Под анализом обнаружения случаев мошенничества понимается процесс выявления мошеннических действий или поведения, чтобы на основе его результатов спрогнозировать дальнейшие подобные попытки и сократить их число или вообще изжить в организации.
Этот вид аналитики предусматривает обработку огромного объема данных, что необходимо для определения закономерностей или некоторых моделей поведения, при появлении которых можно предполагать о мошеннической деятельности. Такая информация помогает изменить используемые процессы или системы так, чтобы затруднить в организации мошенническую деятельность.
Содержание
Почему этот инструмент важен
Анализ обнаружения мошенничества полезен тем, что его результаты могут помочь вам выявить закономерности поведения или действий, которые можно считать предупреждающими сигналами о возможных мошенничествах клиентов или сотрудников и благодаря этому своевременно вмешаться и не допустить их.
Многим компаниям мошенничество обходится очень дорого: если эти деньги можно было бы сэкономить, это положительно повлияло бы на прибыль и помогло бы компании расти. Случаи мошенничества могут встречаться в любой компании. Они бывают самыми разными, начиная от махинаций со счетами, выставляемыми заказчикам, до предъявления необоснованного требования по страховке и выпуска поддельных кредитных карт организованной преступной группой. В последние годы все более активно практикуются онлайновые виды мошенничества, и поэтому каждый бизнес, как крупный, так и малый, должен проявлять бдительность. Особенно часто наиболее уязвимы в этом плане небольшие компании, что в какой-то мере происходит из- за того, что их руководство считает, что основными объектами для преступников являются более крупные организации. Такое представление в полной мере ошибочно, потому что малые предприятия нередко оказываются более легкой мишенью для преступников, которые могут, например, с помощью удаленного доступа выйти в их сети или в производственные системы и потребовать выкуп за возвращение вам контроля над этими сетями и системами. Даже из этого небольшого примера понятно, что анализ вашей уязвимости невероятно важное дело, потому что позволяет хотя бы на шаг опережать преступников.
Когда следует применять инструмент
Частота проведения анализа обнаружения случаев мошенничества зависит от природы бизнеса. Компании, выпускающие кредитные карточки, и страховые компании занимаются оцениванием мошенничества постоянно.
Если человек делает покупку и расплачивается за нее по кредитной карте, но при этом возникают какие-то сомнительные обстоятельства, сотрудник компании, выпустившей эту кредитную карту, позвонит покупателю и задаст ему все необходимые вопросы. Алгоритмы, заложенные в систему оплаты картами, предусматривают оценку ваших обычных операций с кредитками и мест совершения покупок, и если совершаемый перевод денег не вписывается в эти и многие другие параметры, появляется предупреждение о возможном мошенничестве. Например, если ваша кредитная карта в 11 часов утра была использована в Лондоне, а в полдень ею попытались воспользоваться в Глазго, налицо явная попытка мошеннической деятельности, потому что добраться до Глазго из Лондона за час просто невозможно.
И даже если ваш бизнес не относится к категории очень рискованных с точки зрения вероятности совершения в нем мошенничеств, как это бывает в финансовой или страховой сфере, вам все равно следует проводить анализ обнаружения случаев мошенничества по крайней мере раз в шесть месяцев.
Вопросы, на которые можно получить ответ с помощью инструмента
Анализ обнаружения случаев мошенничества может помочь ответить на некоторые вопросы, в том числе следующие.
- Есть ли у вас клиенты, занимающиеся мошеннической деятельностью, которая направлена против вашей компании?
- Есть ли у вас сотрудники, занимающиеся мошеннической деятельностью, которая направлена против вашей компании?
- Есть ли какие-либо предупредительные сигналы или закономерности, указывающие на то, что мошенничество обязательно произойдет, если мы не сможем своевременно вмешаться и предотвратить его?
Как следует пользоваться инструментом
Если говорить об этом инструменте, имеется множество письменных и устных данных, из которых можно извлечь очень много информации, полезной для проведения анализа обнаружения случаев мошенничеств. Можно, например, использовать записи камер видеонаблюдения на складах и на участках комплектации упаковки заказов. Чтобы получить нужную информацию, эти данные можно обработать с помощью анализа видеоматериалов или анализа голосовых данных.
Например, звонки клиентов в центр обслуживания, как правило, записываются; аналитика голосовых данных может определить уровень стресса в голосе клиента, по которому иногда можно судить о вероятности мошенничества. Этот вид анализа может быть особенно полезен при звонках о выплате страхового возмещения на телефон доверия. Когда человек чего-то боится, испытывает стресс или лжет, это проявляется в виде некоторых голосовых особенностей, которые могут быть выявлены с помощью голосовой аналитики. Конечно, человек может быть в стрессовом состоянии, потому что его дом был только что ограблен, но по крайней мере такой вариант отслеживания позволит определить случаи, требующие особого внимания, в результате чего можно быстрее выявить ситуации, когда человек лжет, и свести к минимуму страховые мошенничества.
Анализу текстов также могут быть подвергнуты текстовая информация в заполняемых формах, переписка с помощью электронной почты и сообщения в социальных медийных средствах. А для идентификации моделей поведения или связей между, казалось бы, случайными действиями, которые указывают на мошенничество, можно воспользоваться интеллектуальным анализом данных и корреляционным анализом.
Практический пример
Для изучения форм заявок на выплату страховки, подаваемых через Интернет, страховые компании прибегают к интеллектуальному анализу данных и факторному анализу. С их помощью им удается находить корреляцию между временем, которое требуется клиентам для заполнения онлайновой формы претензии, и случаями мошенничества. Это помогает определять клиентов, которые заполняют эту форму либо слишком быстро, либо, наоборот, слишком медленно. Часто, когда клиент слишком много времени тратит на заполнение формы или слишком долго наводит курсор на элементы формы, это может свидетельствовать о том, что он очень сильно задумывается над тем, что произошло, или о том, что ему нужно написать. Это может указывать на то, что он старается не совсем правдиво изложить суть произошедшего.
Конечно, оценивание, проводимое при этом, не является единственным, и страховые компании, конечно, принимают во внимание тот факт, что иногда человек может без злого умысла заполнять форму медленно. К тому же его могло что-то отвлечь при заполнении формы: кто-то к нему постучался, он вспомнил, что нужно отвести детей на занятие в балетную студию, или все еще проще: он не очень хорошо ладит с компьютером. Но полученные данные, свидетельствующие об отклонении от обычных действий, все равно выступают в качестве сигнала предупреждения, который требует дополнительной проверки. Для этого можно изучить дополнительную информацию, например сколько раз человек менял данные, которые он внес в то или иное поле формы. Если предупредительных сигналов становится слишком много, страховой оценщик более внимательно будет анализировать поданную заявку.
И наоборот, если форма заполнена слишком быстро, это также может быть сигналом тревоги. Преступники часто используют боты (т. е. автоматизированные веб-роботы) для заполнения формы, или они могут взять готовые части какого-то другого заявления и перенести их в свое, из-за чего процесс заполнения формы у них происходит очень быстро.
Страховая компания также отслеживает и то, как мы заполняем формы заявлений в Интернете. Этот контроль может показать ей, как часто мы перепечатываем данные в некоторых полях в попытке получить большую страховую сумму, когда сообщаем, например, что наша машина находится в гараже, а не на дороге. Для выявления случаев подобного поведения и подачи сигналов о возможном случае мошенничества хорошо подходят инструменты обработки больших массивов данных.
О чем не нужно забывать
Обнаружение случаев мошенничества — направление деятельности, которое постоянно развивается, так как люди придумывают все новые и новые виды махинаций. Поэтому недостаточно отреагировать на поступившие сигналы предупреждения и проверить, что их вызвало. Нужно довольно часто проводить полномасштабный анализ, чтобы определять, каким образом меняются мошеннические схемы. Кроме того, поручите вашим сотрудникам, особенно из отделов обслуживания клиентов, быть внимательными и стараться находить новые способы, с помощью которых клиенты пытаются обмануть компанию. После того как вы выявите мошенническую деятельность, проведите интеллектуальный анализ данных, относящихся к ней, чтобы посмотреть, нельзя ли выявить закономерности, знание которых можно использовать для предотвращения будущих случаев мошенничества. Например, нет ли у вас каких-либо демографических данных, которые указывают на появление такого клиента, от которого лучше держаться подальше?
Вам также могут быть интересны статьи:
(Пока оценок нет)
Загрузка...