Kuruluşlar, iş analitiği yazılımını kullanarak daha önce ayrılmış veri kümeleri arasında tutarsızlıklar arayabilirler. 

Portsmouth Üniversitesi'nde üretilen bir endüstri raporu olan 2016 Yıllık Dolandırıcılık Göstergesi, işletme dolandırıcılığının İngiltere'de her yıl 193 milyar sterline dayandığını tahmin ediyor. Daha fazla finansal hizmete ve daha fazla kişisel bilgiye sahip olmak dolandırıcıları teşvik edebilir, ancak şirketler de riski izlemek ve azaltmak için bu bilgileri kullanabilir. Buradaki yazımızda, kuruluşların dolandırıcılık risklerini yönetmek için nasıl analiz yazılımı kullanabileceğine inceliyor olacağız.

Bir belediye vergisi ödemek, bir eğlence merkezi üyeliği ödemek kadar kolay oldu. Daha önce yerel konsey bürosuna seyahat etmeyi gerektiren pek çok görev çevrimiçi olarak tamamlanabilir. Bu müşteriler için çok daha elverişli olmakla birlikte, kuruluşlara da muhtemel dolandırıcılık işlemini önlemek için büyük miktarda veriyi çapraz işleme zorunluluğu getiriyor.

Analiz edilmesi gereken veri akışları, özellikle farklı kuruluşlardan geldiğinde farklı yazılım türlerinden gelebilir. Herhangi bir olası hileli etkinliği başarıyla tespit etmek için, işletme analitiği yazılımı farklı kaynaklardan gelen verileri izleyebilmelidir. Örneğin, Connexica'nın CXAIR yazılımı, Sage gibi bir dizi ortak iş uygulamasındaki verileri izleyebilir. CXAIR ayrıca, Twitter veya LinkedIn gibi diğer hizmetlerden bilgi aktarmak için bağdaştırıcılar kullanır.

Her gün, 2.5 quintillion bayt veri oluşturuyoruz. Büyük organizasyonların her gün kaydettiği bu muazzam miktarda veri nedeniyle, çalışanların şüpheli bir etkinliği manuel tespit edebilmesi imkansızdır. Bankacılıkta, analitik yazılım, genellikle bir dizi çekilme veya açık deniz hesaplarına yapılan transferler gibi şüpheli etkinlikleri araştırmak için kullanılır ve bunlar daha sonra izlenmesi için işaretlenebilir.

Büyük şirketlerin hileli faaliyete karşı korunma önlemleri alması hayati önem taşımaktadır. Örneğin, banka çalışanlarının yapabilecekleri ödemeler üzerinde yetki sınırları vardır, ancak bu tedbirler bile daha büyük bir işlem yerine iki küçük işlem yaparak aşılabilir. Şirket, iş analitiği yazılımını kullanarak, muhtemel şüpheli işlemleri belirleyip, bir müteşebbis tarafından yapılan tüm işlemleri izleyebilir. Daha sonra, bu şüpheli tarafından yetkilendirilen tüm ödemelerin bir kaydını görebilir ve herhangi bir dolandırıcılık faaliyetini tespit edebilirler. Doğal dil arama özelliğini kullanan yazılımlar, teknik olmayan personel için bile şüpheli işlem arma işini kolaylaştırabilir.

Önümüzdeki yıllardaki dolandırıcılık artışını öngören uzmanlar, yıllık dolandırıcılık raporunda şirketlerin sahtekarlıkla mücadele algılama sistemlerinin geliştirilmesine yatırım yapmaları öneriliyor. İşletme analitiği yazılımını kullanarak şirketlerin sahip oldukları geniş veri yelpazesindeki kontrol ve yönetimini arttırarak, hileli faaliyet riskini azaltabilir.