Раскройте скрытые мошенничества и подозрительные признаки с помощью эффективной аналитики данных
Книга "Методология анализа данных о мошенничестве. Подход на основе сценариев мошенничества для раскрытия мошенничества в основных бизнес-системах" решает проблему выявления мошенничества с помощью четких, надежных методов анализа данных. Объединяя оценку риска мошенничества и аналитику данных о мошенничестве, вы сможете лучше идентифицировать и реагировать на риск мошенничества при аудите. Апробированные методики помогут вам выявить признаки мошенничества, скрытые глубоко в базах данных компании, а стратегические рекомендации покажут, как встроить поисковые алгоритмы анализа данных в оценку риска мошенничества для выявления подозрительных признаков и мошеннических транзакций. Эти методологии не требуют продвинутых навыков работы с программным обеспечением и легко внедряются и интегрируются в любую существующую программу аудита. Профессиональные стандарты теперь требуют, чтобы все аудиты включали аналитику данных, и эта полезная книга показывает, как использовать этот важный инструмент для выявления мошенничества в современных бизнес-системах.
Мошенничество не может быть выявлено в ходе аудита, если в выборке не содержится мошенническая транзакция. Эта книга исследует методологии, которые позволяют локализовать транзакции, которые должны пройти тестирование в ходе аудита. Выявляйте скрытые признаки мошенничества, разрабатывайте комплексный план анализа данных о мошенничестве, идентифицируйте подозрительные признаки, которые приводят к мошенническим транзакциям, внедряйте эффективный анализ данных в план аудита.
Внедрение аналитики данных в программу аудита - это не изобретение велосипеда. Хороший аудитор должен использовать все доступные инструменты, и последние достижения в области аналитики сделали ее доступной для всех, независимо от уровня навыков работы с ИТ. Когда старые методы больше не являются достаточными, новые инструменты часто дают исключительные результаты. Книга "Методология анализа данных о мошенничестве" поможет вам использовать абсолютно новый инструментарий для выявления мошенничества.
Эта книга охватывает практику раскрытия скрытых случаев мошенничества и красных тревог, используя эффективные методы анализа данных Fraud Data Analytics. Это издание отвечает на необходимость интуитивно понятного, надежного обнаружения мошенничества с пользовательской структурой для прочного плана аналитического анализа данных. Сюда входит оценка рисков мошенничества и аналитика мошеннических данных, предоставляя вам возможность лучше выявления и реагирования на риски мошенничества в проверках. Доказанные методы справочника помогут обнаружение признаков мошенничества глубоко в базах компании данные, и стратегические советы показывают методы интеграции данных исследований в вашу оценку рисков мошенничества чтобы найти красные тревожные знаки и мошеннические транзакции. Все эти методы не требуют высокого уровня программистов навыков и легко применяемы и интегрируются с любой формой существующей программы проверки. Профессиональные стандарты требуют , чтобы все проверки включали данные аналитики. Забавно предоставить такую информативную справку , как использовать критический инструмент для распознавания мошенничества сегодня’s основных бизнес систем. Мошенничество не обнаруживается через проверку, если образец не содержит мошенническую транзакцию. Эта книга предлагает методы , позволяющие обнаружить транзакции, которые должны подлежать процессу проверки . Глубокое обнаружение признаков мошенничестве Создание целостной аналитической программы по мошенническим данным Узнайте красные знающие, ведущие к мошенническим транзакциям Эффективно интеграция данных исследования в ваш план проверки Внедрение принципов анализа данных в вашу аудиторскую программу – это не вопрос повторения велосипеда. Хороший аудитор обязан извлечь пользу из каждой доступной текущей технологии. Самое развитие аналитики делает его доступным для всех, в любое время степени обученности ИТ. Когда старые методы становятся неэффективными, новые инструменты часто обеспечивают исключительные результаты. Fraud Data Analytics предлагает сразу продвигаться, представляя новую коллекцию инструментов для обнаружения и выявления мошенничества.
Уникальное руководство для определения случаев мошенничества и скрытых "красных флагов" при помощи эффективной аналитики данных "Fraud Data Analytics Methodology" представляет собой чёткий и надёжный методологический путь для обнаружения мошенничества при наличии определённого действенного анализа данных. Поэтапно совмещая оценку рисков мошенничества и аналитику данных для выявления и устранения риска мошенничества в аудитах, данная книга поможет вам определить и устранить риски мошенничества к вашем аудите. Профессиональные методики помогают определить признаки мошенничества внутри корпоративных баз данных и дают советы по тому, как встраивать процедуры анализа данных в свой анализ рисков для выявления "красных флажков " и мошеннических транзакций. Эти методики не требуют особых навыков работы с программным обеспечением - они просты в реализации и легко вписываются в любой текущий аудит.
Электронная Книга «Fraud Data Analytics Methodology. The Fraud Scenario Approach to Uncovering Fraud in Core Business Systems» написана автором Leonard Vona W. в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119270348
Описание книги от Leonard Vona W.
Uncover hidden fraud and red flags using efficient data analytics Fraud Data Analytics Methodology addresses the need for clear, reliable fraud detection with a solid framework for a robust data analytic plan. By combining fraud risk assessment and fraud data analytics, you'll be able to better identify and respond to the risk of fraud in your audits. Proven techniques help you identify signs of fraud hidden deep within company databases, and strategic guidance demonstrates how to build data interrogation search routines into your fraud risk assessment to locate red flags and fraudulent transactions. These methodologies require no advanced software skills, and are easily implemented and integrated into any existing audit program. Professional standards now require all audits to include data analytics, and this informative guide shows you how to leverage this critical tool for recognizing fraud in today's core business systems. Fraud cannot be detected through audit unless the sample contains a fraudulent transaction. This book explores methodologies that allow you to locate transactions that should undergo audit testing. Locate hidden signs of fraud Build a holistic fraud data analytic plan Identify red flags that lead to fraudulent transactions Build efficient data interrogation into your audit plan Incorporating data analytics into your audit program is not about reinventing the wheel. A good auditor must make use of every tool available, and recent advances in analytics have made it accessible to everyone, at any level of IT proficiency. When the old methods are no longer sufficient, new tools are often the boost that brings exceptional results. Fraud Data Analytics Methodology gets you up to speed, with a brand new tool box for fraud detection.
