Ztráty mohou být například v podobě plánovaných a cílených podvodů, ale také chaosu či nedbalosti. Tomu lze efektivně předcházet již existujícími nástroji na základě analýzy dat.
Společnost SAS, světový leader v analýze dat, upozorňuje na tři oblasti, u kterých lze s pomocí umělé inteligence a strojového učení efektivně předcházet podvodům – bankovní transakce, interní podvody ve firmách a podvody při výběru daní a čerpání dotací.
Bankovní ochrana
„Banky, které využívají specializovaný systém od společnosti SAS, dokáží i v současné době při rostoucím počtu platebních transakcí spolehlivě odhalovat podvodné online platby a detekovat pokusy o praní špinavých peněz pocházejících z trestné činnosti. Tyto banky dokáží včas identifikovat podezřelé operace a předcházet ztrátám svých klientů a naplňovat regulační požadavky,“ uvedl Petr Šlajchrt, Country Director společnosti SAS Institute pro Českou republiku.
„V posledních dvou letech je patrný posun od technologických útoků typu bankovního malware nebo phisingu k sociálnímu inženýrství. Pro útočníky je mnohem jednodušší finanční prostředky vylákat podvodem, než složitě vyvíjet a distribuovat malware nebo podvodné stránky. Klienti tak dnes musí nad rámec dodržovaní standardů bezpečného chování na internetu být navíc ještě obezřetní při komunikaci přes internet, ať už se jedná o běžné životní situace, jako je nákup zboží nebo platba za dovolenou, anebo o vnitrofiremní komunikaci,“ říká Tomáš Fíla, manažer prevence podvodů Komerční banky.
Jen v Komerční bance se s pomocí analytiky společnosti SAS podařilo zachránit před podvodníky desítky milionů korun. Nejčastěji se jednalo o podvody, které byly založeny na falešných inzerátech. Ty tvořily bezmála polovinu zachycených pokusů a týkaly se zejména občanů a podnikatelů. Firemní klienti se stávají nejčastěji terčem podvodů, kdy se útočník vydává za majitele nebo ředitele společnosti a požaduje okamžitý převod nejčastěji na zahraniční číslo účtu. U těchto podvodů se už jedná o velmi vysoké částky v řádech statisíců až milionů.
Neodhalené interní podvody ve firmách
Často přehlíženým nebo neodhaleným nákladem bývají ve firmách z různých odvětví interní podvody. V pojišťovnách mohou souviset s vyplácením podvodných pojistných plnění, na kterých se podílejí zaměstnanci. V jiných podnicích může jít o podvody spojené se zvýhodňováním dodavatelů, záměrným vystavováním duplicitních faktur nebo se zpětným vyplácením neoprávněných výdajů souvisejících se služebními cestami.
„Pro odhalování interních podvodů se dnes dají dobře využívat data z různých firemních systémů, například pro HR, účetnictví či controlling. Z nich se dají propojením a analýzami najít v reálném čase podezřelé souvislosti a aktivity. Naše řešení využívá i nové techniky, jako je strojové učení, kterým se dají postupně výsledky ještě zlepšit,“ doplnil Petr Šlajchrt.
Data hrají klíčovou roli i při správě veřejných financí, například při výběru daní nebo při kontrole přidělování různých dotací či podpor. Zkušenosti z jiných zemí ukazují, že pro další snižování daňových úniků je nezbytné používat pokročilé metody odhalování podvodů založené na analýzách dat, které dokážou odhalit sofistikovaná podvodná schémata včetně karuselových podvodů.
