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事例紹介
インサイダー不正調査事例
北米の宝くじ事業会社におけるインサイダー不正調査
過去13年間のデータを分析し、異常値を識別するモデリング化を実施。その結果を基に、販売業者や従業員による、不適切な処理のパターンを判別できるようにしました。
リスク アナリティクスの事例
■クライアント
ヨーロッパの銀行
■背景
クライアントについては、組織の内部統制の機能不全に関する情報が度々公表されており、商品販売についての第三者による調査の必要性が叫ばれていました。具体的には、従業員や販売員の当選者が多すぎる、宝くじ販売店による当選くじの窃盗がある、にせの当選くじを発行している、といった告発を受けていました。
■目的
1) クライアントの保有する過去13年間の宝くじ販売業務に関するデータの中に異常性を持つ処理がないかを調査する。
2) 調査結果を基に販売業者や従業員による不適切な処理のパターンを識別する。
■ソリューション
1) 内部データ、外部データ全体で2千億を超える構造化・非構造化データの要素を統合し、分析に利用しました。
2) 自己組織化マップ（SOM）を利用した先鋭的な統計分析手法を、不正リスクのある処理の集団を識別するためのクラスタリングや、高い不正リスクのある集団を識別するために最適なモデルの選択に利用しました。
3) 既知の不正処理が、上で実施した分析において高い不正リスクをもつものとして識別されているかを検証しました。
■実施結果
1) 既知以外のインサイダー当選事例の識別ができました。
2) 窃盗やおとり商法、インスタントくじに利用している暗号（VIRN）の推測といった、不正処理あるいは不正につながる可能性のある処理の識別に成功しました。
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