Analyse
Versterk uw programma voor frauderisicobeheer
Recent uitgegeven richtlijnen*, gecombineerd met toonaangevende praktijken voor frauderisicobeheer, kunnen een katalysator zijn voor organisaties om hun activiteiten op het gebied van frauderisicobeheerprogramma's te versterken, met name de toepassing en verbeterd gebruik van data-analyse om de risico's van fraude te identificeren, te valideren en te bewaken. onderdeel van de frauderisicobeoordeling. Hieronder volgen vijf inzichten waarmee leidinggevenden rekening moeten houden bij het gebruik van frauderisicoanalyse.
Inhoud verkennen
- Download de vijf inzichten
- De nieuwste richtlijnen evolueren met de technologie
- Risicobeoordeling is een essentieel instrument
- Drie manieren waarop data-analyse de frauderisicobeoordeling ondersteunt
- Eenvoudige stappen kunnen analyses van frauderisico's stimuleren
- Het is tijd om frauderisicobeheer te stimuleren met analyses
- Casestudy
- Neem contact op
- Doe mee aan het gesprek
Versterking van programma-activiteiten voor frauderisicobeheer
Het fraudevolume en de kosten per dollar van verliezen door fraude - beide aanhoudende en groeiende bedrijfsrisico's - nemen toe.¹ Vorig jaar steeg het aantal fraudeaanvallen zelfs met bijna 40 procent in slechts een kwartaal, en dat zat bovenop een tariefstijging van 62 procent het jaar ervoor.² Veel bedrijven zijn kwetsbaar voor fraude, vooral bedrijven met verkoopkanalen die zijn blootgesteld aan elektronische betalingsportals en -systemen, accountgestuurde klantenbestanden, complexe wereldwijde toeleveringsketens, aanzienlijke aanwezigheid in opkomende markten, enzovoort.
Vijf inzichten waarmee leidinggevenden rekening moeten houden bij het gebruik van frauderisicoanalyse
De nieuwste richtlijnen evolueren met de technologie
Technologie is in de loop van de tijd een meer geïntegreerd onderdeel geworden van vrijwel elk bedrijfsproces, dus het is niet verwonderlijk dat het gebruik ervan eerder een referentiepunt dan een punt van nadruk was in deze leidraad. Dit is aan het veranderen.
De 2016 Guide van het Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission (COSO) (de 2016 Guide) put uit en actualiseert richtlijnen voor het opzetten van een frauderisicobeheerprogramma zoals voor het eerst gepubliceerd in 2008's"Beheer van het bedrijfsrisico van fraude."4De Gids van 2016 biedt onder meer inzichten en overwegingen voor het aanpakken van Principe 8 van COSO's 2013 Framework (het 2013 Framework), dat gericht is op de afweging door een organisatie van het frauderisico.
Van bijzonder belang is dat de Gids van 2016 expliciet ingaat op recente technologische ontwikkelingen, met name derol van data-analysebij het aanpakken van het frauderisico van een organisatie als onderdeel van een alomvattend programma voor frauderisicobeheer.
Terug naar boven
Risicobeoordeling is een essentieel instrument in de strijd tegen fraude
Een frauderisicobeoordeling is een essentieel onderdeel van de fraudebestrijding van een organisatie. Door gebruik te maken van richtlijnen in het 2013 Framework, begint de ontwikkeling van de frauderisicobeoordeling vaak met het identificeren van zakelijke en financiële processen die in de reikwijdte moeten worden opgenomen. Van daaruit worden verschillende manieren geïdentificeerd waarop fraude en wangedrag door en tegen de organisatie kunnen plaatsvinden, inclusief mogelijke plannen om bestaande interne controles te omzeilen of om het management te dwingen controles te omzeilen. Op dit moment zijn de geïdentificeerde risico's echter puur heuristisch - of gebaseerd op wat de professionals van een organisatie denken dat er zou kunnen gebeuren, de frauderisico's die zich hebben voorgedaan en schema's en risico's die kunnen worden ontwikkeld en opgenomen op basis van de branche.
Vanaf hier is er een mogelijkheid om een van de belangrijkste activa van een organisatie, de gegevens, te gebruiken om voort te bouwen op de initiële frauderisicobeoordeling. Met fraudeprogramma's en de verfijning van fraudeplegers die voortdurend evolueren, bieden analysetools de mogelijkheid om afwijkingen, patronen en trends te onderscheiden - ook in realtime - in beschikbare gegevens die anders onopgemerkt zouden blijven, zowel binnen een bedrijfseenheid als in een bepaalde regio , of in de hele onderneming.
Terug naar boven
Drie manieren waarop data-analyse de frauderisicobeoordeling ondersteunt
De specifieke opname van data-analyse en de voordelen ervan in de context van frauderisicobeoordeling in de Gids van 2016 erkent de groeiende rol van analyse in drie belangrijke stadia van frauderisicobeoordeling:
Identificatie.Gegevensanalyse kan worden gebruikt om te zoeken naar anomalieën of rode vlaggen die wijzen op mogelijke frauderisicoschema's en om gebieden met een hoog risico te identificeren die moeten worden opgenomen in de frauderisicobeoordeling.
Geldigmaking.Analyses kunnen de identificatie van schema's met een hoog risico valideren, de juistheid van de bevindingen van het risicobeoordelingsproces evalueren en aangeven of aanvullende procedures nodig zijn.
Toezicht houden.Er kunnen tests en tools worden ontwikkeld om risicovolle regelingen en gedragingen voortdurend te monitoren, om te helpen bij het beoordelen van de effectiviteit van het fraudeactieplan en om doorlopend proactief te waarschuwen voor mogelijke uitzonderingen en overtredingen.
Terug naar boven
Eenvoudige stappen kunnen analyses van frauderisico's stimuleren
Organisaties die de ernst van de fraudedreiging onderkennen, worstelen vaak met waar te beginnen bij het beoordelen van het risico. Hier zijn enkele nuttige eerste stappen:
Weet waar je bent.Het zorgvuldig onderzoeken van de huidige frauderisicobeoordelingsbenadering van de organisatie in de context van COSO en andere richtlijnen en het potentieel voor het gebruik van analyses kan de basis vormen voor uitbreiding en verbetering van de huidige capaciteiten. Ook kan een beoordeling van het huidige gebruik van analyses door een organisatie voor andere doeleinden, kansen aan het licht brengen om bestaande mogelijkheden te benutten om de tijd en kosten van het inzetten van frauderisicoanalyses te verminderen.
Weet waar je heen wilt.Organisaties kunnen het uitvoeren van analyses op fraude- en/of nalevingsdomeinen afwijzen als een nutteloze onderneming van het kookpunt. Een meer realistische aanpak kan zijn om bescheiden kortetermijndoelen vast te stellen en een stappenplan te ontwikkelen om deze stapsgewijs te bereiken met een visie om uiteindelijk het algehele frauderisicobeoordelingsprogramma te verbeteren. Proofs of concept die voortbouwen op incrementele successen zijn vaak een effectieve manier om analyses te integreren.
Let tijdens het navigeren op het pad naar waar u heen wilt op borden in de organisatie.Zowel grote zakelijke veranderingen als de dagelijkse bedrijfsvoering kunnen de argumenten voor het gebruik of de verbetering van frauderisicoanalyse helpen versterken. Een willekeurig aantal directoraten, zoals interne audit, het kantoor van algemeen juridisch adviseur, compliance, evenals kernbedrijfsactiviteiten, kan bijvoorbeeld het initiatief nemen om hun discrete functie met gegevens te versterken. In feite hebben de meeste bedrijven al een ecosysteem van geavanceerde analytische tools die nodig zijn om aan de slag te gaan. Het bijeenroepen van verschillende belanghebbenden om lopende analyse-inspanningen of recent voltooide proofs of concept te bespreken - zowel in grote lijnen als met betrekking tot specifieke mogelijkheden voor het beoordelen van frauderisico's - kan de productie van gegevens en het gebruik van op maat gemaakte bedrijfsanalyses voor risicobeoordelingsdoeleinden vergemakkelijken.
De reis zal uiteindelijk de moeite waard zijn.Gegevensproblemen kunnen organisaties een gemakkelijk excuus bieden om analyses van frauderisico's uit te stellen. Er zijn te veel gegevens, de gegevens zijn slecht of het is een onmogelijke taak om gegevens uit ongelijksoortige systemen te halen. Organisaties hoeven echter niet bang te zijn voor hun data, want er valt altijd iets uit te halen. En misschien hebben ze geen keus. Met de hoeveelheid gegevens die tegenwoordig wordt gegenereerd, geen gebruik van analyses om te identificeren enfraude en corruptie terug te dringenin een vroeg stadium kunnen verwoestende problemen ontstaan.
Terug naar boven
Onze mening: het is tijd om frauderisicobeheer te stimuleren met analyses
De recente COSO-richtlijnen versterken de belangrijke rol van analyse bij het duidelijk begrijpen van het frauderisico waarmee een organisatie kan worden geconfronteerd en het nemen van maatregelen om de blootstelling aan risico's te verminderen. Het is voor organisaties nog niet te laat om analyses in te zetten als onderdeel van hun algemene frauderisicobeheerprogramma en specifiek gerelateerd aan het frauderisicobeoordelingsproces. Door dit te doen, kunnen organisaties de evoluerende en groeiende reeks fraudedreigingen beter bestrijden.
Terug naar boven
Casestudy: Analytics speelde een belangrijke rol bij het terugdringen van loyaliteitsfraude bij luchtvaartmaatschappijen
Miles voor vliegreizen zijn een felbegeerde loyaliteitsvoordeel, een toegangspoort voor klanten om nieuwe en oude plaatsen te bezoeken. Voor een gewetenloze ticketagent bieden reisbeloningen een gouden kans om op frauduleuze wijze miles uit te geven en deze vervolgens in te wisselen om vluchten te boeken voor persoonlijk gebruik en voor gebruik door vrienden. Een grote luchtvaartmaatschappij heeft onlangs data-analyse geïntroduceerd in haar frauderisicobeheerprocessen om anomalieën, patronen en trends te identificeren die wijzen op mogelijke frauduleuze activiteiten. De analyse heeft zich gericht op een verscheidenheid aan gegevenselementen, zoals het aantal airmiles toegekend aan klanten en agenten, geboekte vluchten met airmiles, datums van toekenningen, reisdata en meer.
Analyse van deze data-elementen kan leiden tot belangrijke indicatoren van mogelijke fraude, zoals:
- Detectie van afwijkingen: werden er buitensporige airmiles toegekend door een enkele agent of aan een enkele rewards-account?
- Voorspellende classificatie: worden op frauduleuze wijze toegekende airmiles gebruikt om bepaalde vluchten te boeken?
- Clustering: zijn er overeenkomsten in de miles die op een rewards-account worden verzameld, d.w.z. hetzelfde aantal miles elke woensdag, of dezelfde goedkeurende manager die de awards goedkeurt?
Door gebruik te maken van verschillende analysemodellen en door hypothesen te testen door analyse van gecombineerde datasets, ontdekte de luchtvaartmaatschappij frauduleuze activiteiten eerder. Verder heeft het bedrijf, door zorgvuldig na te denken over de vereisten voor het operationaliseren van frauderisicoanalyses en het inventariseren van de huidige tools en technologieën, vastgesteld dat veel van wat het nodig had om de analyses uit te voeren, al aanwezig was, waardoor de investeringen vooraf aanzienlijk werden verminderd.
Terug naar boven
Bron:
* Eind 2016 bracht COSO zijn Fraud Risk Management Guide uit (de "2016 Guide"), die een vervolg was op het COSO Internal Control-Integrated Framework dat in 2013 werd uitgegeven (het "2013 Framework").
1"LexisNexis 2016 True Cost of Fraud℠," LexisNexis,http://www.lexisnexis.com/risk/insights/true-cost-fraud.aspx
2"Global Fraud Attack Index—Q4 2016," PYMNTS.com,http://www.pymnts.com/global-fraud-attack-index/
4"Managing the Business Risk of Fraud", het American Institute of CPAs (AICPA), Institute of Internal Auditors (IIA) en Association of Certified Fraud Examiners (ACFE).
Neem contact op
Hulst Tucker
Partner | Deloitte Risico- en financieel advies
htucker@deloitte.com
+1 214 840 7432
Holly is partner in de forensische praktijk van Deloitte Financial Advisory Services LLP met meer dan 15 jaar ervaring in openbare boekhouding en professionele dienstverlening gericht op zowel proactieve als...Meer
Bill Pollard
Partner | Deloitte Risico- en financieel advies
wpollard@deloitte.com
+1 312 486 3524
Bill is partner in de forensische praktijk van Deloitte Risk & Financial Advisory in Deloitte & Touche LLP. Hij heeft bijna 25 jaar ervaring in het bijstaan van internationale klanten bij complexe financiële rekeningen...Meer
Laatste nieuws van @DeloitteRiskFin
Nieuws, onderzoek, evenementen en meer delen
FAQs
What is data Deloitte? ›
Design, build and run insight driven organizations
Data & Analytics services offers an integrated approach with our broad range of solution offerings including: manage data, deliver information, improve performance, optimize insights, amplify intelligence, build capabilities, and manage environments.
Deloitte is a leading global provider of audit and assurance, consulting, financial advisory, risk advisory, tax, and related services. Deloitte currently has approximately 330,000 people in more than 150 countries and territories.
What is the salary of data associate in Deloitte? ›Associate Data Scientist salaries at Deloitte can range from ₹9,48,354-₹10,41,828.
What is the salary of data integrity analyst in Deloitte? ›₹6,39,097. How accurate does ₹6,39,097 look to you?
What is a typical Deloitte salary? ›Average annual salary in Deloitte is INR 14.1 lakhs . Salary estimates are based on 72.9k Deloitte latest salaries received from various employees of Deloitte.
What is the highest salary at Deloitte? ›The average Deloitte salary in the United States is $91,919 per year. Deloitte salaries range between $62,000 a year in the bottom 10th percentile to $135,000 in the top 90th percentile. Deloitte pays $44.19 an hour on average.
Is it hard getting a job at Deloitte? ›How Hard Is It to Get a Job at Deloitte? As one of the big four, Deloitte receives an overwhelming number of applications. With over 500,0000 applicants applying for Deloitte job positions, it can be hard to get a job at Deloitte. You are expected to be the industry's best and a confident professional.
What is the highest salary of data associate? ›Average starting Salary for Data Associate in India is around ₹1.6 Lakhs per year (₹13.3k per month). No prior experience is required to be a Data Associate. What is the highest salary for a Data Associate in India? Highest salary that a Data Associate can earn is ₹6.0 Lakhs per year (₹50.0k per month).
What is the salary of audit assistant in Deloitte? ›Deloitte Audit Assistant 2 salary in India ranges between ₹ 5.2 Lakhs to ₹ 8.0 Lakhs with an average annual salary of ₹ 6.6 Lakhs.
What is the salary of Associate Risk Analyst in Deloitte? ›Risk Analyst salary at Deloitte India ranges between ₹ 3.0 Lakhs to ₹ 8.3 Lakhs.
What is the salary of SQL Analyst in Deloitte? ›
Average Deloitte SQL Developer salary in India is ₹ 8.0 Lakhs for experience between 2 years to 6 years. SQL Developer salary at Deloitte India ranges between ₹ 4.2 Lakhs to ₹ 13.0 Lakhs.
What is the meta salary for business integrity associate? ›The estimated total pay for a Business Integrity Associate at Meta is $135,079 per year.
What is the salary of senior analyst data science in Deloitte? ›Average Deloitte Senior Data Scientist salary in India is ₹ 21.0 Lakhs for experience between 5 years to 9 years. Senior Data Scientist salary at Deloitte India ranges between ₹ 11.5 Lakhs to ₹ 35.0 Lakhs.
What is the average age at Deloitte? ›The most common age range of Deloitte employees is 20-30 years.
Will Deloitte match salary? ›Deloitte matches $0.50 for every dollar you contribute, up to the first 6% of your eligible pay per year (e.g., Deloitte contributes 3% of your eligible pay annually if you contribute at least 6%).
Is Deloitte a high paying company? ›How much does Deloitte pay? The average Deloitte salary ranges from approximately $51,085 per year for a Graduate Student to $465,033 per year for a Managing Director. The average Deloitte hourly pay ranges from approximately $24 per hour for a Graduate Student to $189 per hour for a Partner.
What is the bonus for Deloitte 2023? ›The annual average earning of a senior consultant at Deloitte is $120,000 with $110,000 base salary and $11,000 bonus (profit sharing not included).
Can you negotiate salary with Deloitte? ›Sometimes, you may not need to negotiate. If you receive a terrific offer, one that is competitive within the market and meets your requirements, there may not be a basis – or a need – to negotiate. Don't feel you have to force it. Be sure to ask for the final offer in writing.
What is the lowest position in Deloitte? ›The following is the typical Deloitte career path:
Analyst (Undergraduate) Consultant (MBA or advanced degree) Senior Consultant. Manager.
On Deloitte, the study said "Landing a job at Deloitte is more competitive than securing a freshman spot at Harvard. Only 2.4 percent of Deloitte's 3 million applicants received jobs last year versus Harvard's 5.4-percent acceptance rate.
Is Deloitte a prestigious job? ›
This is the second time Deloitte has finished atop Vault's prestige ranking, taking the title in 2009 as well. The only other firm besides PwC and Deloitte to be named “most prestigious” was EY in 2007.
Does Deloitte look good on resume? ›Deloitte really is a strong brand on your CV and recognized world wide. There are very few people that I've met over the years that do not immediately recognize Deloitte when they ask me what I do for a living and what company I work for.
What does a data analyst do at Deloitte? ›Work You'll Do
They will work cross-functionally between teams to guide measurement frameworks, learning agendas, data strategy, and performance analytics.
You'll work with data scientists and specialists that also bring a wealth of knowledge to the table, creating solutions that not only assist in solving client problems, but can also make their business better.
What skills are required for data analyst at Deloitte? ›What are the top skills required to work as a Data Analyst at Deloitte? Data Analysis, Data Management, Marketing Programs, Business Development and Strategy are some of the popular skills required to work as a Data Analyst at Deloitte India.
What skills are required for Deloitte data analyst? ›Required Skills
Strong and effective technical communication. Organizational and planning skills. Effective time management.
A mid-career Data Analyst with 4-9 years of experience earns an average salary of ₹7 Lakhs per year, while an experienced Data Analyst with 10-20 years of experience earns an average salary of ₹9.6 Lakhs per year.
Is data analyst a six figure job? ›Starting out, the average entry-level data analyst earns under $45,000 but can easily grow into a six-figure income in less than 10 years.
Is data analyst good pay? ›According to Payscale, in the US, newly-qualified data analysts (i.e. those with less than a year of experience) earn an average annual income of $56,590. In a data analyst's first four years, this figure can rise to around $61,234.
What is the salary of data analytics analyst in Deloitte? ›| 👨💻 Male | ₹12lakhs Average Salary : ₹ 12 lakhs |
|---|---|
| 👩💻 Female | ₹11lakhs Average Salary : ₹ 11 lakhs |
What level is analyst at Deloitte? ›
At Deloitte, Analysis is an entry-level role for candidates with an undergraduate degree. You will work with a team of 3-5 Consultants, Senior Consultants, and Managers. You will support the case team with research, analysis, and building slide decks.
What is the role of Data Analyst in Goldman Sachs? ›The key role of a Data Analyst at Goldman Sachs is to manage data assets. They ensure that all the data related to Goldman Sachs Analytics is fed into the Goldman Sachs data tool. This management includes designing and integrating many technologies.
What SQL skills are needed for data analyst? ›Programming Knowledge: As an SQL Data Analyst, one must be fluent in writing scripts, and queries and must know other Programming Languages as well. Advanced Computer Skills: The job role of a SQL Analyst also requires advanced computer knowledge. They must have basic knowledge of the hardware of computers.
What are three attributes of a data analyst? ›- Be able to tell a story, but keep it Simple. ...
- Pay attention to Detail. ...
- Be Commercially Savvy. ...
- Be Creative with Data. ...
- Be a People Person. ...
- Keep Learning new Tools and Skills. ...
- Don't be Afraid to make Mistakes, Learn from Them. ...
- Know when to Stop.
A bachelor's degree in a related field like statistics, computer science, or mathematics is required to become a data analyst. Obtaining a bachelor's degree can take around four years of full-time study. However, learning the necessary skills through self-study or a boot camp-style program is also possible.
What does Deloitte look for in a candidate? ›We want individuals who thrive in a fast-paced, high-performance culture. We believe in strengthening our professionals and want to provide them with an environment where they can contribute and thrive every day. If you enjoy a challenging and collegial work environment, Deloitte might be the place for you.
What is the most important skill of a data analyst? ›Since almost all data analysts will need to use SQL to access data from a company's database, it's arguably the most important skill to learn to get a job. In fact, it's common for data analyst interviews to include a technical screening with SQL. Luckily, SQL is one of the easier languages to learn.
What is Deloitte looking for in graduates? ›To be accepted into the Deloitte graduate program you'll need to show that you love learning new things. They're especially interested in students who want to build on their technical skills. This is particularly relevant for career progression, and if you want to gain experience in different business units.