不正対応リスクアナリティクス

サービス特徴

不正対応リスクアナリティクスは、不正の特徴を持つ取引を抽出する精度の向上と不正対応態勢の整備を目的とした、リスクアナリティクス関連サービスです。

トーマツが支援するリスクアナリティクスは、デロイトの知見･経験に基づいて開発されたツールを活用し、不正の特徴を持つ取引を抽出するルールベースアプローチと､不正予測モデルを構築する統計モデルアプローチを統合した新しいアプローチです｡

これにより、効果的な不正対応態勢の基礎を確立することが可能となります。

不正対応におけるデータ分析の効果

アナリティクスを活用した不正対応では､次の効果が得られるため､効果的に疑わしい取引の抽出が可能となります。

(1) 直感に基づくサンプル検証ではなく全件データの分析に基づいて取引を抽出することが可能
(2) 事例に基づき疑わしい取引を効束的に抽出
(3) 統計分析を行うことにより、疑わしい取引の特徴を効率的に把握
(4) 分析結果の視覚化により効果的な洞察を実現

分析に利用するデータは、財務データ・販売データといった従来から活用されてきた構造化データから、Webアクセスデータやソーシャルメディアなどを含めた“ビッグデータ”までの幅広い範囲を対象とし、不正の防止・早期発見の可能性を向上させます。

リスクアナリティクスの特徴

トーマツの不正対応リスクアナリティクスはルールベースアプローチと統計モデルアプローチを組み合わせた､統合アプローチを採用します。

ルールベースアプローチ

不正事例、週去の経験、業界の憤習等に基づく不正シナリオを作成し、これに基づく分析を行います｡
リスクアナリティクスでは、デロイトの多業種に亘る豊冨な知見･経験に基づいて開発したツールDTectを活用します｡
これにより、個々の企巣特有の環境を考慮したうえで、専門家の知見を有効活用したシナリオを効率的に作成することができ、効果的な異常取引の抽出が可能となります。

統計モデルアプローチ

数理統計解析の手法を活用して不正のパターン･特徴を抽出し、不正予測モデルの構築可能性を探ります｡
これにより､不正シナリオの高度化、継続的な不正モニタリング手法の改善、不正防止のための内部統制の整備など、不正対応の改善を支援します｡
このアプローチでは、統計分析、データマイニング、機械学習といった方法を利用します。