Распределение Бенфорда: выявление нестандартных элементов в больших совокупностях финансовой информации
Раздел: Аналитика и работа с данными
Авторы:
Евгений Зверев, CIA
Андрей Никифоров, риск-менеджер
Статья была опубликована в журнале "Внутренний контроль в кредитной организации" № 4 (40)\ 2018
Методы интеллектуального анализа данных позволяют повысить эффективность работы контролера по обнаружению нестандартных действий (в т.ч. мошеннических). В ходе проведения корпоративных расследований ему могут понадобиться специализированные инструменты для отбора фактов и обнаружения отклонений в объемных и сложных финансовых учетных данных.
С помощью предлагаемого в статье метода можно сформировать индикатор риска, позволяющий быстро это сделать.
Полный текст статьи читайте в PDF.
Евгений Зверев, CIA
Андрей Никифоров, риск-менеджер
Статья была опубликована в журнале "Внутренний контроль в кредитной организации" № 4 (40)\ 2018
Методы интеллектуального анализа данных позволяют повысить эффективность работы контролера по обнаружению нестандартных действий (в т.ч. мошеннических). В ходе проведения корпоративных расследований ему могут понадобиться специализированные инструменты для отбора фактов и обнаружения отклонений в объемных и сложных финансовых учетных данных.
С помощью предлагаемого в статье метода можно сформировать индикатор риска, позволяющий быстро это сделать.
Полный текст статьи читайте в PDF.
Сравнение данных учетных систем: как выявить манипуляции с бухгалтерской отчетностью?
Кластерный анализ: формирование индикатора риска для больших совокупностей учетной информации
Экспертная выборка: формирование для большой совокупности
Учетные данные с нестандартным поведением: практические способы выявления признаков мошенничества
Распределение Бенфорда: применимость к анализу нефинансовых данных
Проверка эффективности управления рисками клиента в рамках проектного финансирования