People analytics en inzichten, in het kader van fraudepreventie, verwijzen naar het gebruik van gegevens en geavanceerde analyses om een dieper inzicht te krijgen in de workforce van een organisatie. Tetrapylon Forensic Auditing faciliteert via haar service-lijn People & Organization (Workforce) expertise in people analytics en inzichten om mogelijke frauduleuze activiteiten te identificeren. Door verschillende HR-gegevens te analyseren, zoals gedragspatronen van werknemers, prestatie-indicatoren en toegangslogs, kunnen organisaties afwijkingen of onregelmatigheden detecteren die kunnen wijzen op frauduleus gedrag. Deze proactieve benadering maakt vroegtijdig ingrijpen mogelijk en helpt bij het voorkomen van frauduleuze activiteiten binnen de workforce.
Mensenanalyse en inzichten, aangeboden door Tetrapylon Forensic Auditing binnen de service-lijn People & Organisation (Workforce), spelen een cruciale rol in het voorkomen van fraude door gegevens en inzichten te benutten om frauduleuze activiteiten te detecteren en te verminderen. Hier is een uitgebreide beschrijving van hoe mensenanalyse en inzichten bijdragen aan fraudebestrijding:
Gegevensverzameling en integratie: Het verzamelen van gegevens uit verschillende bronnen binnen de organisatie, waaronder HR-gegevens, financiële gegevens, toegangslogboeken, en deze integreren in een gecentraliseerd systeem voor analyse.
Gegevensreiniging en transformatie: Zorgen dat de gegevens nauwkeurig zijn en vrij van fouten door deze schoon te maken en waar nodig te transformeren. Dit omvat het standaardiseren van formaten en het oplossen van inconsistenties.
Gegevensanalyse: Geavanceerde gegevensanalyse- en statistische technieken toepassen om patronen, afwijkingen en trends te identificeren die kunnen wijzen op potentiële frauduleuze activiteiten.
Voorspellende modellering: Voorspellende modellen ontwikkelen die historische gegevens gebruiken om toekomstige frauderisico’s te voorspellen, waardoor de organisatie preventieve maatregelen kan nemen.
Gedragsanalyse: Het analyseren van het gedrag van medewerkers en het identificeren van ongebruikelijke patronen, zoals veranderingen in werktijden, toegang tot gevoelige gegevens of andere afwijkingen van de norm die kunnen wijzen op frauduleuze handelingen.
Machine learning en AI: Het gebruik van machine learning-algoritmen en kunstmatige intelligentie om voortdurend te leren van gegevens en de mogelijkheden voor fraude detectie te verbeteren.
Benchmarking: Het vergelijken van gegevens en medewerkersgedrag binnen de organisatie met sectorbenchmarks om afwijkingen te identificeren die op fraude kunnen wijzen.
Root cause-analyse: Het onderzoeken van de onderliggende oorzaken van fraude-incidenten, of deze nu verband houden met de organisatiecultuur, interne processen of externe factoren.
Gegevensvisualisatie: Het presenteren van gegevens en inzichten in een visuele indeling, waardoor belanghebbenden de bevindingen beter kunnen begrijpen en erop kunnen acteren.
Waarschuwingen en monitoring: Real-time monitorsystemen implementeren die waarschuwingen kunnen genereren wanneer bepaalde vooraf gedefinieerde drempels of verdachte activiteiten worden gedetecteerd.
Training en bewustwording van medewerkers: Medewerkers opleiden om frauduleuze activiteiten en rode vlaggen te herkennen en te melden.
Scenarioanalyse: Het uitvoeren van hypothetische scenario’s om te beoordelen hoe veranderingen in beleid, procedures of externe factoren van invloed kunnen zijn op het fraude risico van de organisatie.
Compliance-beoordeling: Ervoor zorgen dat de organisatie voldoet aan relevante wet- en regelgeving, met het vermogen om eventuele non-compliance problemen te identificeren die tot fraude kunnen leiden.
Continue verbetering: Regelmatig updaten en verfijnen van strategieën voor fraudepreventie op basis van inzichten uit gegevensanalyse.
Samenwerking: Het bevorderen van samenwerking tussen verschillende afdelingen, zoals HR, financiën, IT en juridische zaken, om een holistisch beeld van fraudepreventie te creëren.
Incident Response Planning: Het ontwikkelen van plannen en procedures voor het aanpakken en verminderen van fraude-incidenten wanneer ze zich voordoen.
Rapportage aan regelgevende instanties: Rapporten opstellen voor toezichthoudende autoriteiten en wetshandhavingsinstanties wanneer fraude wordt vermoed of gedetecteerd.
Door de kracht van mensenanalyse en inzichten te benutten, kunnen organisaties proactief fraude detecteren, ontmoedigen en erop reageren. Deze aanpak stelt hen in staat om op gegevens gebaseerde beslissingen te nemen, interne controlemaatregelen te versterken en een cultuur van transparantie en verantwoordelijkheid te creëren die frauduleuze activiteiten ontmoedigt.
