Technieken om fraudeanalyses te detecteren - Tegenwoordig worden bedrijfsgegevens beheerd en opgeslagen door IT-systemen in een organisatie. Daarom vertrouwen organisaties meer op IT-systemen om bedrijfsprocessen te ondersteunen. Vanwege dergelijke IT-systemen is het niveau van menselijke interactie in grotere mate verlaagd, wat op zijn beurt de belangrijkste reden wordt voor fraude in een organisatie. Om dergelijke fraude opnieuw te detecteren en te voorkomen, gaan organisaties voor geautomatiseerde controles.

Fraude detectie

Fraudedetectie betekent de identificatie van daadwerkelijke of verwachte fraude die binnen een organisatie zal plaatsvinden. Een organisatie moet de juiste systemen en processen implementeren om fraude in een vroeg stadium of zelfs voordat het zich voordoet op te sporen. Fraudedetectie bestaat uit de volgende technieken

  • Proactief en reactief
  • Handmatig en geautomatiseerd

Een organisatie moet deze fraudedetectietechnieken in haar strategie voor fraudebestrijding opnemen

Waarom is fraudeopsporing belangrijk?

Fraudeopsporingstechniek is belangrijk voor een organisatie om nieuwe soorten fraude te ontdekken en ook voor sommige traditionele fraude. Zelfs de meest effectieve fraudedetectietechniek kan worden omzeild door een ervaren fraudeur. Dus de organisatie moet heel slim zijn in het ontwikkelen van dergelijke fraudedetectietechnieken.

De voordelen van fraudedetectie omvatten het volgende

  • Verminderde blootstelling aan frauduleuze activiteiten
  • Lagere kosten in verband met fraude
  • Ontdek de kwetsbare werknemers die risico lopen op fraude
  • Organisatorische controles hebben
  • Verbetert de resultaten van de organisatie
  • Krijgt het vertrouwen van de aandeelhouders van de organisatie

Analytics voor fraudecontrole

De toegankelijkheid van bedrijfsgegevens uit interne en externe bronnen is eenvoudiger geworden. Dit zorgt ervoor dat organisaties analyses kunnen gebruiken in hun fraudedetectieprogramma's. Fraude Data-analyse speelt een cruciale rol bij de vroege detectie en monitoring van fraude. Deze gegevensanalysetechnieken zullen de organisatie helpen om mogelijke gevallen van fraude te detecteren en een effectief fraudecontroleprogramma te implementeren om de organisatie te beschermen.

Wat is fraudeanalyse?

Fraudeanalyse is de combinatie van analytische technologie en fraudeanalysetechnieken met menselijke interactie die helpt bij het detecteren van mogelijke ongepaste transacties, zoals fraude of omkoping, voordat de transactie is voltooid of nadat de transactie is voltooid.

Waarom fraudeanalyses?

Traditionele anomaliedetectie en verschillende op regels gebaseerde methoden worden in de praktijk al door veel organisaties gebruikt om fraude op te sporen en te voorkomen. Maar ze zijn niet zo krachtig. Ze hebben hun eigen grenzen. Wanneer analyses worden toegevoegd aan dergelijke traditionele methoden, verbetert dit de fraudedetectiemogelijkheden en geeft het een nieuwe dimensie aan de fraudedetectietechnieken.

Een andere belangrijke reden om data-analyse te gebruiken om fraude af te handelen, is omdat interne controlesystemen tegenwoordig tekortkomingen in de controle hebben. Om dit te voorkomen moeten de organisaties controle hebben over elke transactie die plaatsvindt en de transactie testen met behulp van fraudeanalyses.

En fraudeanalyses helpen ook om de prestaties te meten die u zullen helpen standaardiseren en controle hebben voor constante verbetering.

Voordelen van fraudeanalyse

  • Identificeer verborgen patronen

Fraudeanalyse identificeert nieuwe patronen, trends en scenario's waaronder fraude plaatsvindt. Terwijl traditionele benaderingen zulke dingen missen.

  • Gegevens integratie

Fraudeanalyse speelt een belangrijke rol bij het integreren van gegevens. Het combineert gegevens uit verschillende bronnen en openbare registers die in een model kunnen worden geïntegreerd.

  • Verbeter de bestaande inspanningen

Fraudeanalyse vervangt niet de traditionele, op regels gebaseerde methoden, maar draagt ​​gewoon bij aan uw bestaande inspanningen om u betere resultaten te bieden

  • Ongestructureerde gegevens benutten

Fraudeanalyse helpt bij het verkrijgen van de beste waarde uit ongestructureerde gegevens. De meeste gestructureerde gegevens worden opgeslagen in het datawarehouse van de organisatie. Maar ongestructureerde gegevens zijn de plaats waar meer frauduleuze activiteiten plaatsvinden. Dit is waar tekstanalyses een belangrijke rol spelen bij het beoordelen van de ongestructureerde gegevens en het voorkomen van fraude.

  • Verbeter de prestaties

Met behulp van fraudeanalyses kunt u eenvoudig identificeren wat werkt voor uw organisatie en wat niet werkt voor uw organisatie

Gegevensanalyseproces

Stappen om uw fraudeprogramma te maken

  • Maak een profiel met alle gebieden waar fraude wordt verwacht en de mogelijke soorten fraude in die gebieden.
  • Meet het risico van fraude en de algehele blootstelling aan de organisatie. Geef prioriteit aan de risico's op basis van fraude.
  • Volg de ad-hoc testmethode om indicatoren voor fraude in bepaalde organisatiegebieden te vinden
  • Stel een risicobeoordeling op en beslis waar u beter op let
  • Bewaak de activiteit en communiceer deze in de hele organisatie, zodat medewerkers in de organisatie op de hoogte zijn van het gebeuren in de organisatie
  • Als fraude wordt ontdekt, moet u het management onmiddellijk op de hoogte stellen om het probleem op te lossen en uit te zoeken waarom het is gebeurd
  • Herstel defecte bedieningselementen
  • Functiescheiding is zeer essentieel
  • Vergroot het bereik van het programma en herhaal het proces

Methoden van fraudeanalyse

Er zijn vijf belangrijke methoden voor het detecteren van fraude.

  • monsterneming

Bemonstering is verplicht voor bepaalde fraudedetectieprocessen. Bemonstering zal effectiever zijn wanneer er veel gegevenspopulatie bij betrokken is. Maar toch heeft het zijn eigen nadeel. Bemonstering is mogelijk niet in staat om de fraudedetectie volledig te beheersen, omdat er maar weinig mensen in aanmerking worden genomen. Frauduleuze transacties komen niet willekeurig voor en daarom moet een organisatie alle transacties testen om fraude effectief te detecteren.

  • AD hoc

Ad-Hoc is niets anders dan fraude ontdekken door middel van een hypothese. Hiermee kunt u verkennen. U kunt de transacties testen en nagaan of er mogelijkheden zijn voor fraude. U kunt een hypothese hebben om te testen en uit te vinden of er frauduleuze activiteiten plaatsvinden en dan kunt u dit onderzoeken.

  • Herhaalde of continue analyse

Herhaalde of competitieve analyse betekent het maken en instellen van scripts die worden uitgevoerd tegen grote hoeveelheden gegevens om de fraude te identificeren die zich gedurende een bepaalde periode voordoet.

Voer het script elke dag uit om alle transacties te doorlopen en periodieke meldingen te ontvangen over de fraude. Deze methode kan helpen bij het verbeteren van de algehele efficiëntie en consistentie van uw fraudedetectieprocessen.

  • Analytics-technieken

Analytische technieken helpen u om fraude te ontdekken die niet normaal is

  • Bereken statistische parameters om waarden te vinden die het gemiddelde van de standaarddeviatie overschrijden.
  • Kijk naar hoge en lage waarden en ontdek de afwijkingen daar. Dergelijke afwijkingen zijn vaak de indicatoren voor fraude
  • Classificeer de gegevens - Groepeer uw gegevens en transacties op basis van specifieke factoren zoals geografisch gebied.

Wet van Benford

De wet van Benford kan vaak worden gebruikt als een indicator voor frauduleuze gegevens. De distributie van Benford is niet uniform met kleinere cijfers waarschijnlijker dan de grotere cijfers. Met behulp van de wet van Benford kun je bepaalde punten en getallen testen en die identificeren die vaak voorkomen dan ze zouden moeten zijn en daarom zijn ze de verdachte.

Er zijn verschillende andere dataminingtools voor fraudedetectie om fraude te detecteren

  • Data Matching - Deze methode zal uitzoeken of er gegevens zijn die exact overeenkomen met andere gegevens.
  • Klinkt als - Dit is een andere krachtige methode waarbij het variaties van geldige bedrijfsmedewerkernamen identificeert.
  • Duplicaten - Dit is een andere methode die door veel organisaties het meest wordt gebruikt om fraude te identificeren, evenals fouten die zich voordoen in alle zakelijke transacties.
  • Hiaten - In deze methode kunt u de ontbrekende opeenvolgende gegevens achterhalen. Als u bijvoorbeeld inkooporders heeft die door het bedrijf in opeenvolgende volgorde worden uitgegeven en als er iets ontbreekt, kunt u dit eenvoudig achterhalen. Dit is een eenvoudige methode en het zal geweldig werken als het correct wordt gebruikt.

Fraudeanalyse bij verzekeringsmaatschappijen

Gegevensanalyse is op verschillende gebieden zeer betrouwbaar gebleken in fraudedetectie. Laten we een voorbeeld nemen van fraudedetectie van verzekeringsmaatschappijen die methoden voor fraudedetectie gebruiken

Drie fraudedetectiemethoden gebruikt door verzekeringsmaatschappij

  1. Social Network Analysis (SNA)

SNA-methode volgt de hybride aanpak om fraude te detecteren. De hybride aanpak omvat organisatorische bedrijfsregels, statistische methoden, patroonanalyse en analyse van netwerkkoppeling. Wanneer u fraude zoekt in koppelingsanalyse, moet u zoeken naar clusters en hoe clusters zich verhouden tot anderen. Verschillende gegevensbronnen zoals archieven, uitspraken en faillissementen kunnen in een model worden geïntegreerd.

De onderstaande afbeelding verklaart de stroom van SNA-fraudedetectiemethode in een verzekeringsmaatschappij

  1. Voorspelling van fraude voor voorspellende analyses voor big data

Voorspellende analyse maakt gebruik van tekstanalyses en sentimentanalyse om big data te bekijken voor fraudedetectie. Voorspellende analyse wordt door veel organisaties veel gebruikt omdat het helpt bij het proactief opsporen van fraude. In het begin werd voorspellende analyse gebruikt om statistische informatie te analyseren die is opgeslagen in de gestructureerde databases, maar nu wordt deze uitgebreid tot het big data-domein. De onderstaande afbeelding geeft de stroom van fraudedetectie weer met behulp van big data-analyse

  1. Social Customer Relationship Management (CRM)

Social CRM is een proces van fraude detectie programma. Tegenwoordig is het erg belangrijk voor de verzekeringsmaatschappijen om sociale media te koppelen aan hun CRM. Het koppelen van sociale media aan CRM verhoogt de transparantie met de klanten. Deze transparantie wint het vertrouwen van de klanten in de organisatie. Dit klantgerichte ecosysteem is een groot voordeel voor het bedrijf en zorgt er ook voor dat de klanten de touwtjes in handen hebben. Het volgende diagram geeft de stroom van Social CRM in verzekeringsmaatschappijen weer

Implementeren van data-analyse voor fraudedetectie

Veel verzekeringsmaatschappijen gebruiken verschillende fraudedetectietools om fraude op te sporen. Maar een betrouwbaarder kader is nodig om het fraudeopsporingsproces succesvoller te maken. We hebben hier enkele stappen vermeld voor het implementeren van analyses voor fraudedetectie

  • Voer SWOT uit

Veel organisaties hebben het toenemende belang van fraudeanalyses ingezien. Maar in een haast kiezen ze voor dure fraudeoplossingen die niet overeenkomen met de sterke en zwakke punten van het bedrijf. Daarom moeten organisaties SWOT-analyse uitvoeren voordat ze beginnen met fraudeopsporingsprogramma om het volledig te laten werken.

  • Bouw een toegewijd fraudebeheerteam

Traditionele bedrijven hebben geen specifiek team voor fraudedetectie. Maar tegenwoordig is het belangrijk om een ​​toegewijd team te hebben dat werkt om fraude in de organisatie te vinden en te voorkomen. Het team moet een goede doorstroming en een goed meldingssysteem voor fraudedetectie hebben.

  • Bouw of koop optie

Zodra de SWOT-analyse voorbij is en de teamallocatie is voltooid, is het belangrijk voor de bedrijven om te beslissen hoe ze analyses willen implementeren en welke middelen nodig zijn. Bedrijven moeten weten of ze in staat zijn om een ​​analyseoplossing voor zichzelf te bouwen of moeten ze een analytische fraudeopsporingsoplossing van een leverancier kopen. Als het nodig is om te kopen, moet het bedrijf onderzoek doen naar de verschillende leveranciers van fraudedetectie en hun producten die beschikbaar zijn op de markt die bij hun bedrijf past. Er zijn enkele belangrijke factoren waarmee rekening moet worden gehouden bij het kopen van fraudeanalyses, zoals kosten, gebruikersinterface, schaalbaarheid, gemakkelijke integratie en andere.

  • Schone gegevens

Integreer alle databases in de organisatie en verwijder alle ongewenste dingen uit de databases.

  • Maak relevante bedrijfsregels op

Bedrijven moeten met bedrijfsregels komen na een onderzoek naar de middelen en expertise van het bedrijf. Er zijn verschillende soorten fraude en enkele daarvan zijn specifiek voor een bepaalde bedrijfstak. De externe leverancier kan geen robuuste oplossing voor fraudeopsporing bouwen zonder de juiste input van de organisatie of het bedrijf te krijgen.

  • De drempel instellen

Of de oplossing is ingebouwd of van buiten het bedrijf is gekocht, moet grenswaarden bieden voor verschillende anomalieën. Drempels worden ingesteld met behulp van anomaliedetectie. Als de grenzen te hoog zijn ingesteld, is er kans op fraude om tussendoor door te glippen. Als de grenzen te laag zijn ingesteld, gaat veel tijd en middelen verloren. Daarom moet een organisatie heel slim zijn bij het bepalen van de drempels

  • Voorspellende modellen

Data mining-tools worden gebruikt om modellen te bouwen die fraudebestendigheidsscores produceren die gekoppeld zijn aan niet-geïdentificeerde statistieken. Nadat het scoren automatisch is uitgevoerd, worden de resultaten vastgesteld voor beoordeling en verdere analyse.

  • SNA gebruiken

SNA is het meest effectieve fraudeopsporingsprogramma gebleken door relaties tussen verschillende entiteiten te modelleren.

  • Bouw een geïntegreerd case management systeem met behulp van sociale media

Case management systeem laat een onderzoeker op de hoogte van alle belangrijke bevindingen die relevant zijn voor een onderzoek en het kunnen gestructureerde of ongestructureerde gegevens zijn. Statistieken zijn de indicatoren van fraude en kunnen nuttig zijn voor vergelijking op organisatieniveau of netwerkniveau.

  • Toekomstgerichte analyseoplossingen

Bedrijven moeten altijd uitkijken naar aanvullende gegevensbronnen en deze integreren met het huidige fraudeopsporingsprogramma om het meest efficiënte en effectgerichte fraudeopsporingsprogramma te bouwen. Dit zal u helpen om nieuwe fraude tegen te gaan die zich in de toekomst zou kunnen ontwikkelen.

Conclusie

Fraude neemt toe naarmate het transactievolume van uw bedrijf toeneemt. Technologische vooruitgang is een pluspunt en een minpunt voor uw bedrijf omdat het nieuwe wegen opent voor fraudeurs. analyses om fraude te detecteren kunnen een zeer belangrijke rol spelen bij het identificeren van fraude in een vroeg stadium en het beschermen van uw bedrijf tegen zwaar verlies. Het vereist niet veel tijd en middelen om fraudeanalyses voor uw bedrijf te laten werken. Ga aan de slag met een klein fraudedetectieproject en begin dan met uitbreiden. Het kan zo weinig weken duren.

Categorie:

Big Data