Detects suspicious claims as early as the first notice of loss and automatically refers claims to investigators.
With its ability to reveal hidden patterns and relationships, fraud analytics can make the difference between identifying all fraudulent transactions, not just the obvious ones in an investigation. We'll discuss here ways to detect fraud a priori or identify fraud a posteriori. Jean-Francois François. Legault Digital. Fingerprints this column is the first in a series on data analytics and their use in fraud detection and. Investigation, here we introduce the topic while subsequent columns will focus on specific methods and. techniques Fraud Analytics Suite is a fraud detection tool that detects suspicious claims as early as the first notice of loss and automatically refers claims to investigators. Identify insurance fraud before the claim is paid, with CSC's Fraud Analytics Suite®. Fraud Analytics Suite is fraud detection software that can have a major positive impact on your loss ratio with its comprehensive approach to identifying suspicious claims. Fraud Analytics Suite allows you to: 1  Detect fraud early. 2  Identify the right claims to focus on. 3  Automate time-consuming processes. 4  Streamline workflow. 5  Quickly identify suspicious participants or patterns in claims. Description. Proven guidance for expertly using analytics in fraud examinations, financial analysis, auditing and fraud prevention. Fraud Analytics thoroughly reveals the elements of analysis that are used in today's fraud examinations, fraud investigations, and financial crime investigations. Spann routinely serves on high-profile financial crimes investigations that include detecting red flags, trends, and anomalies in complex financial transactions. She is frequently called upon as a guest speaker on her expertise in fraud analytics and financial crimes. She is dedicated to the study of white-collar crime. Digital Fingerprints. This column is the first in a series on data analytics and their use in fraud detection and investigation. Here, we introduce the topic while subsequent columns will focus on specific methods and techniques. Jean-Francois François. Legault Digital. Fingerprints this column is the first in a series on data analytics and their use in fraud detection and. Investigation, here we introduce the topic while subsequent columns will focus on specific methods and. techniques The role of data analytics in fraud prevention Data analytics process 1. Fraud test definitionDefine the fraud indicators you wish to test for based on experi-ence, typical business rule limits and common fraud schemes.2. Developing analytics tests Data analytics challenges While data analytics offers many benefits as a fraud prevention measure, it is also important to recognise the challenges associating with performing these techniques:• Data quality – The results from analytics tests are only as good as the input data. Predictive analytics is the use of data, statistical algorithms and machine-learning techniques to identify the likelihood of future outcomes based on historical data. The goal is to go beyond descriptive statistics and reporting on what has happened to providing a best assessment on what will happen in the future.  Some forensic accountants specialize in forensic analytics which is the procurement and analysis of electronic data to reconstruct, detect, or otherwise support a claim of financial fraud. The main steps in forensic analytics are (a) data collection, (b) data preparation, (c) data analysis, and (d) reporting. Fraud is an adaptive crime, so it needs special methods of intelligent data analysis to detect and prevent it. These methods exists in the areas of Knowledge Discovery in Databases (KDD), Data Mining, Machine Learning and Statistics. They offer applicable and successful solutions in different areas of fraud crimes. Organisations commonly limit their fraud data analysis to quantification of the financial impact when fraud is detected by some other means. However, data analytics techniques can also have a significant role to play in the early-warning, detection and monitoring of fraud. Developing analytics tests Data analytics challenges While data analytics offers many benefits as a fraud prevention measure, it is also important to recognise the challenges associating with performing these techniques:• Data quality – The results from analytics tests are only as good as the input data. This column is the first in a series on data analytics and their use in fraud detection and investigation. Jean-Francois François. Legault Digital. Fingerprints this column is the first in a series on data analytics and their use in fraud detection and. Investigation, here we introduce the topic while subsequent columns will focus on specific methods and. techniques
http://www.acfe.com/article.aspx?id=4294972189 http://www.csc.com/p_and_c_general_insurance/offerings/26121/57633-fraud_detection_software_fraud_prevention_via_analytics http://www.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-111823068X.html http://www.acfe.com/article.aspx?id=4294972189 http://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/EY_-_Forensic_Data_Analytics/$FILE/EY-Data-Analytics-The-role-of-data-analytics-in-fraud-prevention.pdf http://www.sas.com/en_us/insights/analytics/predictive-analytics.html https://en.wikipedia.org/wiki/Data_analysis_techniques_for_fraud_detection http://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/EY_-_Forensic_Data_Analytics/$FILE/EY-Data-Analytics-The-role-of-data-analytics-in-fraud-prevention.pdf http://www.acfe.com/article.aspx?id=4294972189
what is fraud analytics
धोखाधड़ी विश्लेषण क्या है
नुकसान की पहली सूचना के रूप में जल्द से जल्द संदिग्ध दावों का पता लगाता है और स्वचालित रूप से जांचकर्ताओं को दावों को संदर्भित करता है।
छिपे हुए पैटर्न और रिश्तों को प्रकट करने की अपनी क्षमता के साथ, धोखाधड़ी विश्लेषिकी सभी धोखाधड़ी लेनदेन की पहचान करने के बीच अंतर कर सकती है, न कि केवल एक जांच में स्पष्ट लोगों को। हम यहां धोखाधड़ी का पता लगाने के तरीकों पर चर्चा करेंगे, एक प्राथमिकता या धोखाधड़ी की पहचान करने के तरीके। जीन-फ्रेंकोइस फ्रांस्वा। लेगॉल्ट डिजिटल। फ़िंगरप्रिंट: यह कॉलम डेटा एनालिटिक्स और धोखाधड़ी का पता लगाने में उनके उपयोग पर एक श्रृंखला में पहला है और। जांच, यहां हम विषय का परिचय देते हैं जबकि बाद के कॉलम विशिष्ट तरीकों और तकनीकों पर ध्यान केंद्रित करेंगे धोखाधड़ी विश्लेषिकी सूट एक धोखाधड़ी का पता लगाने वाला उपकरण है जो नुकसान की पहली सूचना के रूप में संदिग्ध दावों का पता लगाता है और स्वचालित रूप से जांचकर्ताओं को दावों को संदर्भित करता है। दावे का भुगतान करने से पहले बीमा धोखाधड़ी की पहचान करें, सीएससी के धोखाधड़ी विश्लेषिकी सूट® के साथ। धोखाधड़ी विश्लेषिकी सूट धोखाधड़ी का पता लगाने वाला सॉफ्टवेयर है जो संदिग्ध दावों की पहचान करने के लिए अपने व्यापक दृष्टिकोण के साथ आपके नुकसान अनुपात पर एक बड़ा सकारात्मक प्रभाव डाल सकता है। धोखाधड़ी विश्लेषिकी सूट आपको इसकी अनुमति देता है: 1 धोखाधड़ी का जल्दी पता लगाएं। 2 ध्यान केंद्रित करने के लिए सही दावों की पहचान करें। 3 समय लेने वाली प्रक्रियाओं को स्वचालित करें। 4 कार्यप्रवाह को कारगर बनाएँ। 5 दावों में संदिग्ध प्रतिभागियों या पैटर्न को जल्दी से पहचानें। विवरण: __________। धोखाधड़ी परीक्षाओं, वित्तीय विश्लेषण, लेखा परीक्षा और धोखाधड़ी की रोकथाम में विशेषज्ञ रूप से विश्लेषण का उपयोग करने के लिए सिद्ध मार्गदर्शन। धोखाधड़ी विश्लेषिकी विश्लेषण के तत्वों को अच्छी तरह से प्रकट करता है जो आज की धोखाधड़ी परीक्षाओं, धोखाधड़ी की जांच और वित्तीय अपराध जांच में उपयोग किए जाते हैं। स्पैन नियमित रूप से हाई-प्रोफाइल वित्तीय अपराधों की जांच पर कार्य करता है जिसमें जटिल वित्तीय लेनदेन में लाल झंडे, रुझान और विसंगतियों का पता लगाना शामिल है। उन्हें अक्सर धोखाधड़ी विश्लेषण और वित्तीय अपराधों में उनकी विशेषज्ञता पर अतिथि वक्ता के रूप में बुलाया जाता है। वह सफेदपोश अपराध के अध्ययन के लिए समर्पित है। डिजिटल फ़िंगरप्रिंट। यह कॉलम डेटा एनालिटिक्स और धोखाधड़ी का पता लगाने और जांच में उनके उपयोग पर एक श्रृंखला में पहला है। यहां, हम विषय का परिचय देते हैं जबकि बाद के कॉलम विशिष्ट तरीकों और तकनीकों पर ध्यान केंद्रित करेंगे। जीन-फ्रेंकोइस फ्रांस्वा। लेगॉल्ट डिजिटल। फ़िंगरप्रिंट: यह कॉलम डेटा एनालिटिक्स और धोखाधड़ी का पता लगाने में उनके उपयोग पर एक श्रृंखला में पहला है और। जांच, यहां हम विषय का परिचय देते हैं जबकि बाद के कॉलम विशिष्ट तरीकों और तकनीकों पर ध्यान केंद्रित करेंगे धोखाधड़ी की रोकथाम में डेटा एनालिटिक्स की भूमिका डेटा एनालिटिक्स प्रक्रिया 1. धोखाधड़ी परीक्षण की परिभाषाअनुभव, विशिष्ट व्यावसायिक नियम सीमाओं और सामान्य धोखाधड़ी योजनाओं के आधार पर आप जिन धोखाधड़ी संकेतकों का परीक्षण करना चाहते हैं, उन्हें परिभाषित करें। एनालिटिक्स परीक्षण विकसित करना डेटा एनालिटिक्स चुनौतियां जबकि डेटा एनालिटिक्स धोखाधड़ी की रोकथाम के उपाय के रूप में कई लाभ प्रदान करता है, इन तकनीकों को करने के साथ जुड़ी चुनौतियों को पहचानना भी महत्वपूर्ण है: • डेटा गुणवत्ता - एनालिटिक्स परीक्षणों के परिणाम केवल इनपुट डेटा के रूप में अच्छे हैं। भविष्य कहनेवाला विश्लेषण ऐतिहासिक डेटा के आधार पर भविष्य के परिणामों की संभावना की पहचान करने के लिए डेटा, सांख्यिकीय एल्गोरिदम और मशीन-लर्निंग तकनीकों का उपयोग है। लक्ष्य वर्णनात्मक आंकड़ों से परे जाना है और भविष्य में क्या होगा, इस पर सबसे अच्छा मूल्यांकन प्रदान करने के लिए क्या हुआ है, इस पर रिपोर्टिंग करना है।  कुछ फोरेंसिक एकाउंटेंट फोरेंसिक एनालिटिक्स के विशेषज्ञ हैं जो वित्तीय धोखाधड़ी के दावे का पुनर्निर्माण, पता लगाने या अन्यथा समर्थन करने के लिए इलेक्ट्रॉनिक डेटा की खरीद और विश्लेषण है। फोरेंसिक एनालिटिक्स में मुख्य चरण हैं (ए) डेटा संग्रह, (बी) डेटा तैयारी, (सी) डेटा विश्लेषण, और (डी) रिपोर्टिंग। धोखाधड़ी एक अनुकूली अपराध है, इसलिए इसका पता लगाने और इसे रोकने के लिए बुद्धिमान डेटा विश्लेषण के विशेष तरीकों की आवश्यकता होती है। ये विधियां डेटाबेस (केडीडी), डेटा माइनिंग, मशीन लर्निंग और सांख्यिकी में ज्ञान खोज के क्षेत्रों में मौजूद हैं। वे धोखाधड़ी अपराधों के विभिन्न क्षेत्रों में लागू और सफल समाधान प्रदान करते हैं। संगठन आमतौर पर अपने धोखाधड़ी डेटा विश्लेषण को वित्तीय प्रभाव की मात्रा निर्धारित करने के लिए सीमित करते हैं जब धोखाधड़ी का पता किसी अन्य माध्यम से लगाया जाता है। हालांकि, धोखाधड़ी की प्रारंभिक चेतावनी, पता लगाने और निगरानी में डेटा एनालिटिक्स तकनीकों की भी महत्वपूर्ण भूमिका हो सकती है। एनालिटिक्स परीक्षण विकसित करना डेटा एनालिटिक्स चुनौतियां जबकि डेटा एनालिटिक्स धोखाधड़ी की रोकथाम के उपाय के रूप में कई लाभ प्रदान करता है, इन तकनीकों को करने के साथ जुड़ी चुनौतियों को पहचानना भी महत्वपूर्ण है: • डेटा गुणवत्ता - एनालिटिक्स परीक्षणों के परिणाम केवल इनपुट डेटा के रूप में अच्छे हैं। यह कॉलम डेटा एनालिटिक्स और धोखाधड़ी का पता लगाने और जांच में उनके उपयोग पर एक श्रृंखला में पहला है। जीन-फ्रेंकोइस फ्रांस्वा। लेगॉल्ट डिजिटल। फ़िंगरप्रिंट: यह कॉलम डेटा एनालिटिक्स और धोखाधड़ी का पता लगाने में उनके उपयोग पर एक श्रृंखला में पहला है और। जांच, यहां हम विषय का परिचय देते हैं जबकि बाद के कॉलम विशिष्ट तरीकों और तकनीकों पर ध्यान केंद्रित करेंगे
फ्रॉड अॅनालिटिक्स म्हणजे काय?
लपलेले नमुने आणि नातेसंबंध उघड करण्याच्या क्षमतेसह, फ्रॉड अॅनालिटिक्स सर्व फसवणुकीचे व्यवहार ओळखण्यात फरक करू शकते, केवळ तपासातील स्पष्ट व्यवहारच नाही. फसवणुकीचा प्राथमिक शोध घेण्याच्या किंवा फसवणुकीची ओळख पटविण्याच्या मार्गांवर आम्ही येथे चर्चा करू. जीन-फ्रांस्वा फ्रांस्वा। लेगॉल्ट डिजिटल। फिंगरप्रिंट्स हा कॉलम डेटा अॅनालिटिक्स आणि फ्रॉड डिटेक्शनमध्ये त्यांचा वापर यावरील मालिकेतील पहिला कॉलम आहे. अन्वेषण, येथे आम्ही विषयाची ओळख करून देतो तर पुढील स्तंभ विशिष्ट पद्धती आणि तंत्रांवर लक्ष केंद्रित करतील फ्रॉड अॅनालिटिक्स सूट हे एक फ्रॉड डिटेक्शन टूल आहे जे नुकसानीची पहिली सूचना मिळताच संशयास्पद दावे शोधते आणि स्वयंचलितपणे तपासकर्त्यांकडे दावे संदर्भित करते. सीएससीच्या फ्रॉड अॅनालिटिक्स सूटसह® दावा भरण्यापूर्वी विमा फसवणूक ओळखा. फ्रॉड अॅनालिटिक्स सूट हे फ्रॉड डिटेक्शन सॉफ्टवेअर आहे जे संशयास्पद दावे ओळखण्याच्या व्यापक दृष्टिकोनासह आपल्या तोट्याच्या गुणोत्तरावर मोठा सकारात्मक परिणाम करू शकते. फ्रॉड अॅनालिटिक्स सूट आपल्याला परवानगी देते: 1 फसवणूक लवकर शोधा. 2 लक्ष केंद्रित करण्यासाठी योग्य दावे ओळखा. 3 वेळखाऊ प्रक्रिया स्वयंचलित करा. 4 वर्कफ्लो व्यवस्थित करा. 5 दाव्यांमधील संशयित सहभागी किंवा नमुने त्वरीत ओळखा. वर्णन: __________। फसवणुकीच्या परीक्षा, आर्थिक विश्लेषण, लेखापरीक्षण आणि फसवणूक रोखण्यासाठी विश्लेषणाचा कौशल्याने वापर करण्यासाठी सिद्ध मार्गदर्शन. फ्रॉड अॅनालिटिक्स आजच्या फसवणुकीच्या परीक्षा, फसवणुकीचा तपास आणि आर्थिक गुन्ह्यांच्या तपासात वापरल्या जाणार्या विश्लेषणाच्या घटकांचा पूर्णपणे खुलासा करते. स्पॅन नियमितपणे हाय-प्रोफाईल आर्थिक गुन्ह्यांच्या तपासावर काम करते ज्यात लाल झेंडे, प्रवृत्ती आणि गुंतागुंतीच्या आर्थिक व्यवहारांमधील विसंगती शोधणे समाविष्ट आहे. फ्रॉड अॅनालिटिक्स आणि आर्थिक गुन्ह्यांमधील तिच्या कौशल्यावर तिला वारंवार पाहुणे वक्ता म्हणून बोलावले जाते. व्हाईट कॉलर गुन्हेगारीच्या अभ्यासासाठी त्या समर्पित आहेत. डिजिटल फिंगरप्रिंट्स. हा कॉलम डेटा अॅनालिटिक्स आणि फ्रॉड डिटेक्शन आणि इन्व्हेस्टिगेशनमध्ये त्यांचा वापर यावरील मालिकेतील पहिला स्तंभ आहे. येथे, आम्ही विषयाची ओळख करून देतो तर पुढील स्तंभ विशिष्ट पद्धती आणि तंत्रांवर लक्ष केंद्रित करतील. जीन-फ्रांस्वा फ्रांस्वा। लेगॉल्ट डिजिटल। फिंगरप्रिंट्स हा कॉलम डेटा अॅनालिटिक्स आणि फ्रॉड डिटेक्शनमध्ये त्यांचा वापर यावरील मालिकेतील पहिला कॉलम आहे. अन्वेषण, येथे आम्ही विषयाची ओळख करून देतो तर पुढील स्तंभ विशिष्ट पद्धती आणि तंत्रांवर लक्ष केंद्रित करतील फसवणूक रोखण्यासाठी डेटा विश्लेषणाची भूमिका डेटा विश्लेषण प्रक्रिया 1. फ्रॉड टेस्ट परिभाषा अनुभव, विशिष्ट व्यवसाय नियम मर्यादा आणि सामान्य फसवणुकीच्या योजनांच्या आधारे आपण चाचणी घेऊ इच्छित असलेल्या फसवणुकीच्या निर्देशांकांची व्याख्या करा.2. विश्लेषण चाचण्या विकसित करणे डेटा विश्लेषण आव्हाने डेटा विश्लेषण फसवणूक प्रतिबंधक उपाय म्हणून बरेच फायदे प्रदान करते, परंतु ही तंत्रे पार पाडण्याशी संबंधित आव्हाने ओळखणे देखील महत्वाचे आहे:• डेटा गुणवत्ता - विश्लेषण चाचण्यांचे परिणाम केवळ इनपुट डेटाइतकेच चांगले आहेत. प्रीडिक्टिव्ह अॅनालिटिक्स म्हणजे ऐतिहासिक डेटाच्या आधारे भविष्यातील परिणामांची शक्यता ओळखण्यासाठी डेटा, सांख्यिकीय अल्गोरिदम आणि मशीन-लर्निंग तंत्रांचा वापर. वर्णनात्मक आकडेवारी आणि काय घडले आहे याचा अहवाल देण्यापलीकडे जाऊन भविष्यात काय घडेल याचे सर्वोत्तम मूल्यमापन करणे हे उद्दीष्ट आहे.  काही फॉरेन्सिक अकाउंटंट फॉरेन्सिक अॅनालिटिक्समध्ये तज्ञ आहेत जे आर्थिक फसवणुकीच्या दाव्याची पुनर्रचना, शोध किंवा अन्यथा समर्थन करण्यासाठी इलेक्ट्रॉनिक डेटाची खरेदी आणि विश्लेषण आहे. फॉरेन्सिक अॅनालिटिक्समधील मुख्य टप्पे म्हणजे (अ) डेटा संकलन, (ब) डेटा तयार करणे, (क) डेटा विश्लेषण आणि (ड) रिपोर्टिंग. फसवणूक हा एक अनुकूली गुन्हा आहे, म्हणून तो शोधण्यासाठी आणि रोखण्यासाठी बुद्धिमान डेटा विश्लेषणाच्या विशेष पद्धतींची आवश्यकता आहे. या पद्धती डेटाबेसमध्ये नॉलेज डिस्कव्हरी (केडीडी), डेटा मायनिंग, मशीन लर्निंग आणि स्टॅटिस्टिक्स या क्षेत्रात अस्तित्वात आहेत. ते फसवणुकीच्या गुन्ह्यांच्या विविध क्षेत्रांमध्ये लागू आणि यशस्वी उपाय प्रदान करतात. जेव्हा फसवणूक इतर कोणत्याही मार्गाने शोधली जाते तेव्हा संस्था सामान्यत: त्यांच्या फसवणुकीच्या डेटा विश्लेषणास आर्थिक परिणामाचे मोजमाप करण्यापुरते मर्यादित ठेवतात. तथापि, फसवणुकीचा पूर्व-चेतावणी, शोध आणि देखरेखीमध्ये डेटा विश्लेषण तंत्राची देखील महत्त्वपूर्ण भूमिका असू शकते. विश्लेषण चाचण्या विकसित करणे डेटा विश्लेषण आव्हाने डेटा विश्लेषण फसवणूक प्रतिबंधक उपाय म्हणून बरेच फायदे प्रदान करते, परंतु ही तंत्रे पार पाडण्याशी संबंधित आव्हाने ओळखणे देखील महत्वाचे आहे:• डेटा गुणवत्ता - विश्लेषण चाचण्यांचे परिणाम केवळ इनपुट डेटाइतकेच चांगले आहेत. हा कॉलम डेटा अॅनालिटिक्स आणि फ्रॉड डिटेक्शन आणि इन्व्हेस्टिगेशनमध्ये त्यांचा वापर यावरील मालिकेतील पहिला स्तंभ आहे. जीन-फ्रांस्वा फ्रांस्वा। लेगॉल्ट डिजिटल। फिंगरप्रिंट्स हा कॉलम डेटा अॅनालिटिक्स आणि फ्रॉड डिटेक्शनमध्ये त्यांचा वापर यावरील मालिकेतील पहिला कॉलम आहे. अन्वेषण, येथे आम्ही विषयाची ओळख करून देतो तर पुढील स्तंभ विशिष्ट पद्धती आणि तंत्रांवर लक्ष केंद्रित करतील
नुकसानीची पहिली सूचना मिळताच संशयास्पद दावे शोधतात आणि आपोआप तपासकर्त्यांकडे दावे पाठवतात.