Wie man Finanzanalysen zur Aufdeckung von Betrug einsetzt

Nach Angaben der Association of Certified Fraud Examiners verlieren Unternehmen jedes Jahr 5 % ihrer Einnahmen durch Betrug. Angesichts dieser alarmierenden Statistik ist es kein Wunder, dass die Nachfrage nach Finanzanalysen für die Betrugserkennung so groß ist. Glücklicherweise kann die Finanzanalytik eine entscheidende Rolle dabei spielen, Unternehmen bei der Aufdeckung und Verhinderung von Betrug zu unterstützen, indem sie verschiedene Muster, Diskrepanzen und Anomalien in Finanzdaten analysiert und verdächtige Aktivitäten aufzeigt.

Die Liste der Anwendungsfälle für die Betrugserkennung mit Hilfe von Finanzanalysen scheint endlos zu sein, aber hier ist eine Aufschlüsselung nach Branchen (Banken und Finanzen, Gesundheitswesen, Versicherungen, Einzelhandel und Telekommunikation) mit einigen der häufigsten Beispiele.

Bankwesen und Finanzen

• Kreditkartenbetrug: Kennzeichnet Kreditkartentransaktionen, die außerhalb des Rahmens normaler Aktivitäten liegen, wie z. B. mehrere Transaktionen mit einer Karte innerhalb eines kurzen Zeitraums, mehrere Eilbestellungen an dieselbe Adresse oder ein ungewöhnlich hoher Betrag auf der Kreditkarte.
• Geldwäscherei: Analysiert Transaktionen und den Fluss von Geldern über verschiedene Konten, um verdächtige Aktivitäten zu identifizieren, wie z. B. die Strukturierung von Transaktionen zur Umgehung von Meldegrenzen, die Schichtung von Geldern über mehrere Konten oder die Verwendung komplexer Transaktionsnetzwerke, um die Herkunft von Geldern zu verschleiern.
• Insiderhandel: Identifiziert abnormale Handelsvolumina, ungewöhnliche Kursbewegungen und Korrelationen zwischen Handelsaktivitäten und wichtigen Unternehmensereignissen.
• Identitätsdiebstahl: Kennzeichnet Konten mit ungewöhnlichem Verhalten, z. B. plötzliche Änderungen im Ausgabeverhalten oder unerwartete Transaktionen an neuen Orten, die darauf hindeuten, dass jemand die Daten oder das Konto einer anderen Person illegal nutzt.

Gesundheitswesen

• Betrügerische Forderungen: Identifiziert Ansprüche mit übermäßigen oder unnötigen Verfahren und Leistungen, die nicht mit der medizinischen Vorgeschichte eines Patienten übereinstimmen.
• Betrügerische Abrechnungen: Erkennt ungewöhnliche Kodierungsmuster, Phantomabrechnungen, Upcoding, Entbündelung und unverhältnismäßig hohe Abrechnungen im Vergleich zu anderen Unternehmen.
• Absprachen: Analysiert Anspruchs- und Zahlungsdaten, um eine hohe Anzahl von Patientenbesuchen bei verschiedenen Anbietern oder Patienten zu erkennen, die Anbietern dabei helfen, Tests zu berechnen, die sie nicht benötigen.

Versicherung

• Antragsbetrug: Ermittelt falsche Angaben, fiktive Begünstigte und Vertreter, die Policen eröffnen und stornieren, um Quoten und Boni zu erreichen.
• Betrügerische Ansprüche: Erkennt häufige oder überhöhte Ansprüche, aufgeblähte Ansprüche, inszenierte Unfälle, doppelte Ansprüche und inkonsistente Informationen über Ansprüche.

Einzelhandel

• Kreditkartenbetrug: Kennzeichnet Kreditkartentransaktionen, die außerhalb des Rahmens normaler Aktivitäten liegen, z. B. Änderungen in der Häufigkeit von Bestellungen, höhere Bestellungen als die durchschnittliche Nutzungstransaktion, Änderungen der Lieferadresse, Großbestellungen für denselben Artikel und nicht übereinstimmende oder verdächtige IP-Adressen.
• Rückerstattungsbetrug: Analysiert Daten wie die Häufigkeit und den Zeitpunkt von Rückgaben, zurückgegebene Produkte und deren Wert sowie Rückgabegründe, um potenziellen Betrug aufzudecken.

Telekommunikation

• Betrug bei der Umsatzberichterstattung: Untersucht Abrechnungsdaten, Vertragsbedingungen und Umsatzströme, um Diskrepanzen wie nicht abgerechnete Leistungen, Unterfakturierung oder Umsatzverluste zu ermitteln, die wahrscheinlich auf betrügerische Aktivitäten zurückzuführen sind.
• Teilnehmer-Betrug: Analysiert Verhaltensmuster und Finanztransaktionen der Teilnehmer, um ungewöhnliche Kontobewegungen zu erkennen, z. B. häufige Wechsel der SIM-Karte (Subscriber Identity Module), abnormales Roaming-Verhalten oder verdächtige Anrufmuster.

Wie Actian helfen kann

Betrug nimmt sowohl in der Häufigkeit als auch im Umfang zu. Da so viel auf dem Spiel steht, müssen Unternehmen ihre Finanzanalysen zur Betrugsbekämpfung entweder einführen oder ausbauen. Actian kann Sie bei einem neuen Projekt unterstützen oder bei der Skalierung Ihres bestehenden Deployment helfen. Wir sind ein vertrauenswürdiger Berater mit mehr als 50 Jahren Erfahrung, der seinen Kunden hilft, die wichtigsten Daten der Welt verwalten .

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Über Teresa Wingfield

Teresa Wingfield ist Director of Product Marketing bei Actian. Sie ist verantwortlich für die Kommunikation des einzigartigen Wertes, den die Actian Data Platform bietet, einschließlich bewährter Datenintegration, Datenmanagement und Data Analytics. Sie verfügt über eine 20-jährige Erfahrung Aufzeichnung der Steigerung von Umsatz und Bekanntheitsgrad von Analytik-, Sicherheits- und Cloud . Bevor sie zu Actian kam, leitete Teresa das Produktmarketing bei branchenführenden Unternehmen wie Cisco, McAfee und VMware.