Challenges. Solutions....Analiza de management Accidental Altele Reconcilieri contabile Examinarea documentelor Audit extern Monitorizare Solicitari ale autoritatilor Control IT Autodenunt

1

Challenges. Solutions.

Integrarea proceselor de analiză

a datelor în activitățile de prevenire,

detectare și investigare a fraudelor

Bănărescu Adrian

2


“Datele devin mai valoroase ca petrolul.

Acestea sunt ca țițeiul.

Au valoare, dar fără rafinare, nu pot fi valorificate”

Clive Humby Chief Data Scientist - Starcount, London, United Kingdom

3


Provocările big data în contextul actualei ere informaţionale

Existența cumulativă a patru variabile:

❑ volum

❑ viteză

❑ varietate

❑ veridicitate

cantități impresionante de date

4


Activitatea de prevenire și detectare a fraudei nu trebuie să se facă

aleatoriu, nu ar trebui să depindă de șansă, ci de modalitatea în

care sunt analizate datele și informațiile, de inspirația utilizării

metodelor, tehnicilor și instrumentelor analitice.

5


40%

15%

13%

7%6%

5%4% 4%

3%2%

1% 1%

Sesizari

Audit intern

Analiza de management

Accidental

Altele

Reconcilieri contabile

Examinarea documentelor

Audit extern

Monitorizare

Solicitari ale autoritatilor

Control IT

Autodenunt

Modalitățile de detectare a fraudei

Report to the Nations, Global study on occupational fraud and abuse, ACFE, 2018

6


Momentul săvârșiriifraudei

Post-factumNivelul 1

Nivelul 2

Nivelul 3

Nivelul 4

Nivelul 5Previziuneanticipare

Control inopinat Control repetitiv Monitorizare

Eficiența nivelurilor de control

Adaptare model, http://www.acl.com/pdfs/White_Paper_AACM.pdf

7


Metoda = mijloc de investigație prin care se răspunde la întrebări de

tipul “Cum?”.

= înlănțuirea ordonată a mai multor tehnici

Tehnica = ansamblu de reguli și procedee

Instrumentul = lucru de care se folosește cineva pentru a îndeplini o

acțiune, a atinge un scop (cf. DEX)

Metode, tehnici și instrumente de analiză a datelor

8


Metode Analiza strategică Analiza operațională

Tehnici

Analiza modelelor de fraudă;

Analiza de risc;

Analiza rezultatelor;

Analiza fenomenului;

Analiza tabloului situațional;

Analiza statistică;

Analiza SWOT;

Analiza PESTEL;

Tehnica scenariilor ş.a.

Analiza de caz;

Analiza comparativă de caz;

Analiza legăturilor; Analiza fluxurilor;

Analiza evenimentelor; Analiza activităților;

Analiza financiară; Analiza telefoanelor;

Analiza de risc; Analiza SWOT;

Analiza profilului suspectului;

Analiza geospațială;

Tehnica scenariilor ş.a.

Procedee

Reprezentarea grafică (histograme, hărți relaționale, hărți de flux, hărți ale activităților, ale

evenimentelor, hărți ale frecvenței apelurilor telefonice, hărți geospațiale);

Vizualizarea spațială;

Vizualizarea tridimensională ş.a.

Instrumente

Excel; Access; GeoMedia Professional; GPS; Hartă; I2 ANB; iBase; Palantir; Hârtie; Creion; PC

etc.

Cofan S.M., Ivan, L., et. al. (2014). Analiza Informațiilor. Manual, ed. Ministerului Afacerilor Interne, pag. 55

9


• Office Excel, Access, Active Data for Excel

• Sobolsoft, Asup Utilities

• Visual Analyst

• IBM I2 Ibase, Analyst's Notebook, Tovek

• Palantir

• R, SPSS, SAS Fraud Management, SAP HANA Fraud Management

• Aptelisense Compliance Automation Server

• ArcSight AntiFraud Accelerator Solution

• Business Data Miners Centrifuge

• CSC Fraud Analytics Suite

• The Lavastorm Analytics Engine (LAE)

• Wizrule

Instrumente și platforme de analiză

10


• Beneficiar: Agenția Națională de Integritate

• Valoarea proiectului - 6,9 milioane euro (2012 - data lansarii achizitiei)

• Data lansării - iunie 2017

• Scop - prevenirea conflictele de interese în procedura de atribuire a

contractelor de achiziţie publică

• Avantaje – detecție automată; mecanism de verificare ex-ante

• Mecanism de funcționare - datele și informațiile din cuprinsul Formularului de

integritate sunt coroborate cu cele existente în bazele de date ale (Oficiului

Național al Registrului Comerțului – ONRC și Direcția pentru Evidența

Persoanelor și Administrarea Bazelor de Date – DEPABD).

• Moduri de acțiune: ANI emite un avertisment de integritate iar autoritatea

contractantă trebuie să ia toate măsurile de îndepărtare a posibilului conflict de

interese

Sistemul PREVENT

11


Perioada de referință: iunie 2017 - 30 septembrie 2018

16.256 de proceduri de achiziţii publice

Entități analizate

2.208 autorităţi contractante25.201 de operatori economici344.935 de persoane

Indicatori de calitate

- 69 de avertismente de integritate generate;- achiziții în valoare totală de 517 milioane lei (111 milioane de euro);- emise avertismente de integritate.

Elemente de detaliu

12


Analiza relațională

13


Analiza de conținut și context

Criteriul de decupaj – semantic

Identificarea subiectelor necunoscute

Identificarea relațiilor dintre subiecți

14


Tovek Tools - aplicație desktop pentru analiști

15


16


„Profile“ Tovek ServerObiective țintă

Alerts

120 000 persoane 50 000documente adăugate zilnic

3 000 alerte zilnice

Sistem de avertizare timpurie

17


Analiza postărilor FACEBOOK

https://www.hotnews.ro/stiri-politic-20886106-analiza-facebook-candidati-capitala.htm

18


19


20


Avantajele implementării aplicației Tovek

Conectarea la un număr mare de surse interne și externe inclusiv motoare de căutare pe Internet

Sinteze cu privire la datele deținuteIntegrarea cu suita IBM I2

Sistem eficient d.p.d.v. al costurilorSistem modular

Tovek Tools desktop + servere

Acces extrem de individualizat la informații (bazat pe cunoștințele utilizatorilor aplicațiilor Tovek)

21


BENEFICII ale folosirii proceselor de analiză a datelor:

➢ acces în timp real la datele interne și externe;

➢ creșterea procentajului de reușită în prevenirea și detectarea fraudei;

➢ identificarea modurilor de operare;

➢ rezultate fiabile și de încredere generate de procese automatizate;

➢ eliminarea dublurilor, erorilor, îmbunătățirea calității datelor;

➢ descurajarea eventualilor subiecți frauduloși;

➢ productivitate ridicată în lipsa metodele de prelucrare manuală;

➢ reducerea timpilor de fundamentare și luare a deciziilor;

➢ posibilitatea operării cu date incomplete, imprecise;

➢ scăderea timpului de intervenție pentru recuperarea pagubelor produse prin fraudă;

➢ elaborarea de analize cu grad înalt de precizie.

22


Provocări:

➢ implementarea unui sistem eficient de detecție a fraudei implică costuri ridicate;

➢ în cazul analizelor rezultate din „big data” cunoștințele generate implică reevaluări

ulterioare și coroborarea cu alte elemente, pentru a se putea ajunge la concluzii;

➢ indiferent de complexitatea softului folosit, este necesară intervenția unui operator și

ulterior a unui manager antifraudă care să finalizeze investigațiile;

➢ activitățile antifraudă, bazate pe soluții software și hardware, se recomandă a fi efectuate

și coordonate de un grup de specialiști (echipă multidisciplinară).

23


Vă mulțumesc!

Întrebări?

Documents

Challenges. Solutions....Analiza de management Accidental Altele Reconcilieri contabile Examinarea documentelor Audit extern Monitorizare Solicitari ale autoritatilor Control IT Autodenunt