Institutii financiare:
Data analytics for fraud
prevention
Iuliana Maria, CFE
Care sunt principalele aspecte ale fraudei in
contextul actual?
Ce instrumente si tehnologii pot fi utilizate
pentru a ajuta ofiterii sa detecteze, sa
previna si sa descurajeze frauda si
comportamentul fraudulent?
Agenda
Fenomenul fraudei astazi
Frauda interna
5% din veniturile unei companii pierdute din
cauza fraudei
18 luni perioada medie pentru descoperirea
unei fraude interne
Pierderea medie - 140 000 $/caz frauda
Industriile tinta – sectorul financiar – bancar
Gradul de recuperare – 0% in aproape
jumatate din cazurile de frauda
ACFE Report to the Nations 2012
Fenomenul fraudei astazi
Frauda externa
- Frauda tranzactionala – carduri de credit,
debit, online banking, furt de identitate etc
- Frauda la creditare - credite de consum si
ipotecare, credite retail pentru achizitia de
servicii (telecom)
Volumul de date procesat de companii creste
exponential, iar sursele de date se multiplica
(baze interne si externe, liste negre, birouri de
credit etc)
Fenomenul fraudei astazi
Cum ajuta tehnologiile de analiza a datelor?
Frauda interna
- Creste perceptia detectiei prin monitorizarea
tuturor tranzactiilor si operatiunilor realizate
de utilizatori Vs prin sondaj (sampling)
- Sustine implementarea unui sistem de
control intern
- Consolideaza procesul de investigare si
reconstituire a faptelor
Fenomenul fraudei astazi
Cum ajuta tehnologiile de analiza a datelor?
Frauda externa
- Monitorizeaza si valideaza in timp real toate sursele
de date, interne si externe, pentru a identifica
posibile fraude
- Ruleaza verificari si algoritmi (scorecard-uri) pentru
semnalizarea unui caz suspect
- Automatizarea constituie singura metoda cu puterea
de procesare si rapiditatea necesara contextului
curent de realizare a operatiunilor financiare
Tehnologii de analiza a datelor
Cum actioneaza tehnologiile de analiza a datelor?
- Monitorizarea continua a intregului volum de date
- Identificarea anomaliilor in fluxul de date sau a tiparelor
de comportament potential fraudulente
Unicitatea comportamentul uman
Cat de identificabili suntem ca indivizi?
2012 Louvain University, Harvard & MIT Study
Unique in the Crowd: The privacy bounds of human
mobility shows how mobility patterns are unique to an
individual. - 90% identificare
Securitate fizica – incuietori la usi, dulapuri pentru acte securizate, seifuri, carduri, camere ATM
Prima generatie – rularea unor interogari administrate de IT in bazele de date, verificand manual rezultatele pentru identificarea de comportamente suspecte
A doua generatie – instrumente dezvoltate pentru a automatiza interogarile si a livra rapoarte in format electronic prin email sau portal; rapoartele trebuie verificate manual
A treia generatie – O platforma unica in care instrumentele executa automat analize si data mining pentru a detecta tipare pre- definite sau necunoscute in mai multe baze de date si aplicatii
Solutii de detectie
• Interogari in timp real, scoring de risc de frauda
automatizat
• Reguli de business configurabile
• Analiza Predictiva, capacitate de invatare
• Motor de alerte
• Raportare si documentarea detaliata a cazurilor
• Algoritmi
- invatare nesupervizata – clustering, asociere, atunci cand
caracterizarea input-ului si output-ului de date nu este
cunoscuta
- invatare supervizata – modelare comportamentala, scoring
Tehnologii de analiza a datelor
Noi abordari si algoritmi
• Social media/Social link analysis – descoperirea
gruparilor infractionale prin analiza legaturilor dintre
date (adrese, nume de familie, numere de telefon etc)
• Text mining – monitorizarea cuvintelor cheie din
schimbul permanent de informatii intre angajati si
aplicatii
FBI, E&Y– software de analiza a informatiilor nestructurate din
emailurile de companii, 3000 expresii inregistrate in aplicatie. Proactiv
Vs reactiv
Tehnologii de analiza a datelor
FBI, E&Y study
Top 10 cuvinte si expresii legate de activitatea
fraudulente in schimburi de emailuri: Cover up
Write off
Illegal
Failed investment
Nobody will find out
Grey area
They owe it to me
Do not volunteer information
Not ethical
Off the books
Analiza predictive joaca un rol principal in identificarea tiparelor si scenariilor necunoscute de frauda. Scorecarduri de frauda sunt construite pentru a detecta frauda sau furtul legat de:
• Bunurile clientului
• Datele clientului
• Bunurile si datele confidentiale ale bancii
Activitatea istorica a utilizatorilor este folosita pentru a antrena o retea neurala si a genera scorecard-uri comportamentale si analitice. Modelele evidentiaza activitatea suspecta semnaland deviatiile de la tiparele obisnuite si identificand tipare de frauda predefinite sau necunoscute.
Analiza predictiva
Potentialele cazuri frauduloase sunt clasificate pe baza
scorului lor de risc, si in concordanta cu pragul de scor
ales de banca.
Avantajele solutiei includ:
• Capacitarea de a detecta tipare si scenarii de frauda
necunoscute
• Performanta ridicata de identificare a fraudelor
• Invatare continua din datele introduse
• Detectie pe canale multiple
Analiza predictiva
Procesul de dezvoltare a modelului
EXTRAGERE DATE
CONSTRUIRE SCORECARD
TESTARE SI OPTIMIZARE
VALIDARE FINALA
IMPLEMENTARE
MENTENANTA
Analiza
Timp total
2 saptamani
3 saptamani
4 saptamani
X11…….X1m
X21…….X2m
.
.
.
.
.
.
.
.
Xn1………Xnm
Y1
Y2
.
.
.
.
.
.
.
.
Yn
m
S (xj) = ∑ pi * xji
i=1
⊕
Construirea Scorecardului
Date initiale Rezultatul
istoric
Scorul calculat este o
suma ponderata de
intrari.
S
Pe baza unui istoric de aplicatii fraudulente si autentice, scorecardurile pot invata automat tiparele si caracteristicile din detaliile aplicatiei care pot prezice tentativele de frauda.
Pe baza aplicarii scorecard-ului pe fluxul de date procesat de banca, aplicatia de scoring al riscului de frauda la creditare genereaza un scor pentru fiecare aplicatie de credit, clasificand aplicatiile in trei zone:
• Zona alba (risc scazut)
• Zona gri (necesita investigare)
• Zona neagra (risc ridicat)
Frauda la Aplicatie
Reprezentarea subiectilor BUNI si RAI pe intervale discrete de scoring
Buni
Rai
Kolmogorov Smirnov
Indicatorul Gini
Q & A
Iuliana Maria – Manager Risk
+40740.102.002
UCS Group
Maior Gh. Sontu nr. 3, Bucuresti
Tel: +4021.407.8100
Fax: +4021.260.0890