Как защитить бизнес от мошенников? Аналитика и еще раз аналитика!

Ученные давно заметили, что с экономическими циклами связаны многие изменения в обществе и поведении людей. В кризисные периоды люди становятся более азартными: больше играют в казино и лотереи. Растет также и количество экономических преступлений: воровства и мошенничества. Для борьбы с ними, конечно же, есть соответствующие органы. Но что если «крыса» завелась внутри вашей компании? Что если некоторые «клиенты» злоупотребляют условиями вашей работы для личного обогащения? В этой ситуации до «органов» лучше дело не доводить , а выявлять мошенников на ранних этапах.

У вас есть мощная служба безопасности и она отлично справляется — хорошо, но это скорее исключение из правилаfd5e6a.
Как «обычный» бизнес может оперативно выявлять и предотвращать мошенничество, не вкладывая больших ресурсов? Ответ прост: аналитика и еще раз аналитика.

В финансовом секторе и в крупных западных компаниях идентификация «ситуаций повышенного риска» с помощью аналитических инструментов давно в ходу. Банки и корпорации используют аналитические инструменты для выявления подозрительных транзакций. Благодаря развитию информационных технологий в учетных/информационных системах (1С, ERP, CRM…) и на сайтах даже средних компаний, накапливается все большее количество «сырых» данных. Свой «электронный след» в них оставляют и мошенники.

Научившись «готовить» такие данные с помощью математического моделирования и программирования, можно выявлять сложные закономерности в поведении мошенников и обнаруживать угрозы, в том числе в режиме реального времени. Конечно, в большинстве случаев без «безопасников» не обойтись, аналитика лишь помогает направить их усилия в нужное русло и повысить эффективность.

Давайте перейдем к конкретике и рассмотрим пару бизнес-примеров, когда стоит применять аналитические инструменты для борьбы с мошенничеством.

Пример 1. СТО

Компании, занимающиеся сервисом и ремонтом, будь то СТО или ремонт электроники, часто сталкиваются со сговором сотрудников и клиентов. РБК РБКПризнаками таких договоренностей может стать использование «левых» деталей, услуги мимо кассы. Все это ведет к потерям: как финансовым так и имиджевым. Компании теряют прибыль, клиенты уходят.

Характерной чертой такой проблемы является невозможность тщательной проверки всех операций из-за их большого количества.

При этом собирается достаточно много данных о самих операциях: сотрудник (приемщик, мастер…); клиент; время; описание работ и многое другое. В большинстве ситуаций, обработка большого объема таких данных современными инструментами покажет «странные закономерности». Это может быть аномальная продолжительность выполнения определенных работ определенным мастером и подобные вещи. С такой информацией раннее выявление мошенничества становится вполне решаемой задачей.

Пример 2. Электронная коммерция

Для многих интернет-магазинов мошенники и «плохие» клиенты являются причиной значительной части расходов.возврат-товара
Не редки случаи ограблений курьеров, доставляющих товар, подмены товаров при осмотре, злоупотребления возвратами (попользовался и вернул). Поведение мошенников и «плохих» клиентов обычно отличаются от поведения нормальных клиентов. Но эти отличия не всегда очевидны на этапах оформления заказа. Тем не менее, их можно выявить с помощью глубокого анализа данных с сайта и из CRM-системы. Далее можно интегрировать математические алгоритмы в сам сайт и при оформлении заказа автоматически получать оценку благонадежности клиента.

Примеров много. Если в вашей компании актуальна проблема мошенничества, вы сами можете представить свой индивидуальный пример аналитического решения этой проблемы.

Сейчас для многих компаний открывается окно возможностей, связанное с тремя основными факторами.

Технологический фактор

Практически все средние и крупные компании накопили в информационных системах и на сайтах большой объем данных, которые содержат неочевидные и практически полезные закономерности.

Технологии обработки таких данных уже достигли достаточного уровня качества для их коммерческого применения.

При этом по мере использования аналитические инструменты могут «дообучаться» на новых данных, что делает их точнее.

Социальный фактор

Как говорилось ранее, в кризисные периоды уровень мошенничества повышается. При этом существует долгосрочный тренд: клиенты становятся более требовательными. Они не хотят проходить необоснованные проверки, требуют более индивидуального подхода.

Экономический фактор

Цены на продукты и услуги в сфере глубокого анализа данных стали доступны даже небольшим компаниям.
В подавляющем большинстве ситуаций инвестиции в качественную аналитику окупаются и помогают увеличить прибыль/снизить затраты за счет уменьшения издержек от мошенничества и повышения эффективности работы служб безопасности. В странах с низким и средним уровнем развития экономики современные аналитические технологии пока применяются достаточно редко. Компании из «первых рядов» имеют хороший шанс за счет внедрения таких технологий повысить эффективность своей деятельности и получить реальные конкурентные преимущества. Если вы не знаете, как и с чего начать, можно всегда обратиться за помощью в так называемые «лаборатории», предлагающие услуги анализа данных.

Прогрессивные компании все чаще внедряют аналитические технологии для выявления и предотвращения мошенничества, планирования закупок, клиент-маркетинга и решения многих других задач.
Стать одними из первых компаний и получить конкурентное преимущество или отложить внедрение и продолжать терять деньги и клиентов — выбор за вами.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =