Учетные данные с нестандартным поведением: практические способы выявления признаков мошенничества
Раздел: Аналитика и работа с данными
Авторы:
Евгений ЗВЕРЕВ, CIA, член Института внутренних аудиторов
Андрей НИКИФОРОВ, риск-менеджер
Статья была опубликована в журнале "Внутренний контроль в кредитной организации" № 1 (45) \ 2020.
Статистические методы анализа данных позволяют повысить эффективность работы внутреннего аудитора по обнаружению нестандартных действий (в том числе мошеннических) в больших совокупностях учетной информации. В статье представлены результаты применения на практике двух методов выявления нетипичного поведения, относящихся к статистическим: кластерного анализа и выявления элементов совокупности на основе распределения Бенфорда.
Читайте полный текст статьи в PDF.
Сравнение данных учетных систем: как выявить манипуляции с бухгалтерской отчетностью?
Кластерный анализ: формирование индикатора риска для больших совокупностей учетной информации
Распределение Бенфорда: выявление нестандартных элементов в больших совокупностях финансовой информации
Экспертная выборка: формирование для большой совокупности
Распределение Бенфорда: применимость к анализу нефинансовых данных
Проверка эффективности управления рисками клиента в рамках проектного финансирования