데이터 분석을 활용해 사기를 예방 및 감지하는 5단계

사기 수법이 점점 더 교묘하고 복잡해지면서 기존의 사기 방지책을 능가하고 있습니다. 미국의 공인 사기 검증사 위원회(ACFE, Association of Certified Fraud Examiners)의 2018년 국가 보고서에 따르면, 사전 예방적인 데이터 모니터링을 실행하는 조직에서는 그렇지 않은 조직보다 사기성 행위를 58% 더 빨리 발견하고, 52% 더 적게 손실을 겪었습니다. 이러한 수치에서 보듯이, 데이터를 이해하고 효과적으로 분석하는 것이 사기를 예방하고 감지하기 위한 조직의 노력에 크게 도움이 될 수 있습니다.

그런데 어디서부터 시작해야 할까요? 세계적으로 데이터 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 바로 이 데이터를 활용하여 비정상적인 패턴이나 경고 플래그를 신속하게 파악할 수 있습니다. 이는 기존의 감사 기법 또는 샘플링만을 통해서는 불가능했습니다. 관리 및 감사 팀은 이전에는 발견되지 않고 넘어갔을 사기 패턴을 식별할 수 있는 더욱 강력한 분석 플랫폼이 필요합니다. 사기 행위를 예방 또는 감지하는 데 데이터 분석을 이제 막 활용하기 시작한 조직이나 그룹에게는 이러한 작업이 시간 소모적이거나 아예 불가능한 것으로 보일 수도 있습니다. 절대로 그렇지 않습니다.

데이터 분석을 사기 방지 프로그램의 일환으로 배포하기 위한 다섯 가지 단계를 알려드립니다.

1. 사기 위험 요인을 파악합니다.
2. 사기 수법에 취약한 영역을 식별합니다.
3. 관련된 데이터 원본을 알아냅니다.
4. 데이터를 혼합, 분류하고 분석합니다.
5. 인사이트를 공유하고 알림 일정을 예약합니다.