Techniken zur Aufdeckung von Betrugsanalysen - Heutzutage werden Geschäftsdaten von IT-Systemen in einer Organisation verwaltet und gespeichert. Daher verlassen sich Unternehmen mehr auf IT-Systeme, um Geschäftsprozesse zu unterstützen. Aufgrund solcher IT-Systeme wurde der Grad der menschlichen Interaktion in größerem Maße reduziert, was wiederum zum Hauptgrund für Betrug in einer Organisation wird. Um solche Betrugsfälle wieder aufzuspüren und zu verhindern, setzen Unternehmen auf automatisierte Kontrollen.

Entdeckung eines Betruges

Unter Betrugserkennung versteht man die Identifizierung von tatsächlichem oder erwartetem Betrug, der innerhalb einer Organisation stattfinden soll. Ein Unternehmen muss geeignete Systeme und Prozesse implementieren, um Betrugsfälle frühzeitig oder sogar noch bevor sie auftreten, zu erkennen. Die Betrugserkennung besteht aus den folgenden Techniken

  • Proaktiv und reaktiv
  • Manuell und automatisiert

Eine Organisation sollte diese Betrugserkennungstechniken in ihre Betrugsbekämpfungsstrategie aufnehmen

Warum ist Betrugserkennung wichtig?

Die Betrugserkennungstechnik ist wichtig, damit ein Unternehmen neue Betrugsarten und damit auch einige herkömmliche Betrugsfälle aufspüren kann. Selbst die effektivste Betrugserkennungstechnik kann von einem erfahrenen Betrüger umgangen werden. Daher sollte die Organisation bei der Entwicklung solcher Betrugserkennungstechniken sehr klug sein.

Die Vorteile der Betrugserkennung umfassen Folgendes

  • Reduzierte Exposition gegenüber betrügerischen Aktivitäten
  • Reduzierte Kosten im Zusammenhang mit Betrug
  • Finden Sie heraus, welche Mitarbeiter von Betrug bedroht sind
  • Organisatorische Kontrollen haben
  • Verbessert die Ergebnisse der Organisation
  • Gewinnt das Vertrauen und die Zuversicht der Aktionäre der Organisation

Analytics zur Betrugsüberwachung

Der Zugriff auf Geschäftsdaten aus internen und externen Quellen ist einfacher geworden. Auf diese Weise können Unternehmen Analysen in ihren Betrugserkennungsprogrammen verwenden. Betrugsdatenanalysen spielen eine entscheidende Rolle bei der Früherkennung und Überwachung von Betrug. Mithilfe dieser Datenanalysetechniken kann die Organisation mögliche Betrugsfälle erkennen und ein wirksames Betrugsüberwachungsprogramm zum Schutz der Organisation implementieren.

Was ist Betrugsanalyse?

Betrugsanalyse ist die Kombination von Analysetechnologie und Betrugsanalysetechniken mit menschlicher Interaktion, mit deren Hilfe mögliche unzulässige Transaktionen wie Betrug oder Bestechung entweder vor oder nach der Transaktion aufgedeckt werden können.

Warum Betrugsanalyse?

Herkömmliche Anomalieerkennung und verschiedene regelbasierte Methoden zur Aufdeckung und Verhinderung von Betrug werden von vielen Organisationen bereits praktiziert. Aber sie sind nicht so mächtig. Sie haben ihre eigenen Grenzen. Wenn solche herkömmlichen Methoden durch Analysen ergänzt werden, werden die Betrugserkennungsfunktionen verbessert und die Betrugserkennungsverfahren erhalten eine neue Dimension.

Ein weiterer wichtiger Grund für die Verwendung der Datenanalyse zur Bekämpfung von Betrug liegt darin, dass interne Kontrollsysteme heutzutage Kontrollschwächen aufweisen. Um dies zu vermeiden, sollten die Organisationen die Kontrolle über jede Transaktion haben und die Transaktion mithilfe von Betrugsanalysen testen.

Die Betrugsanalyse hilft Ihnen auch dabei, die Leistung zu messen, um sie zu standardisieren und eine Kontrolle für ständige Verbesserungen zu erhalten.

Vorteile von Fraud Analytics

  • Versteckte Muster identifizieren

Betrugsanalysen identifizieren neue Muster, Trends und Szenarien, unter denen Betrugsfälle stattfinden. Während traditionelle Ansätze solche Dinge vermissen.

  • Datenintegration

Betrugsanalyse spielt eine wichtige Rolle bei der Integration von Daten. Es kombiniert Daten aus verschiedenen Quellen und öffentlichen Aufzeichnungen, die in ein Modell integriert werden können.

  • Bestehende Anstrengungen verstärken

Die Betrugsanalyse ersetzt nicht die herkömmlichen regelbasierten Methoden, sondern ergänzt lediglich Ihre bisherigen Bemühungen, die Ergebnisse zu verbessern

  • Unstrukturierte Daten nutzen

Fraud Analytics hilft dabei, aus unstrukturierten Daten den bestmöglichen Nutzen zu ziehen. Die meisten strukturierten Daten werden im Data Warehouse der Organisation gespeichert. Unstrukturierte Daten sind jedoch der Ort, an dem betrügerische Aktivitäten stattfinden. Hier spielt die Textanalyse eine wichtige Rolle bei der Überprüfung der unstrukturierten Daten und der Verhinderung von Betrug.

  • Leistung verbessern

Mithilfe der Betrugsanalyse können Sie auf einfache Weise feststellen, was in Ihrer Organisation funktioniert und was nicht

Datenanalyseprozess

Schritte zum Erstellen Ihres Betrugsprogramms

  • Erstellen Sie ein Profil mit allen Bereichen, in denen Betrug erwartet wird, und den möglichen Betrugsarten in diesen Bereichen.
  • Messen Sie das Betrugsrisiko und das allgemeine Risiko für das Unternehmen. Priorisieren Sie die Risiken basierend auf Betrug.
  • Befolgen Sie die Ad-hoc-Testmethode, um nach Betrugsindikatoren in bestimmten Bereichen der Organisation zu suchen
  • Richten Sie eine Risikobewertung ein und entscheiden Sie, wo Sie genauer hinschauen möchten
  • Überwachen Sie die Aktivität und kommunizieren Sie sie im gesamten Unternehmen, damit die Mitarbeiter im Unternehmen über das Geschehen im Unternehmen informiert sind
  • Wenn ein Betrug aufgedeckt wird, informieren Sie das Management unverzüglich, um das Problem zu lösen und um herauszufinden, warum es passiert ist
  • Korrigieren Sie alle defekten Steuerelemente
  • Aufgabentrennung ist sehr wichtig
  • Erweitern Sie den Programmumfang und wiederholen Sie den Vorgang

Methoden der Betrugsanalyse

Es gibt fünf wichtige Methoden zur Betrugserkennung.

  • Probenahme

Bei bestimmten Prozessen der Betrugserkennung ist eine Stichprobenerfassung obligatorisch. Die Stichprobenerfassung ist effektiver, wenn eine große Datenmenge betroffen ist. Trotzdem hat es einen eigenen Nachteil. Die Stichprobenerfassung kann die Betrugserkennung möglicherweise nicht vollständig steuern, da nur wenige Personen berücksichtigt werden. Betrügerische Transaktionen erfolgen nicht zufällig, daher muss ein Unternehmen alle Transaktionen testen, um Betrug effektiv aufzudecken.

  • Ad hoc

Ad-hoc ist nichts anderes, als Betrug anhand einer Hypothese aufzudecken. Es ermöglicht Ihnen, zu erkunden. Sie können die Transaktionen testen und feststellen, ob Betrugsmöglichkeiten bestehen. Sie können eine Hypothese erstellen, um zu testen, ob betrügerische Aktivitäten vorliegen, und diese dann untersuchen.

  • Repetitive oder kontinuierliche Analyse

Repetitive oder Competitive Analysis bedeutet, Skripte zu erstellen und einzurichten, die für große Datenmengen ausgeführt werden, um die Betrugsfälle zu identifizieren, die über einen bestimmten Zeitraum auftreten.

Führen Sie das Skript jeden Tag aus, um alle Transaktionen durchzugehen und regelmäßig über die Betrugsfälle informiert zu werden. Diese Methode kann zur Verbesserung der Gesamteffizienz und Konsistenz Ihrer Betrugserkennungsprozesse beitragen.

  • Analytics-Techniken

Mithilfe von Analysetechniken können Sie Betrugsfälle aufdecken, die nicht normal sind

  • Berechnen Sie statistische Parameter, um Werte zu ermitteln, die den Durchschnitt der Standardabweichung überschreiten.
  • Betrachten Sie hohe und niedrige Werte und finden Sie die dortigen Anomalien heraus. Solche Anomalien sind oft die Indikatoren für Betrug
  • Klassifizieren Sie die Daten - Gruppieren Sie Ihre Daten und Transaktionen basierend auf bestimmten Faktoren wie dem geografischen Gebiet.

Benfords Gesetz

Das Gesetz von Benford kann häufig als Indikator für betrügerische Daten verwendet werden. Die Verteilung von Benford ist ungleichmäßig, wobei kleinere Ziffern wahrscheinlicher sind als die größeren Ziffern. Mit dem Benfordschen Gesetz können Sie bestimmte Punkte und Zahlen testen und diejenigen identifizieren, die häufig vorkommen, als sie angenommen werden, und daher sind sie der Verdächtige.

Es gibt mehrere andere Data Mining-Tools zur Betrugserkennung, um Betrug zu erkennen

  • Datenabgleich - Diese Methode ermittelt, ob Daten vorhanden sind, die genau mit anderen Daten übereinstimmen.
  • Klingt nach - Dies ist eine weitere leistungsstarke Methode, mit der Variationen gültiger Firmenmitarbeiternamen identifiziert werden.
  • Duplikate - Dies ist eine weitere Methode, die von vielen Unternehmen am häufigsten verwendet wird, um Betrug und Fehler in allen Geschäftstransaktionen zu identifizieren.
  • Lücken - Bei dieser Methode können Sie die fehlenden sequentiellen Daten herausfinden. Wenn Sie beispielsweise Bestellungen haben, die von der Firma nacheinander ausgestellt wurden, und wenn etwas fehlt, können Sie dies leicht herausfinden. Dies ist eine einfache Methode, die bei richtiger Anwendung sehr gut funktioniert.

Betrugsanalyse in Versicherungsunternehmen

Die Datenanalyse hat sich in verschiedenen Bereichen bei der Betrugserkennung als sehr zuverlässig erwiesen. Nehmen wir ein Betrugserkennungsbeispiel für eine Versicherungsgesellschaft, die Betrugserkennungsmethoden verwendet

Drei Methoden zur Aufdeckung von Betrug, die von der Versicherungsgesellschaft verwendet werden

  1. Analyse sozialer Netzwerke (SNA)

Die SNA-Methode folgt dem hybriden Ansatz zur Aufdeckung von Betrug. Der hybride Ansatz umfasst organisatorische Geschäftsregeln, statistische Methoden, Musteranalyse und Netzwerkverbindungsanalyse. Wenn Sie in der Link-Analyse nach Betrug suchen, müssen Sie nach Clustern suchen und die Beziehung zwischen Clustern und anderen untersuchen. Mehrere Datenquellen wie Aufzeichnungen, Urteile und Insolvenzen können in ein Modell integriert werden.

In der folgenden Abbildung wird der Ablauf der SNA-Betrugserkennungsmethode in einer Versicherungsgesellschaft erläutert

  1. Betrugserkennung Predictive Analytics für Big Data

Predictive Analytics verwendet Textanalysen und Stimmungsanalysen, um Big Data für die Betrugserkennung zu untersuchen. Vorhersageanalysen werden von vielen Unternehmen häufig eingesetzt, um Betrugsfälle proaktiv aufzudecken. Zu Beginn wurden mithilfe der prädiktiven Analyse statistische Informationen analysiert, die in den strukturierten Datenbanken gespeichert waren, jetzt wird sie jedoch auf den Big-Data-Bereich ausgeweitet. Das folgende Bild zeigt den Ablauf der Betrugserkennung mithilfe der Big-Data-Analyse

  1. Soziales Kundenbeziehungsmanagement (CRM)

Social CRM ist ein Prozess der Betrugserkennung. In diesen Tagen ist es für die Versicherungsunternehmen sehr wichtig, soziale Medien mit ihrem CRM zu verknüpfen. Die Verknüpfung von Social Media mit CRM erhöht die Transparenz mit den Kunden. Diese Transparenz stärkt das Vertrauen der Kunden in die Organisation. Dieses kundenorientierte Ökosystem kommt dem Geschäft in hohem Maße zugute und sorgt auch dafür, dass die Kunden die Kontrolle haben. Das folgende Diagramm zeigt den Ablauf von Social CRM in Versicherungsunternehmen

Implementierung von Data Analytics zur Betrugserkennung

Viele Versicherungsunternehmen verwenden unterschiedliche Tools zur Betrugserkennung, um Betrug zu erkennen. Es ist jedoch ein zuverlässigeres Framework erforderlich, um den Betrugserkennungsprozess erfolgreicher zu gestalten. Wir haben hier einige Schritte zur Implementierung von Analysen zur Betrugserkennung aufgeführt

  • SWOT durchführen

Viele Organisationen haben die zunehmende Bedeutung der Betrugsanalyse erkannt. Aber in Eile entscheiden sie sich für teure Betrugserkennungslösungen, die nicht den Stärken und Schwächen des Unternehmens entsprechen. Daher sollten Unternehmen eine SWOT-Analyse durchführen, bevor sie mit dem Betrugserkennungsprogramm beginnen, damit es optimal funktioniert.

  • Bauen Sie ein dediziertes Betrugsmanagement-Team auf

Traditionelle Unternehmen haben kein spezielles Team für die Aufdeckung von Betrug. Aber heutzutage ist es wichtig, ein engagiertes Team zu haben, das arbeitet, um Betrug in der Organisation zu finden und zu verhindern. Das Team sollte über einen ordnungsgemäßen Ablauf und ein ordnungsgemäßes System zur Aufdeckung von Betrugsmeldungen verfügen.

  • Option bauen oder kaufen

Nach Abschluss der SWOT-Analyse und der Teamzuweisung müssen die Unternehmen entscheiden, wie sie Analysen implementieren möchten und welche Ressourcen erforderlich sind. Unternehmen müssen wissen, ob sie in der Lage sind, eine Analyselösung für sich selbst zu erstellen, oder ob sie eine Analyselösung zur Betrugserkennung von einem Anbieter kaufen. Wenn ein Kaufbedarf besteht, sollte das Unternehmen eine Untersuchung der verschiedenen Betrugserkennungsanbieter und ihrer auf dem Markt erhältlichen Produkte durchführen, die zu ihrem Unternehmen passen. Beim Kauf einer Betrugsanalyse-Lösung müssen nur wenige wichtige Faktoren berücksichtigt werden, z. B. Kosten, Benutzeroberfläche, Skalierbarkeit, einfache Integration und andere.

  • Daten bereinigen

Integrieren Sie alle Datenbanken in die Organisation und entfernen Sie alle unerwünschten Dinge aus den Datenbanken.

  • Legen Sie relevante Geschäftsregeln fest

Unternehmen sollten sich Geschäftsregeln ausdenken, nachdem sie die Ressourcen und das Fachwissen des Unternehmens recherchiert haben. Es gibt verschiedene Arten von Betrug, von denen einige branchenspezifisch sind. Der externe Anbieter kann keine zuverlässige Lösung zur Betrugserkennung erstellen, ohne die richtigen Eingaben von der Organisation oder dem Unternehmen zu erhalten.

  • Schwellenwert einstellen

Unabhängig davon, ob die Lösung eingebaut ist oder von außerhalb des Unternehmens gekauft wurde, sollten Grenzwerte für verschiedene Anomalien angegeben werden. Schwellenwerte werden mithilfe der Anomalieerkennung festgelegt. Wenn die Grenzen zu hoch sind, besteht die Gefahr, dass Betrug dazwischen gerät. Wenn die Grenzen zu niedrig sind, wird viel Zeit und Ressourcen verschwendet. Daher sollte eine Organisation bei der Festlegung der Schwellenwerte sehr klug sein

  • Vorausschauende Modellierung

Mithilfe von Data Mining-Tools werden Modelle erstellt, mit denen Betrugsanfälligkeitsbewertungen erstellt werden, die mit nicht identifizierten Metriken verknüpft sind. Nachdem das Scoring automatisch durchgeführt wurde, werden die Ergebnisse zur Überprüfung und weiteren Analyse erstellt.

  • Verwenden von SNA

SNA hat sich durch die Modellierung der Beziehungen zwischen verschiedenen Einheiten als das effektivste Betrugserkennungsprogramm erwiesen.

  • Bauen Sie ein integriertes Case-Management-System auf, das soziale Medien nutzt

Das Case-Management-System informiert einen Ermittler über alle wichtigen Erkenntnisse, die für eine Untersuchung relevant sind, und es kann sich um strukturierte oder unstrukturierte Daten handeln. Metriken sind die Indikatoren für Betrug und können für Vergleiche auf Organisations- oder Netzwerkebene hilfreich sein.

  • Zukunftsweisende Analyselösungen

Unternehmen sollten immer nach zusätzlichen Datenquellen Ausschau halten und diese in das aktuelle Betrugserkennungsprogramm integrieren, um das effizienteste und effektivste Betrugserkennungsprogramm zu entwickeln. Auf diese Weise können Sie neue Betrugsfälle beseitigen, die in Zukunft auftreten könnten.

Fazit

Betrugsfälle nehmen mit zunehmendem Transaktionsvolumen Ihres Unternehmens zu. Technologischer Fortschritt ist für Ihr Unternehmen sowohl ein Plus als auch ein Minus, da er Betrügern neue Möglichkeiten eröffnet. Analysen zur Aufdeckung von Betrug können eine sehr wichtige Rolle dabei spielen, Betrug in einem frühen Stadium zu erkennen und Ihr Unternehmen vor schweren Verlusten zu schützen. Es erfordert nicht viel Zeit und Ressourcen, um Betrugsanalysen für Ihr Unternehmen durchzuführen. Beginnen Sie mit einem kleinen Betrugserkennungsprojekt und erweitern Sie es. Es kann nur wenige Wochen dauern.

Kategorie:

Große Daten