+7 (495) 748-05-32

info@iia-ru.ru

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ

Войти Регистрация

Кластерный анализ: формирование индикатора риска для больших совокупностей учетной информации

Раздел: Аналитика и работа с данными

Статья опубликована в журнале "Внутренний контроль в кредитной организации", №3 (39) \ 2018

Методы интеллектуального анализа данных позволяют повысить эффективность работы по обнаружению нестандартных действий (в т.ч. мошеннических). В ходе проведения корпоративных расследований внутреннему контролеру могут понадобиться специализированные инструменты для отбора фактов и обнаружения отклонений от типичных ситуаций в объемных и сложных учетных данных. В статье рассматривается математический метод анализа данных, приспособленный для обнаружения отклонений в транзакциях, в том числе финансовых.

Авторы:

Евгений ЗВЕРЕВ, CIA, член НП «Институт внутренних аудиторов»
Андрей НИКИФОРОВ, риск-менеджер

Для кредитной организации клиенты — это источник как прибыли, так и «головной боли», связанной с регулятивными требованиями. По всему миру регуляторы банковской сферы требуют от ее участников риск-ориентированного контроля деятельности клиентов. Мы условно разделили клиентские риски банковской деятельности на виды:

Читайте полный текст статьи в PDF.