Tekniker för att upptäcka bedrägerianalys - Idag hanteras och lagras affärsdata av IT-system i en organisation. Därför litar organisationer mer på IT-system för att stödja affärsprocesser. På grund av sådana IT-system har nivån på mänsklig interaktion minskats i större utsträckning, vilket i sin tur blir den främsta orsaken till att bedrägerier äger rum i en organisation. För att upptäcka och förhindra sådana bedrägerier går organisationer igen in för automatiserade kontroller.

Spårning av bedrägerier

Bedrägeri upptäckt innebär identifiering av faktiskt eller förväntat bedrägeri som ska äga rum i en organisation. En organisation måste implementera korrekt system och processer för att upptäcka bedrägerier i ett tidigt skede eller till och med innan det inträffar. Bedrägeri upptäckt består av följande tekniker

  • Proaktiv och reaktiv
  • Manuell och automatiserad

En organisation bör inkludera dessa tekniker för bedrägeriupptäckt i sin strategi för bedrägeribekämpning

Varför är bedrägeri upptäckt viktigt?

Bedrägerieteknik är viktigt för en organisation att ta reda på nya typer av bedrägerier och även så traditionella bedrägerier. Till och med den effektivaste bedrägerietekniken kan kringgås av en skicklig bedräger. Så organisationen borde vara mycket smart när det gäller att utveckla sådana tekniker för bedrägeriupptäckt.

Fördelarna med upptäckt av bedrägerier inkluderar följande

  • Minskad exponering för bedrägliga aktiviteter
  • Minskade kostnader i samband med bedrägeri
  • Ta reda på de utsatta anställda som är utsatta för bedrägerier
  • Ha organisatoriska kontroller
  • Förbättrar organisationens resultat
  • Förvärvar förtroendet för organisationens aktieägare

Analys för övervakning av bedrägerier

Tillgängligheten till affärsdata från interna och externa källor har blivit lättare. Detta gör att organisationerna använder analyser i sina program för bedrägeriupptäckt. Bedrägeri Dataanalys spelar en avgörande roll vid tidig upptäckt och övervakning av bedrägerier. Dessa dataanalystekniker hjälper organisationen att upptäcka möjliga fall av bedrägeri och implementera ett effektivt bedrägeriövervakningsprogram för att skydda organisationen.

Vad är bedrägeri Analytics?

Bedrägeri-analys är en kombination av analytisk teknik och bedrägeri-analystekniker med mänsklig interaktion som hjälper till att upptäcka eventuella felaktiga transaktioner som bedrägeri eller mutor antingen innan transaktionen är genomförd eller efter att transaktionen har genomförts.

Varför bedrägeri Analytics?

Traditionell anomali-upptäckt och olika regler baserade metoder finns redan i praktik av många organisationer för att upptäcka och förhindra bedrägeri. Men de är inte så kraftfulla. De har sina egna gränser. När analyser läggs till sådana traditionella metoder förbättrar det möjligheterna att upptäcka bedrägerier och ger en ny dimension till bedrägerieteknik.

Ett annat viktigt skäl för att använda dataanalys för att hantera bedrägeri är att de interna kontrollsystemen i dag har svagheter i kontrollen. För att undvika detta bör organisationerna ha en kontroll över varje transaktion som sker och testa transaktionen med bedrägerianalys.

Och bedrägerianalyser hjälper också till att mäta prestandan som hjälper dig att standardisera och ha en kontroll för ständig förbättring.

Fördelarna med bedrägeri Analytics

  • Identifiera dolda mönster

Bedrägerianalys identifierar nya mönster, trender och scenarier under vilka bedrägerier äger rum. Medan traditionella tillvägagångssätt missar sådana saker.

  • Dataintegration

Bedrägerianalys spelar en viktig roll i att integrera data. Den kombinerar data från olika källor och offentliga register som kan integreras i en modell.

  • Förbättra befintliga ansträngningar

Bedrägerianalys ersätter inte de traditionella reglerna baserade metoderna, men det kompletterar bara dina befintliga ansträngningar för att ge dig bättre resultat

  • Utnyttja ostrukturerade data

Bedrägerianalyser hjälper till att få det bästa värdet från ostrukturerade data. De flesta strukturerade data lagras i organisationens datalager. Men ostrukturerad information är platsen där mer bedrägliga aktiviteter sker. Det är här textanalys spelar en viktig roll för att granska ostrukturerade data och förhindra bedrägeri från att äga rum.

  • Förbättra prestandan

Med hjälp av bedrägerianalys kan du enkelt identifiera vad som fungerar för din organisation och vad som inte fungerar för din organisation

Data Analytics Process

Steg för att skapa ditt bedrägeriprogram

  • Skapa en profil som inkluderar alla områden där bedrägeri förväntas inträffa och möjliga typer av bedrägerier i dessa områden.
  • Mät risken för bedrägeri och den totala exponeringen för organisationen. Prioritera riskerna baserade på bedrägeri.
  • Följ ad-hoc-testmetod för att hitta indikatorer på bedrägeri i vissa organisationsområden
  • Upprätta riskbedömning och bestäm var du ska ägna mer uppmärksamhet åt dig
  • Övervaka aktiviteten och kommunicera den i hela organisationen så att anställda i organisationen är medvetna om händer i organisationen
  • Om det finns några bedrägerier, informera ledningen omedelbart för att lösa problemet och ta reda på varför det hände
  • Fixa alla trasiga kontroller
  • Uppdelning av uppgifter är mycket viktigt
  • Utöka programmets omfattning och upprepa processen

Metoder för bedrägeri Analytics

Det finns fem viktiga metoder för att upptäcka bedrägerier.

  • provtagning

Provtagning är obligatorisk för vissa processer för att upptäcka bedrägerier. Provtagningen kommer att vara mer effektiv när det finns en hel del datapopulation. Men det har fortfarande sin egen nackdel. Urvalet kanske inte kan kontrollera bedrägeriet fullt ut eftersom det bara tar några få befolkningsgrupper i beaktande. Bedrägliga transaktioner inträffar inte slumpmässigt och därför måste en organisation testa alla transaktioner för att effektivt upptäcka bedrägerier.

  • Ad-hoc

Ad-Hoc är inget annat än att ta reda på bedrägerier med hjälp av en hypotes. Det låter dig utforska. Du kan testa transaktionerna och ta reda på om det finns några möjligheter till bedrägeri. Du kan ha en hypotes för att testa och ta reda på om det finns någon bedräglig aktivitet som inträffar och sedan kan du undersöka detsamma.

  • Repetitiv eller kontinuerlig analys

Repetitiv eller konkurrenskraftig analys innebär att skapa och ställa in skript för att köra mot stora datamängder för att identifiera bedrägerier som de inträffar under en tidsperiod.

Kör skriptet varje dag för att gå igenom alla transaktioner och få regelbundet meddelande angående bedrägerier. Den här metoden kan hjälpa dig att förbättra den övergripande effektiviteten och konsekvensen i dina bedrägeriupptäckningsprocesser.

  • Analytics-tekniker

Analytiska tekniker hjälper dig att ta reda på bedrägerier som inte är normala

  • Beräkna statistiska parametrar för att ta reda på värden som överskrider medelvärdena för standardavvikelse.
  • Titta på höga och låga värden och ta reda på avvikelserna där. Sådana avvikelser är ofta indikatorerna på bedrägeri
  • Klassificera data - Gruppera dina data och transaktioner baserat på specifika faktorer som geografiskt område.

Benfords lag

Benfords lag kan ofta användas som en indikator på bedrägliga uppgifter. Benfords distribution är olikformig med mindre siffror mer troliga än de större siffrorna. Med Benfords lag kan du testa vissa punkter och nummer och identifiera de som förekommer ofta än de är tänkta och därför är de misstänkta.

Det finns flera andra verktyg för att utvärdera bedrägeri för att upptäcka bedrägerier

  • Datamatchning - Denna metod kommer att ta reda på om det finns några data som exakt matchar med annan data.
  • Låter som - Detta är en annan kraftfull metod där den identifierar variationer av giltiga företagens anställdsnamn.
  • Duplikat - Detta är en annan metod som oftast används av många organisationer för att identifiera bedrägeri och eventuella fel som uppstår inom alla affärstransaktioner.
  • Gap - På den här metoden kan du ta reda på saknade sekvensdata. Om du till exempel har inköpsorder som utfärdas av företaget i sekvensordning och om något saknas kan du enkelt ta reda på det. Detta är en enkel metod och den kommer att fungera bra om den används korrekt.

Bedrägerianalys i försäkringsbolag

Dataanalys har visat sig vara pålitligt när det gäller bedrägeri på olika områden. Låt oss ta ett exempel på bedrägeriupptäckt av försäkringsbolag som använder metoder för bedrägeri

Tre metoder för att upptäcka bedrägerier som används av försäkringsbolaget

  1. Social Network Analysis (SNA)

SNA-metoden följer hybridmetoden för att upptäcka bedrägerier. Hybridmetoden inkluderar organisatoriska affärsregler, statistiska metoder, mönsteranalys och nätverkslänkanalys. När du söker efter bedrägerier i länkanalys måste du leta efter kluster och hur kluster förhåller sig till andra. Flera datakällor som poster, domar och konkurser kan integreras i en modell.

Nedanstående figur förklarar flödet av upptäcktsmetod för SNA-bedrägeri i ett försäkringsbolag

  1. Bedrägeri upptäckt Predictive Analytics för big data

Predictive analytics använder textanalys och sentimentanalys för att titta på big data för bedrägeriupptäckt. Prediktiv analys har använts i stor utsträckning av många organisationer eftersom det hjälper till att proaktivt upptäcka bedrägerier. I början användes prediktiv analys för att analysera statistisk information lagrad i de strukturerade databaserna men nu utvidgas den till big data-området. Bilden nedan visar flödet av bedrägeri upptäckt med hjälp av big data-analys

  1. Social Customer Relationship Management (CRM)

Social CRM är ett program för att upptäcka bedrägerier. I dessa dagar är det mycket viktigt för försäkringsbolagen att länka sociala medier till deras CRM. Att länka sociala medier till CRM ökar transparensen hos kunderna. Denna transparens får kundernas förtroende för organisationen. Detta kundcentriska ekosystem gynnar verksamheten i stor utsträckning och ser också genom att kunderna har kontroll. Följande diagram visar flödet av Social CRM i försäkringsbolag

Implementera Data Analytics för bedrägeri

Många försäkringsbolag använder olika bedrägerier för att upptäcka bedrägerier. Men ett mer pålitligt ramverk behövs för att göra bedrägeriupptäckningsprocessen mer framgångsrik. Vi har här listat några steg om hur du implementerar analyser för bedrägeriupptäckt

  • Utför SWOT

Många organisationer har insett att det ökade vikten av bedrägerianalys. Men i bråttom väljer de dyra lösningar för bedrägeriupptäckt som inte matchar företagets styrkor och svagheter. Därför bör organisationer göra SWOT-analys innan de börjar med bedrägerietekteringsprogram för att det ska fungera till fullo.

  • Bygg ett dedicerat team för bedrägerihantering

Traditionella företag har inte ett specifikt team för bedrägeriupptäckt. Men i dag är det viktigt att ha ett dedikerat team som arbetar för att hitta och förebygga bedrägerier i organisationen. Teamet bör ha ett ordentligt flöde och ett ordentligt system för rapportering av bedrägerier.

  • Bygg eller köp alternativet

När SWOT-analysen är över och teamallokering är klar är det viktigt för företagen att bestämma hur de vill implementera analys och vilka resurser som krävs. Företag behöver veta om de kan bygga en analyslösning för sig själva eller ska de köpa en lösning för analys av bedrägeri från en leverantör. Om det finns ett behov av att köpa bör företaget undersöka de olika leverantörerna av bedrägeri och deras produkter tillgängliga på marknaden som passar deras företag. Det finns få viktiga faktorer som ska beaktas vid köp av bedrägeri-analyslösningar som kostnad, användargränssnitt, skalbarhet, enkel integration och andra.

  • Rengör data

Integrera alla databaser i organisationen och ta bort alla oönskade saker från databaserna.

  • Lägg upp relevanta affärsregler

Företag bör komma med affärsregler efter att ha gjort en undersökning om företagets resurser och expertis. Det finns olika typer av bedrägerier och få av dem är specifika för en viss bransch. Den externa leverantören kan inte bygga en robust lösning för bedrägeriupptäckt utan att få rätt input från organisationen eller företaget.

  • Ställa in tröskeln

Oavsett om lösningen är inbyggd eller köpts utanför företaget bör det ge gränsvärden för olika avvikelser. Gränsvärden ställs in med avvikande detektering. Om gränserna ställs för höga finns det chanser att bedrägerier glider mellan dem. Om gränserna ställs in för låga slöser mycket tid och resurser. Därför bör en organisation vara mycket smart när det gäller att fastställa trösklarna

  • Förutsägbar modellering

Data mining-verktyg används för att bygga modeller som ger bedömningar av bedrägeri som är kopplade till oidentifierade mätvärden. Efter att poängen gjorts automatiskt fastställs resultaten för granskning och vidare analys.

  • Använda SNA

SNA har visat sig vara det mest effektiva bedrägerietekteringsprogrammet genom att modellera relationer mellan olika enheter.

  • Bygg ett integrerat ärendehanteringssystem som utnyttjar sociala medier

Fallhanteringssystem låter en utredare veta om alla viktiga fynd som är relevanta för en utredning och det kan vara antingen strukturerade eller ostrukturerade data. Mätvärden är indikatorerna på bedrägeri och det kan vara till hjälp för jämförelse på organisationsnivå eller nätverksnivå.

  • Framåtblickande analyslösningar

Företag bör alltid leta efter eventuella ytterligare datakällor och bör integrera dem med det nuvarande program för bedrägeriupptäckt för att bygga det mest effektiva och effektiva bedrägerietekteringsprogrammet. Detta hjälper dig att utrota nya bedrägerier som kan komma att utvecklas i framtiden.

Slutsats

Bedrägerier kommer att öka när transaktionsvolymen för ditt företag ökar. Teknologiska framsteg är ett plus såväl som ett minus för ditt företag eftersom det öppnar nya möjligheter för bedrägerier. analys för att upptäcka bedrägeri kan spela en mycket viktig roll för att identifiera bedrägerier i de tidiga stadierna och skydda ditt företag från stora förluster. Det kräver inte mycket tid och resurser för att få bedrägeri-analys för ditt företag. Kom igång med ett litet projekt för bedrägeriupptäckt och börja sedan expandera. Det kan ta så lite som några veckor.

Kategori:

Big Data