5 étapes à suivre pour prévenir et détecter les fraudes grâce à l'analytique des données
Les systèmes de fraude sont de plus en plus sophistiqués et complexes, et les mesures de lutte conventionnelles peinent à suivre cette évolution rapide. Dans son rapport Report to the Nations de 2018, l'Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) explique que les organisations qui mettent en place un suivi préventif des données peuvent détecter les activités frauduleuses 58 % plus rapidement et réduire leurs pertes de 52 %. Au vu de tels chiffres, la capacité à voir et comprendre les données, et à les analyser efficacement, constitue un avantage considérable dans le cadre de vos mesures de prévention et de détection des fraudes.
Mais par où commencer ? Le volume de données qui nous entoure continue d'augmenter de manière exponentielle, et ces données peuvent être exploitées pour identifier rapidement les tendances et les activités suspectes. Néanmoins, les techniques traditionnelles d'audit et d'échantillonnage ne sont pas de taille à relever de tels défis. Les équipes de gestion et d'audit ont besoin d'une plate-forme analytique plus puissante, permettant d'identifier les tendances de fraude que les outils traditionnels sont incapables de repérer. Pour les organisations qui se lancent tout juste dans l'analytique des données pour prévenir et détecter les fraudes, une telle tâche peut sembler chronophage, voire impossible. Il n'en est rien.
Voici les 5 étapes à suivre pour intégrer l'analytique des données à votre programme de lutte contre la fraude.
- Identifier les facteurs de risque de fraude
- Identifier les domaines sensibles aux systèmes de fraude
- Comprendre les sources de données pertinentes
- Combiner et analyser les données
- Partager les découvertes et mettre en place des alertes
