Post on 20-Feb-2020
1
Challenges. Solutions.
Integrarea proceselor de analiză
a datelor în activitățile de prevenire,
detectare și investigare a fraudelor
Bănărescu Adrian
2
Challenges. Solutions.
“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
Challenges. Solutions.
Provocările big data în contextul actualei ere informaţionale
Existența cumulativă a patru variabile:
❑ volum
❑ viteză
❑ varietate
❑ veridicitate
cantități impresionante de date
4
Challenges. Solutions.
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
Challenges. Solutions.
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
Challenges. Solutions.
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
Challenges. Solutions.
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
Challenges. Solutions.
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
Challenges. Solutions.
• 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
Challenges. Solutions.
• 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
Challenges. Solutions.
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
Challenges. Solutions.
Analiza relațională
13
Challenges. Solutions.
Analiza de conținut și context
Criteriul de decupaj – semantic
Identificarea subiectelor necunoscute
Identificarea relațiilor dintre subiecți
14
Challenges. Solutions.
Tovek Tools - aplicație desktop pentru analiști
15
Challenges. Solutions.
16
Challenges. Solutions.
„Profile“ Tovek ServerObiective țintă
Alerts
120 000 persoane 50 000documente adăugate zilnic
3 000 alerte zilnice
Sistem de avertizare timpurie
17
Challenges. Solutions.
Analiza postărilor FACEBOOK
https://www.hotnews.ro/stiri-politic-20886106-analiza-facebook-candidati-capitala.htm
18
Challenges. Solutions.
19
Challenges. Solutions.
20
Challenges. Solutions.
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
Challenges. Solutions.
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
Challenges. Solutions.
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
Challenges. Solutions.
Vă mulțumesc!
Întrebări?