5 Schritte zur Prävention und Aufklärung von Betrugsfällen mit Data Analytics

Betrüger entwickeln immer gerissenere und komplexere Methoden, denen herkömmliche Schutzvorkehrungen kaum noch gewachsen sind. Die Association of Certified Fraud Examiners (ACFE), eine internationale Organisation zur Verbrechensbekämpfung, berichtet in ihrem „Report to the Nations“ von 2018, dass Unternehmen, die präventive Datenüberwachungssysteme einsetzen, betrügerische Aktivitäten 58 % schneller erkennen und um 52 % geringere Verluste erleiden als Unternehmen ohne solche Systeme. Diese Zahlen belegen eindrucksvoll, wie sehr ein umfassendes Verständnis und eine effektive Analyse unternehmenseigener Daten bei der Vorbeugung und Aufklärung von Betrugsfällen helfen können.

Doch wo anfangen? Nun, das globale Datenvolumen wächst exponentiell – und anhand dieser gewaltigen Datenmengen lassen sich sehr schnell ungewöhnliche Muster und Warnzeichen entdecken. Früher war dies mit herkömmlichen Methoden der Rechnungsprüfung oder mit bloßen Stichproben schlicht unmöglich. Management- und Revisionsteams brauchen heute eine leistungsstarke Analytics-Plattform, um Betrugsmuster zu erkennen, die ihnen zuvor wahrscheinlich verborgen geblieben wären. Unternehmen oder Gruppen, die sich zum ersten Mal mit Data Analytics zur Betrugsprävention und -aufklärung beschäftigen, mag dies zu zeitintensiv oder gar unmöglich erscheinen. Doch dem ist nicht so.

Fünf einfache Schritte können Ihnen dabei helfen, im Rahmen Ihrer Vorkehrungen Betrugsbekämpfung Data Analytics bereitzustellen:

1. Ermitteln Sie Risikofaktoren für Betrugsversuche.
2. Ermitteln Sie, welche Bereiche besonders anfällig für Betrugsversuche sind.
3. Setzen Sie sich intensiv mit den entsprechenden Datenquellen auseinander.
4. Führen Sie diese Daten zusammen, gleichen Sie sie ab und analysieren Sie sie.
5. Reichen Sie Erkenntnisse im Unternehmen weiter und richten Sie Alarmsysteme ein.