使用数据分析来防止和检测欺诈的 5 个步骤

欺诈套路的精细度和复杂性持续增长，让传统的反欺诈措施无法应对。欺诈者或企业欺诈的实施 人员可能是企业内部雇员，也可能是外部人员，他们一直在不断谋划出新的策略来欺诈组织。这些情景包括供应商欺诈、员工费用欺诈、财务报表欺诈、贿赂和资产挪用。

根据美国注册舞弊检查师协会 (ACFE) 的 2018 Report to the Nations（面向各国的 2018 年报 告），实施预防性数据监测的组织检测到欺诈活动的速度比未实施此项措施的组织快 58％， 损失比后者低 52％。正如这些数字所表明的那样，了解您的数据并对其进行有效分析，这可以 对贵组织的欺诈预防和监测工作起到积极而显著的作用。

但您应该从哪里着手呢？全球数据量持续呈现指数增长，这些数据可以用于快速识别异常模式或危险信号。从历史上看，传统的审计技术或抽样方法本身无法实现这样的操作。管理和审计团队需要一个更强大的分析平台，以识别先前无法发现的欺诈模式。对于刚开始使用数据分析来预防或检测欺诈的组织或团体而言，这看起来是一项漫长、甚至无法完成的工作。事实并非这样。

您可以按照以下方案，通过五个步骤在自己的反欺诈计划中部署数据分析。

确定欺诈风险因素后，针对潜在的欺诈套路或方案进行集体讨论，以便设计更加有效的计划。以下是一些欺诈套路示例：

确定潜在的欺诈风险领域和欺诈套路后，与整个企业的利益相关方合作，了解数据的捕获时间和地点。 确定可能有助于针对潜在欺诈套路获取相关分析见解的数据源。这里有另外一些需要回答的问题：这些数据以哪种格式存储在哪里？如何访问这些数据并将其从源系统中提取出来？该流程是否能够自动执行？您是否对这些数据 进行了聚合和准备，使其适于分析？

通常，孤立地查看数据集并不是最有效的做法。通过合并数据集并有效使用分析技术来分析多个数据源，检测欺诈的能力将获得巨大提升。一个很有说服力的例子是销售数据与相应员工差旅和费用详情的组合，这种组合 可能揭示出通过不当贿赂或礼品来影响销售交易的潜在事件。

对这些数据进行可视化是快速识别模式和异常值的一种方法。还有哪些其他分析技术可用于识别流程中的潜在危险信号、欺诈或故障？对于特定数据集，哪种分析技术在识别其中的风险或欺诈信息方面最为可靠？例如， 在分析差旅和费用数据时，根据费用类型、金额和地区查找异常值或许能够有效识别违反政策的事件或者作为业务费用提交的个人费用。

处理数据的最有效方法之一是将数据的不同视图关联到单个 Tableau 仪表板中。例如，如果您是零售供应商，可以在热图上添加显示客户人口统计信息的散点图，并将此数据与购买交易中的产品类型合并。通过在同一个 仪表板上查看这些不同的数据点，可疑模式会变得更加明显。

如果您发现欺诈、违规事件，或控制措施的盲点和故障环节，请与管理层分享这些信息，并确定如何为大规模持 续监控部署分析。 如何在今后防止欺诈？ 如何让利益相关者能够支持欺诈检测工作？ 人们有举报欺诈的途径吗？

对于使用 Tableau 的企业而言，一种有效的监控技术是设置数据驱动型通知。 例如，假设您希望您的团队在航 班预定价格超过特定阈值（例如 5000 美元）时收到通知。 通过将该阈值设置为数据驱动型通知，您可以让系统 自动向负责监控的团队发送电子邮件通知。 该策略将改善贵组织的第一道和第二道防线，加强管理层的控制， 从而防止或发现欺诈行为。

借助功能强大的分析平台以及应用到欺诈检测计划中的这个五步方案，您不仅能够了解、识别和预防欺诈行为， 还可以在整个企业提高相关流程的速度和可扩展性。

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