Teknikker for å oppdage svindelanalyse - I disse dager administreres og lagres forretningsdata av IT-systemer i en organisasjon. Derfor stoler organisasjoner mer på IT-systemer for å støtte forretningsprosesser. På grunn av slike IT-systemer har nivået på menneskelig interaksjon blitt redusert i større grad, noe som igjen blir hovedårsaken til at svindel skal finne sted i en organisasjon. For å oppdage og forhindre slike svindel igjen, går organisasjoner inn for automatisert kontroll.

Frauddeteksjon

Frauddeteksjon betyr identifisering av faktisk eller forventet svindel som skal finne sted i en organisasjon. En organisasjon må implementere riktige systemer og prosesser for å oppdage svindel på et tidlig tidspunkt eller til og med før det oppstår. Frauddeteksjon består av følgende teknikker

  • Proaktiv og reaktiv
  • Manuell og automatisert

En organisasjon bør inkludere disse svindeldeteksjonsteknikkene i sin strategi mot bedrageri

Hvorfor er detektering av svindel viktig?

Svindeldeteksjonsteknikk er viktig for en organisasjon for å finne ut av ny type svindel og også noen tradisjonelle svindel. Selv den mest effektive teknikken for svindelavdekking kan omgås av en dyktig svindler. Så organisasjonen bør være veldig flink når det gjelder å utvikle slike teknikker for fjerning av svindel.

Fordelene med å oppdage svindel inkluderer følgende

  • Redusert eksponering for uredelige aktiviteter
  • Reduserte kostnader forbundet med svindel
  • Finn ut de utsatte ansatte som er utsatt for svindel
  • Ha organisatoriske kontroller
  • Forbedrer resultatene fra organisasjonen
  • Oppnår tilliten og tilliten til aksjonærene i organisasjonen

Analytics for overvåking av svindel

Tilgjengeligheten til forretningsdata fra interne og eksterne kilder har blitt enklere. Dette gjør at organisasjonene bruker analytics i sine program for svindelavdekking. Bedrageri Dataanalyse spiller en avgjørende rolle for tidlig oppdagelse og overvåking av svindel. Disse dataanalytiske teknikkene vil hjelpe organisasjonen med å oppdage mulige tilfeller av svindel og implementere et effektivt svindelovervåkningsprogram for å beskytte organisasjonen.

Hva er svindelanalyse?

Bedragerianalyse er en kombinasjon av analytisk teknologi og svindelanalyseteknikker med menneskelig interaksjon som vil bidra til å oppdage mulige upassende transaksjoner som svindel eller bestikkelse enten før transaksjonen er utført eller etter at transaksjonen er utført.

Hvorfor svindelanalyse?

Tradisjonell anomali-deteksjon og forskjellige regelbaserte metoder er allerede i praksis av mange organisasjoner for å oppdage og forhindre svindel. Men de er ikke så mektige. De har sine egne grenser. Når analyser legges til slike tradisjonelle metoder, forbedrer det muligheten for gjenkjenning av svindel og gir en ny dimensjon til teknologiene for fjerning av svindel.

En annen viktig grunn til å bruke dataanalyse for å håndtere svindel, er fordi interne kontrollsystemer i disse dager har kontrollsvakheter. For å unngå dette bør organisasjonene ha en kontroll over hver transaksjon som finner sted og teste transaksjonen ved bruk av svindelanalyse.

Og svindelanalyse hjelper deg også med å måle ytelsen som vil hjelpe deg med å standardisere og ha en kontroll for konstant forbedring.

Fordelene med svindelanalyse

  • Identifiser skjulte mønstre

Bedragerianalyse identifiserer nye mønstre, trender og scenarier som svindel foregår under. Mens tradisjonelle tilnærminger går glipp av slike ting.

  • Dataintegrasjon

Bedragerianalyser spiller en viktig rolle i å integrere data. Den kombinerer data fra forskjellige kilder og offentlige poster som kan integreres i en modell.

  • Forbedre eksisterende innsats

Bedragerianalyser erstatter ikke de tradisjonelle regelbaserte metodene, men det gir bare opp til din eksisterende innsats for å gi deg mer forbedrede resultater

  • Utnyttelse av ustrukturerte data

Bedragerianalyse hjelper med å oppnå den beste verdien fra ustrukturerte data. De fleste av de strukturerte dataene lagres i datavarehus i organisasjonen. Men ustrukturerte data er stedet der mer uredelige aktiviteter foregår. Det er her tekstanalyse spiller en viktig rolle i gjennomgangen av ustrukturerte data og forhindrer svindel fra å finne sted.

  • Forbedre ytelsen

Med bruk av svindelanalyse kan du enkelt identifisere hva som fungerer for din organisasjon og hva som ikke fungerer for din organisasjon

Data Analytics-prosess

Fremgangsmåte for å lage ditt svindelprogram

  • Lag en profil som inkluderer alle områdene der det forventes svindel og mulige typer svindel i disse områdene.
  • Mål risikoen for svindel og den generelle eksponeringen for organisasjonen. Prioriter risikoen basert på svindel.
  • Følg ad-hoc testmetode for å finne indikatorer for svindel i bestemte områder av organisasjonen
  • Etabler risikovurdering og bestemmer hvor du vil være nærmere oppmerksom
  • Overvåk aktiviteten og kommuniser den i hele organisasjonen slik at ansatte i organisasjonen er klar over hva som skjer i organisasjonen
  • Hvis det er funnet noe svindel, må du informere ledelsen øyeblikkelig om å løse problemet og finne ut hvorfor det skjedde
  • Fix eventuelle ødelagte kontroller
  • Adskillelse av plikter er veldig viktig
  • Utvid omfanget av programmet og gjenta prosessen

Metoder for svindelanalyse

Det er fem viktige metoder for å oppdage svindel.

  • prøvetaking

Prøvetaking er obligatorisk for visse prosesser med gjenkjenning av svindel. Prøvetaking vil være mer effektivt der det er mye datapopulasjon involvert. Men fortsatt har det sin egen ulempe. Det kan hende at prøvetaking ikke er i stand til å fullstendig kontrollere svindeldeteksjonen, ettersom det bare er tatt med få befolkninger. Bedrageriske transaksjoner skjer ikke tilfeldig, derfor trenger en organisasjon å teste alle transaksjonene for effektivt å oppdage svindel.

  • Ad-Hoc

Ad-Hoc er ikke annet enn å finne ut svindel ved hjelp av en hypotese. Det lar deg utforske. Du kan teste transaksjonene og finne ut om det er noen muligheter for svindel å finne sted. Du kan ha en hypotese for å teste og finne ut om det er noen svindelaktiviteter som skjer, og deretter kan du undersøke det samme.

  • Gjentagende eller kontinuerlig analyse

Gjentagende eller konkurransedyktig analyse betyr å lage og sette opp skript som skal kjøres mot store datamengder for å identifisere svindel slik de oppstår over en periode.

Kjør skriptet hver dag for å gå gjennom alle transaksjoner og få periodisk varsling om svindel. Denne metoden kan hjelpe deg med å forbedre den generelle effektiviteten og konsistensen av svindeloppdagelsesprosessene.

  • Analytics-teknikker

Analytiske teknikker hjelper deg å finne ut svindel som ikke er normal

  • Beregn statistiske parametere for å finne ut verdier som overstiger gjennomsnittet av standardavvik.
  • Se på høye og lave verdier og finn ut avvikene der. Slike avvik er ofte indikatorene på svindel
  • Klassifiser dataene - Gruppér dine data og transaksjoner basert på spesifikke faktorer som geografisk område.

Benfords lov

Benfords lov kan ofte brukes som en indikator på uredelige data. Benfords distribusjon er ujevn, med mindre sifre mer sannsynlig enn de større sifrene. Ved å bruke Benfords lov kan du teste visse punkter og tall og identifisere de som vises ofte enn de er ment, og derfor er de mistenkte.

Det er flere andre verktøy for datautvinning av svindel for å oppdage svindel

  • Datamatching - Denne metoden vil finne ut om det er noen data som nøyaktig samsvarer med andre data.
  • Høres ut som - Dette er en annen kraftig metode der den identifiserer varianter av gyldige navn på selskapets ansatte.
  • Duplikater - Dette er en annen metode som ofte brukes av mange organisasjoner for å identifisere svindel, samt eventuelle feil som oppstår i alle forretningstransaksjoner.
  • Gap - På denne metoden kan du finne ut de manglende sekvensielle dataene. For eksempel hvis du har innkjøpsordrer som er utstedt av selskapet i rekkefølge og hvis noe mangler, kan du enkelt finne ut av det. Dette er en enkel metode, og den vil fungere utmerket hvis den brukes riktig.

Fraud Analytics i forsikringsselskaper

Dataanalyse har vist seg å være virkelig pålitelig når det gjelder svindeloppdagelse på forskjellige felt. La oss ta et eksempel på svindeloppdagelse av forsikringsselskap som bruker metoder for bedrageribetektering

Tre metoder for gjenkjenning av svindel brukt av forsikringsselskapet

  1. Sosialt nettverk analyse (SNA)

SNA-metoden følger hybridtilnærmingen for å oppdage svindel. Hybridtilnærmingen inkluderer organisatoriske forretningsregler, statistiske metoder, mønsteranalyse og nettverkskoblingsanalyse. Når du søker etter svindel i koblingsanalyse, må du se etter klynger og hvordan klynger forholder seg til andre. Flere datakilder som poster, dommer og konkurser kan integreres i en modell.

Figuren nedenfor forklarer strømmen av metode for deteksjon av SNA-svindel i et forsikringsselskap

  1. Fraud Detection Predictive Analytics for big data

Predictive analytics bruker tekstanalyse og sentimentanalyse for å se på big data for gjenkjenning av svindel. Prediksiv analyse har blitt mye brukt av mange organisasjoner siden den hjelper til med å proaktivt oppdage svindel. I begynnelsen ble prediktiv analyse brukt til å analysere statistisk informasjon lagret i de strukturerte databasene, men nå utvides den til big data-riket. Bildet gitt nedenfor representerer strømmen av svindeloppdagelse ved bruk av big data-analyse

  1. Social Customer Relationship Management (CRM)

Social CRM er et prosess med svindeloppdagelsesprogram. I disse dager er det veldig viktig for forsikringsselskapene å knytte sosiale medier til CRM. Å knytte sosiale medier til CRM øker åpenheten hos kundene. Denne åpenheten får kundene tillit over organisasjonen. Dette kundesentriske økosystemet drar fordel av virksomheten i stor grad og ser også gjennom at kundene har kontroll. Følgende diagram representerer flyten av Social CRM i forsikringsselskaper

Implementering av Data Analytics for bedrageri

Mange forsikringsselskaper bruker forskjellige verktøy for å oppdage svindel for å oppdage svindel. Men et mer pålitelig rammeverk er nødvendig for å gjøre prosessen med bedragerioppdagelse mer vellykket. Vi har her listet noen få trinn for hvordan du kan implementere analyser for gjenkjenning av svindel

  • Utfør SWOT

Mange organisasjoner har innsett at det øker viktigheten av svindelanalyse. Men i en fart velger de dyre løsninger for svindeloppdagelse som ikke samsvarer med selskapets styrker og svakheter. Derfor bør organisasjoner gjøre SWOT-analyse før de starter med svindeloppdagelsesprogram for å få det til å fungere fullt ut.

  • Bygg et dedikert team for svindelstyring

Tradisjonelle selskaper har ikke et spesifikt team for påvisning av svindel. Men i disse dager er det viktig å ha et dedikert team som jobber for å finne og forhindre svindel i organisasjonen. Teamet skal ha en ordentlig flyt og et ordentlig rapporteringssvindel for rapporteringssvindel.

  • Bygg eller kjøp alternativ

Når SWOT-analysen er over og teamfordelingen er utført, er det viktig for bedriftene å bestemme hvordan de vil implementere analyser og hvilke ressurser som kreves. Bedrifter trenger å vite om de er i stand til å bygge en analyseløsning for seg selv, eller skal de kjøpe en analytisk svindeloppdagelsesløsning fra en leverandør. Hvis det er behov for å kjøpe, bør selskapet gjøre en undersøkelse om de forskjellige leverandørene av svindel og deres produkter tilgjengelig i markedet som passer deres selskap. Det er få viktige faktorer som må vurderes når du kjøper analyser av svindelanalyser som kostnader, brukergrensesnitt, skalerbarhet, enkel integrering og andre.

  • Rengjør data

Integrer alle databasene i organisasjonen og fjern alle uønskede ting fra databasene.

  • Lag relevante forretningsregler

Bedrifter bør komme med forretningsregler etter å ha forsket på selskapets ressurser og kompetanse. Det er forskjellige typer svindel, og få av dem er spesifikke for en bestemt industri. Den eksterne leverandøren kan ikke bygge en robust løsning for svindelavdekning uten å få de rette innspillene fra organisasjonen eller selskapet.

  • Stille terskel

Enten løsningen er innebygd eller kjøpt utenfor selskapet, bør gi grenseverdier for forskjellige avvik. Terskelverdier stilles ved bruk av avviksdeteksjon. Hvis grensene er satt for høye, er det sjanser for at svindel sklir innimellom. Hvis grensene er satt for lave, sløses mye tid og ressurser. Derfor bør en organisasjon være veldig flink når det gjelder å bestemme tersklene

  • Prediktiv modellering

Data mining-verktøy brukes til å lage modeller som produserer bedragerier, som er knyttet til uidentifiserte beregninger. Etter at scoringen er utført automatisk, etableres resultatene for gjennomgang og videre analyse.

  • Bruker SNA

SNA har vist seg å være det mest effektive programmet for svindelavdekning ved å modellere forhold mellom ulike enheter.

  • Bygg et integrert saksbehandlingssystem som utnytter sosiale medier

Saksbehandlingssystem lar en etterforsker vite om alle viktige funn som er relevante for en etterforskning, og det kan være strukturerte eller ustrukturerte data. Metrikk er indikatorene for svindel, og det kan være nyttig for sammenligning på organisasjonsnivå eller nettverksnivå.

  • Fremtidsrettede analyseløsninger

Bedrifter bør alltid se opp for ytterligere datakilder og bør integrere dem med det gjeldende svindeloppdagingsprogrammet for å bygge det mest effektive og effektive svindelavdekningsprogrammet. Dette vil hjelpe deg med å utrydde eventuelle nye svindel som kan utvikle seg i fremtiden.

Konklusjon

Svindel vil øke etter hvert som transaksjonsvolumet til bedriften din øker. Teknologiutvikling er et pluss så vel som et minus for virksomheten din, da den åpner for nye muligheter for svindlere. analyse for å oppdage svindel kan spille en veldig viktig rolle i å identifisere svindel i de tidlige stadiene og beskytte virksomheten din mot store tap. Det krever ikke mye tid og ressurser for å få bedragerianalyser for virksomheten din. Kom i gang med et lite prosjekt for å oppdage svindel, og begynn å utvide. Det kan ta så lite som få uker.

Kategori:

Stor Data