データ分析による詐欺の検出と防止

要旨 詐欺は新しい問題ではありませんが、現在の金融危機は、経済成長の通常の期間と比較して、詐欺が主に景気後退中に発生することを明らかにしています。経済回復が遅れる中で、マネージャーはコスト管理の手段として一連の反詐欺対策を開始する必要がありますが、利用可能なリソースを削減する必要があります。詐欺は、収益性や経済主体のイメージを脅かす可能性のある重要な財務リスクを包含しています。このような状況では、ITシステムの開発が競争力のある企業を創出する中心的な役割を果たしており、処理されるデータの量は指数的に増加しています。内部統制チームのメンバーは、発生するすべての取引を確認する必要がありますが、残念ながらこの問題はもはや手動で実行することができず、データ分析ツールやプログラムの使用が必要です。企業は通常、大量のデータを扱っているため、データストリーム内の異常や潜在的に詐欺的な行動パターンを特定するために、継続的な監視プロセスを実施することが絶対に必要です。このような新しく重要な情報は、後に調査の方向性を指示したり、管理活動を改善するための推奨事項を作成するために使用されます。私たちは、公共または民間の経済主体の内部で、詐欺防止と検出を改善するために技術を実装する方法の概観を提供することを目指しています。