Técnicas para detectar análises de fraude - Atualmente, os dados corporativos estão sendo gerenciados e armazenados pelos sistemas de TI em uma organização. Portanto, as organizações confiam mais nos sistemas de TI para dar suporte aos processos de negócios. Devido a esses sistemas de TI, o nível de interação humana foi reduzido em maior medida, o que, por sua vez, se torna o principal motivo da fraude em uma organização. Para detectar e impedir tais fraudes, as organizações recorrem a controles automatizados.

Detecção de fraude

Detecção de fraude significa a identificação de fraude real ou esperada a ocorrer dentro de uma organização. Uma organização precisa implementar sistemas e processos adequados para detectar fraudes em um estágio inicial ou mesmo antes que ocorra. A detecção de fraudes consiste nas seguintes técnicas

  • Proativo e Reativo
  • Manual e Automatizado

Uma organização deve incluir essas técnicas de detecção de fraude em sua estratégia antifraude

Por que a detecção de fraudes é importante?

A técnica de detecção de fraudes é importante para uma organização descobrir novos tipos de fraudes e também algumas fraudes tradicionais. Mesmo a técnica mais eficaz de detecção de fraude pode ser contornada por um fraudador qualificado. Portanto, a organização deve ser muito inteligente no desenvolvimento de tais técnicas de detecção de fraude.

Os benefícios da detecção de fraude incluem os seguintes

  • Exposição reduzida a atividades fraudulentas
  • Custos reduzidos associados à fraude
  • Descubra os funcionários vulneráveis ​​em risco de fraude
  • Tenha controles organizacionais
  • Melhora os resultados da organização
  • Ganha a confiança dos acionistas da organização

Analytics para monitoramento de fraudes

A acessibilidade dos dados comerciais de fontes internas e externas tornou-se mais fácil. Isso faz com que as organizações usem análises em seus programas de detecção de fraude. Fraude A análise de dados desempenha um papel crucial na detecção e monitoramento precoces de fraudes. Essas técnicas de análise de dados ajudarão a organização a detectar possíveis ocorrências de fraude e a implementar um programa eficaz de monitoramento de fraudes para proteger a organização.

O que é o Fraud Analytics?

Análise de fraude é a combinação de tecnologia analítica e técnicas de análise de fraude com interação humana, que ajudará a detectar possíveis transações impróprias, como fraude ou suborno, antes ou depois da transação.

Por que o Fraud Analytics?

A detecção tradicional de anomalias e vários métodos baseados em regras já estão em prática por muitas organizações para detectar e impedir fraudes. Mas eles não são tão poderosos. Eles têm seus próprios limites. Quando a análise é adicionada a esses métodos tradicionais, ela aprimora os recursos de detecção de fraude e dá uma nova dimensão às técnicas de detecção de fraude.

Outro motivo importante para o uso da análise de dados para lidar com fraudes é que hoje em dia os sistemas de controle interno têm pontos fracos no controle. Para evitar isso, as organizações devem ter controle sobre todas as transações que ocorrem e testar a transação usando análise de fraude.

E a análise de fraude também ajuda a medir o desempenho, o que ajudará você a padronizar e ter um controle para melhorias constantes.

Benefícios do Fraud Analytics

  • Identificar padrões ocultos

A análise de fraudes identifica novos padrões, tendências e cenários sob os quais as fraudes ocorrem. Enquanto as abordagens tradicionais perdem essas coisas.

  • Integração de dados

A análise de fraude desempenha um papel importante na integração de dados. Ele combina dados de várias fontes e registros públicos que podem ser integrados a um modelo.

  • Aprimorar os esforços existentes

A análise de fraude não substitui os métodos tradicionais baseados em regras, mas apenas acrescenta seus esforços existentes para oferecer a você mais resultados aprimorados

  • Aproveitando dados não estruturados

A análise de fraude ajuda a obter o melhor valor de dados não estruturados. A maioria dos dados estruturados é armazenada no armazém de dados da organização. Porém, dados não estruturados são o local onde ocorrem atividades mais fraudulentas. É aqui que a análise de texto desempenha um papel importante na revisão dos dados não estruturados e na prevenção de fraudes.

  • Melhore o desempenho

Com o uso da análise de fraude, você pode identificar facilmente o que está funcionando para sua organização e o que não está funcionando para sua organização.

Processo de análise de dados

Etapas para criar seu programa de fraude

  • Crie um perfil que inclua todas as áreas em que se espera que ocorra fraude e os possíveis tipos de fraude nessas áreas.
  • Avalie o risco de fraude e a exposição geral à organização. Priorize os riscos com base em fraudes.
  • Siga o método de teste Ad-hoc para encontrar indicadores de fraude em áreas específicas da organização
  • Estabelecer avaliação de risco e decidir onde prestar mais atenção
  • Monitore a atividade e comunique-a por toda a organização para que os funcionários da organização estejam cientes do que acontece na organização
  • Se houver alguma fraude descoberta, informe a gerência imediatamente para resolver o problema e descobrir por que aconteceu.
  • Corrija qualquer controle quebrado
  • A segregação de funções é muito essencial
  • Expanda o escopo do programa e repita o processo

Métodos de análise de fraudes

Existem cinco métodos importantes de detecção de fraude.

  • Amostragem

A amostragem é obrigatória para certos processos de detecção de fraude. A amostragem será mais eficaz quando houver muita população de dados envolvida. Mas ainda tem sua própria desvantagem. A amostragem pode não ser capaz de controlar completamente a detecção de fraude, uma vez que leva em consideração apenas uma pequena população. As transações fraudulentas não ocorrem aleatoriamente, portanto, uma organização precisa testar todas as transações para detectar efetivamente a fraude.

  • Ad hoc

Ad-Hoc nada mais é do que descobrir fraudes por meio de uma hipótese. Ele permite que você explore. Você pode testar as transações e descobrir se existem oportunidades de fraude. Você pode ter uma hipótese para testar e descobrir se há alguma atividade fraudulenta ocorrendo e, em seguida, pode investigar o mesmo.

  • Análise Repetitiva ou Contínua

Análise repetitiva ou competitiva significa criar e configurar scripts para serem executados em grande volume de dados para identificar as fraudes à medida que ocorrem durante um período de tempo.

Execute o script todos os dias para passar por todas as transações e receber notificações periódicas sobre as fraudes. Este método pode ajudar a melhorar a eficiência geral e a consistência de seus processos de detecção de fraude.

  • Técnicas de análise

Técnicas analíticas ajudam a descobrir fraudes que não são normais

  • Calcule parâmetros estatísticos para descobrir valores que excedem as médias do desvio padrão.
  • Observe os valores altos e baixos e descubra as anomalias existentes. Tais anomalias são frequentemente os indicadores de fraude
  • Classifique os dados - agrupe seus dados e transações com base em fatores específicos, como área geográfica.

Lei de Benford

A lei de Benford pode frequentemente ser usada como um indicador de dados fraudulentos. A distribuição de Benford não é uniforme, com dígitos menores com maior probabilidade do que os dígitos maiores. Usando a lei de Benford, você pode testar certos pontos e números e identificar aqueles que aparecem com mais freqüência do que deveriam e, portanto, são suspeitos.

Existem várias outras ferramentas de mineração de dados de detecção de fraudes para detectar fraudes

  • Correspondência de dados - Este método descobrirá se existem dados que correspondam exatamente a outros dados.
  • Parece - esse é outro método poderoso, onde identifica variações de nomes válidos de funcionários da empresa.
  • Duplicatas - esse é outro método mais comumente usado por muitas organizações para identificar fraudes e qualquer erro que ocorra em todas as transações comerciais.
  • Lacunas - Neste método, você pode descobrir os dados sequenciais ausentes. Por exemplo, se você tiver pedidos de compra emitidos pela empresa em ordem seqüencial e se algo estiver faltando, você poderá descobrir com facilidade. Este é um método fácil e funcionará muito bem se usado corretamente.

Análise de Fraudes em Seguradoras

A análise de dados se mostrou realmente confiável na detecção de fraudes em vários campos. Vamos dar um exemplo de detecção de fraude da companhia de seguros usando métodos de detecção de fraude

Três métodos de detecção de fraude usados ​​pela companhia de seguros

  1. Análise de redes sociais (SNA)

O método SNA segue a abordagem híbrida para detectar fraudes. A abordagem híbrida inclui regras de negócios organizacionais, métodos estatísticos, análise de padrões e análise de ligação de rede. Ao pesquisar por fraude na análise de link, você precisa procurar clusters e como os clusters se relacionam com os outros. Várias fontes de dados, como registros, julgamentos e falências, podem ser integradas em um modelo.

A figura abaixo explica o fluxo do método de detecção de fraude SNA em uma companhia de seguros

  1. Análise preditiva de detecção de fraude para big data

A análise preditiva usa análise de texto e análise de sentimentos para analisar big data para detecção de fraude. A análise preditiva tem sido amplamente utilizada por muitas organizações, pois ajuda na detecção proativa de fraudes. No início, a análise preditiva era usada para analisar informações estatísticas armazenadas nos bancos de dados estruturados, mas agora é estendida ao domínio de big data. A figura abaixo representa o fluxo de detecção de fraudes usando a análise de big data

  1. Gerenciamento de relacionamento social com clientes (CRM)

Social CRM é um processo de programa de detecção de fraudes. Hoje em dia, é muito crucial para as companhias de seguros vincular as mídias sociais ao seu CRM. Vincular a mídia social ao CRM aumenta a transparência com os clientes. Essa transparência ganha a confiança dos clientes sobre a organização. Esse sistema ecológico centrado no cliente beneficia os negócios em grande medida e também garante que os clientes estão no controle. O diagrama a seguir representa o fluxo do Social CRM nas seguradoras

Implementando o Data Analytics para detecção de fraudes

Muitas companhias de seguros usam diferentes ferramentas de detecção de fraudes para detectar fraudes. Mas é necessária uma estrutura mais confiável para tornar o processo de detecção de fraudes mais bem-sucedido. Listamos aqui algumas etapas sobre como implementar análises para detecção de fraude

  • Executar SWOT

Muitas organizações perceberam a crescente importância de análises de fraude. Mas, com pressa, estão optando por soluções caras de detecção de fraudes que não correspondem aos pontos fortes e fracos da empresa. Portanto, as organizações devem fazer a análise SWOT antes de iniciar o programa de detecção de fraudes, para que ele funcione ao máximo.

  • Crie uma equipe dedicada de gerenciamento de fraudes

As empresas tradicionais não possuem uma equipe específica para detecção de fraudes. Atualmente, porém, é importante ter uma equipe dedicada que trabalha para encontrar e prevenir fraudes na organização. A equipe deve ter um fluxo adequado e um sistema de detecção de fraude de relatório adequado.

  • Opção de construir ou comprar

Após a análise SWOT e a alocação da equipe, é importante que as empresas decidam como desejam implementar a análise e quais recursos são necessários. As empresas precisam saber se são capazes de criar uma solução de análise para si mesmas ou devem comprar uma solução de detecção de fraude analítica de um fornecedor. Se houver necessidade de compra, a empresa deve fazer uma pesquisa sobre os diferentes fornecedores de detecção de fraudes e seus produtos disponíveis no mercado que se encaixa em sua empresa. Existem alguns fatores importantes a serem considerados ao comprar uma solução de análise de fraude, como custo, interface do usuário, escalabilidade, facilidade de integração e outros.

  • Dados limpos

Integre todos os bancos de dados na organização e remova todos os itens indesejados dos bancos de dados.

  • Estabeleça regras comerciais relevantes

As empresas devem elaborar regras de negócios depois de fazer uma pesquisa sobre os recursos e a experiência da empresa. Existem diferentes tipos de fraude e poucos são específicos para um setor específico. O fornecedor externo não pode criar uma solução robusta de detecção de fraude sem obter as informações adequadas da organização ou empresa.

  • Definindo o limite

Se a solução é incorporada ou comprada de fora da empresa deve fornecer valores-limite para diferentes anomalias. Os limites são definidos usando a detecção de anomalias. Se os limites são muito altos, há chances de que as fraudes ocorram no meio. Se os limites forem definidos muito baixos, muito tempo e recursos serão desperdiçados. Portanto, uma organização deve ser muito inteligente na determinação dos limites

  • Modelagem Preditiva

As ferramentas de mineração de dados são usadas para criar modelos que produzem pontuações de propensão a fraudes, vinculadas a métricas não identificadas. Depois que a pontuação é feita automaticamente, os resultados são estabelecidos para revisão e análise posterior.

  • Usando SNA

O SNA provou ser o programa de detecção de fraude mais eficaz, modelando os relacionamentos entre várias entidades.

  • Crie um sistema de gerenciamento de casos integrado, alavancando a mídia social

O sistema de gerenciamento de casos permite que o investigador conheça todas as descobertas importantes que são relevantes para uma investigação e pode ser dados estruturados ou não estruturados. As métricas são os indicadores de fraude e podem ser úteis para comparação no nível organizacional ou de rede.

  • Soluções de análise prospectivas

As empresas devem sempre procurar fontes adicionais de dados e integrá-las ao atual programa de detecção de fraude para criar o programa de detecção de fraude mais eficiente e eficaz. Isso ajudará você a erradicar quaisquer novas fraudes que possam se desenvolver no futuro.

Conclusão

As fraudes aumentarão à medida que o volume de transações da sua empresa aumentar. O avanço da tecnologia é uma vantagem e também uma desvantagem para o seu negócio, pois abre novos caminhos para os fraudadores. as análises para detectar fraudes podem desempenhar um papel muito importante na identificação de fraudes nos estágios iniciais e na proteção de seus negócios contra grandes perdas. Não é necessário muito tempo e recursos para executar a análise de fraudes para os seus negócios. Comece com um pequeno projeto de detecção de fraude e comece a expandir. Pode demorar apenas algumas semanas.

Categoria:

Big Data