データ分析を使用して不正行為を阻止および検出するための 5 つの手順
不正行為の手法はますます洗練され複雑になっており、従来の不正対策の先を行く機能を備えるようになっています。公認不正検査士協会 (ACFE) の『2018 年版国民への報告書』 (英語) によると、予防的なデータ監視を実行している組織は、実行していない組織と比べて不正行為を 58% 早く検出しており、損失額も 52% 低くなっています。この数字が示すように、データを理解し効果的に分析すると、不正行為の防止と検出に対する組織の取り組みに大きなメリットをもたらすことができます。
しかし、どこから始めれば良いのでしょうか? 世界のデータ量は急激に増え続けており、そのデータを利用すれば、異常なパターンや警戒すべき情報を迅速に検出することができます。しかしこれまで、従来の監査手法やサンプリングだけでそれを行うことは不可能でした。経営陣と監査チームが、以前は検出できなかった可能性のある不正行為のパターンを検出するには、さらに強力な分析プラットフォームが必要です。データ分析を利用して不正行為の防止や検出を行い始めたばかりの組織やグループにとっては、時間がかかる作業に見え、不可能だとすら思えるかもしれません。しかし、決してそうではありません。
このホワイトペーパーでは、不正対策プログラムの一環としてデータ分析環境を導入するのに役立つ、5 段階の計画をご紹介します。
- 不正行為のリスク要因を特定する。
- 不正の手法の影響を受けやすい領域を特定する。
- 適切なデータソースを理解する。
- データの組み合わせ、マッチング、分析を行う。
- インサイトを共有してアラートのスケジュールを設定する。
