контролу ових дана имају слабости у контроли. Да би се то избегло организације треба да имају контролу над сваком трансакцијом која се одвија и тестирају трансакцију користећи аналитику превара.

А аналитика преваре такође помаже да се мере перформансе које ће вам помоћи да се стандардизујете и имате контролу за стално унапређење.

Предности аналитике превара

  • Идентификујте скривене обрасце

Аналитика превара идентификује нове обрасце, трендове и сценарије под којима се дешавају преваре. Док традиционални приступи пропуштају такве ствари.

  • Интеграција података

Аналитика превара игра важну улогу у интегрирању података. Комбинује податке из различитих извора и јавне записе који се могу интегрисати у модел.

  • Појачајте постојеће напоре

Аналитика превара не замењује традиционалне методе засноване на правилима, већ само надопуњује ваше постојеће напоре за постизање бољих резултата

  • Коришћење неструктурираних података

Аналитика превара помаже у добивању најбоље вриједности из неструктурираних података. Већина структурираних података чува се у складишту података организације. Али неструктурирани подаци су место где се дешавају преварне активности. Овде аналитика текста игра важну улогу у прегледу неструктурираних података и спречавању преваре.

  • Побољшајте перформансе

Употребом аналитике превара лако можете идентификовати шта делује за вашу организацију, а шта не за вашу организацију

Процес аналитике података

Кораци за прављење вашег програма превара

  • Креирајте профил који укључује сва подручја у којима се очекује превара и могуће врсте превара у тим областима.
  • Измерите ризик од преваре и укупну изложеност организацији. Поставите приоритете на основу преваре.
  • Следите ад-хоц метод испитивања да бисте пронашли показатеље преваре у одређеним областима организације
  • Успоставите процену ризика и одлучите где да обратите већу пажњу
  • Пратите активност и комуницирајте је широм организације тако да запослени у организацији буду свесни догађања у организацији
  • Ако се открије било која превара, одмах обавестите управу да реши проблем и да открије зашто се то догодило
  • Поправите покварене контроле
  • Подјела дужности је веома битна
  • Проширите опсег програма и поновите поступак

Методе аналитике превара

Постоји пет важних метода откривања превара.

  • Узимање узорка

Узорковање је обавезно за одређене поступке откривања превара. Узорковање ће бити ефикасније када је укључено пуно популације података. Али то и даље има свој недостатак. Узорковање можда неће моћи у потпуности да контролира откривање преваре јер узима у обзир само мало популације. Лажне трансакције се не догађају насумично, па организација мора тестирати све трансакције како би ефикасно открила превару.

  • Ад-Хоц

Ад-Хоц није ништа друго него откривање преваре помоћу хипотезе. Омогућује вам истраживање. Можете тестирати трансакције и сазнати постоје ли могућности да се догоди превара. Можете имати хипотезу да тестирате и откријете да ли се дешава нека преварантска активност, а затим можете да истражите исту.

  • Понављајућа или континуирана анализа

Понављајућа или конкурентна анализа значи креирање и постављање скрипти које ће се покретати против велике количине података ради препознавања превара како се дешавају у одређеном временском периоду.

Покрените скрипту сваки дан да бисте прошли све трансакције и добили периодична обавештења у вези са преварама. Ова метода може помоћи у побољшању укупне ефикасности и доследности ваших процеса откривања превара.

  • Технике аналитике

Аналитичке технике помажу вам да откријете преваре које нису нормалне

  • Израчунајте Статистичке параметре да бисте сазнали вредности које прелазе просеке стандардне девијације.
  • Погледајте високе и ниске вредности и откријте тамошње аномалије. Овакве аномалије су често показатељи преваре
  • Класификујте податке - Групирајте своје податке и трансакције на основу одређених фактора попут географског подручја.

Бенфордов закон

Бенфордов закон се често може користити као показатељ лажних података. Бенфордова дистрибуција није уједначена с мањим бројевима вероватнијим од већих цифара. Помоћу Бенфордовог закона можете тестирати одређене тачке и бројеве и идентификовати оне који се појављују често него што се претпоставља, па су они сумњиви.

Постоји неколико других алата за рударјење података за откривање превара ради откривања преваре

  • Подударање података - Ова метода ће открити постоје ли подаци који се тачно поклапају са другим подацима.
  • Звучи као - Ово је још једна моћна метода где се идентификују варијације важећих имена запослених у компанији.
  • Дупликати - Ово је још једна метода коју најчешће користи много организација за препознавање преваре као и било какве грешке у свим пословним трансакцијама.
  • Празнине - У овој методи можете сазнати недостајуће секвенцијалне податке. На пример, ако имате наруџбине за куповину које компанија издаје узастопним редоследом и ако нешто недостаје, лако то можете сазнати. Ово је лака метода и одлично ће се користити ако се правилно користи.

Фрауд Аналитицс у осигуравајућим друштвима

Анализа података показала се заиста поузданом у откривању превара у разним областима. Узмимо пример откривања превара осигуравајуће компаније који користи методе откривања превара

Три начина откривања превара које користи осигуравајућа компанија

  1. Анализа друштвених мрежа (СНА)

СНА метода следи хибридни приступ за откривање преваре. Хибридни приступ укључује организациона пословна правила, статистичке методе, анализу образаца и анализу мрежних веза. Када тражите анализу превара у анализи веза, морате потражити кластере и како се кластери односе према другима. Неколико извора података попут евиденција, пресуда и стечаја може се интегрирати у модел.

Доња слика објашњава проток метода откривања превара СНА у осигуравајућој компанији

  1. Предиктивна аналитика за откривање преваре за велике податке

Предиктивна аналитика користи анализу текста и анализу осећања за преглед великих података за откривање преваре. Много организација користи предиктивну анализу јер помаже у проактивном откривању превара. У почетку се предиктивна анализа користила за анализу статистичких информација сачуваних у структурираним базама података, али сада се проширује и на подручје великих података. Слика долена представља ток откривања превара користећи велику анализу података

  1. Управљање односима са друштвеним клијентима (ЦРМ)

Социал ЦРМ је процес откривања превара. У данашње је време за осигуравајуће компаније веома важно да повежу друштвене медије са својим ЦРМ-ом. Повезивање друштвених медија са ЦРМ-ом повећава транспарентност код купаца. Ова транспарентност стиче поверење корисника у организацију. Овај еколошки усредсређен еколошки систем у великој мери користи предузећу, а такође се види да купци имају контролу. Следећи дијаграм представља проток Социал ЦРМ-а у осигуравајућим друштвима

Примена аналитике података за откривање преваре

Многе осигуравајуће компаније користе различите алате за откривање превара како би открили превару. Али потребан је поузданији оквир како би процес откривања превара био успјешнији. Овде смо навели неколико корака о томе како имплементирати аналитику за откривање превара

  • Изведите СВОТ

Многе организације су схватиле све већи значај аналитике превара. Али у журби се одлучују за скупа решења за откривање превара која се не подударају са снагама и слабостима компаније. Стога организације треба да ураде СВОТ анализу пре него што почну са програмом откривања превара како би могле да функционишу у потпуности.

  • Изградите посебан тим за управљање преварама

Традиционалне компаније немају посебан тим за откривање превара. Али ових је дана важно имати посвећен тим који ради на проналажењу и спречавању превара у организацији. Тим треба имати правилан проток и правилан систем откривања превара.

  • Опција за изградњу или куповину

Када се СВОТ анализа заврши и додељивање тима, важно је да компаније одлуче како желе да примене аналитику и која средства су потребна. Компаније морају знати да ли су способне да направе аналитичко решење за себе или би требало да набаве аналитичко решење за откривање превара од продавца. Ако постоји потреба за куповином, компанија би требало да уради истраживање различитих добављача за откривање превара и њихових производа доступних на тржишту који одговара њиховој компанији. Неколико је важних фактора који се требају узети у обзир приликом куповине решења за анализу преваре попут трошкова, корисничког интерфејса, скалабилности, лакоће интеграције и других.

  • Очистите податке

Интегришите све базе података у организацију и уклоните све нежељене ствари из база података.

  • Наведите релевантна правила пословања

Предузећа би требало да смисле правила пословања након што истражују ресурсе и стручност компаније. Постоје различите врсте превара, а неке од њих су специфичне за одређену индустрију. Спољни добављач не може изградити робусно решење за откривање преваре без добијања одговарајућих улога од организације или компаније.

  • Постављање прага

Без обзира да ли је решење уграђено или се купује изван компаније, требало би да дају граничне вредности за различите аномалије. Прагови се постављају помоћу детекције аномалије. Ако су границе постављене превисоко, онда постоје шансе да превара прође између њих. Ако су границе постављене прениско, тада се троши много времена и ресурса. Стога би организација требала бити веома паметна у одређивању прагова

  • Предиктивно моделирање

Алат за ископавање података користи се за израду модела који дају резултате склон превари који су повезани са неидентификованим метрикама. Након што се оцењивање обави аутоматски, резултати се успостављају за преглед и даљу анализу.

  • Коришћење СНА

СНА се показао као најефикаснији програм откривања превара моделирањем односа између различитих ентитета.

  • Изградите интегрисани систем управљања случајевима који ће користити социјалне медије

Систем управљања случајевима омогућава истражитељу да зна о свим важним налазима који су релевантни за истрагу и то могу бити или структуирани или неструктурирани подаци. Метрике су показатељи преваре и могу бити од користи за поређење на нивоу организације или мреже.

  • Аналитичка решења за напред

Компаније би увек требале пазити на све додатне изворе података и треба их интегрисати у тренутни програм откривања превара како би изградиле најефикаснији и најучинковитији програм откривања превара. То ће вам помоћи да искоријените све нове преваре које би се могле развити у будућности.

Закључак

Превара ће се повећавати како се повећава обим трансакција вашег пословања. Напредак технологије је плус и минус за ваше пословање, јер отвара нове могућности за преваранте. аналитика за откривање преваре може да игра веома важну улогу у препознавању преваре у раним фазама и заштити вашег предузећа од великих губитака. Не треба пуно времена и ресурса да бисте покренули анализу превара за своје пословање. Започните с малим пројектом откривања превара, а затим крените са ширењем. То може трајати само неколико недеља.

Категорија:

Велики података