Результаты исследования базируются на основе опроса 450 руководителей компаний из 11 стран мира, в том числе руководителей отделов внутреннего аудита, юридических департаментов и финансовых отделов, которым задавались вопросы об использовании технологий интеллектуального анализа данных в программах противодействия мошенничеству и коррупции. Согласно результатам исследования, 87% респондентов считают, что нормативные требования, включая законодательство в сфере противодействия коррупции и сформировавшиеся в последнее время тенденции к ужесточению контроля за его исполнением, стали одним из факторов, определивших структуру и применение технологий интеллектуального анализа данных. Почти 50% респондентов сказали, что вышеописанные изменения в сфере регулирования входят в число пяти основных факторов, определивших развитие этих технологий.
Андрей Новиков, партнер EY, отдел услуг в области расследования мошенничества и содействия в спорных ситуациях в СНГ, отмечает: «Все больше компаний используют анализ структурированной информации для получения актуальной информации о состоянии бизнеса и принятия операционных решений. На практике мы видим тенденцию к совершенствованию используемых компаниями информационных систем и технологий, которые позволяют получать более релевантные результаты анализа.
Согласно мнению 65% респондентов, взятки и коррупция являются основным риском для бизнеса, что соответствует полученным в результате исследования данным о том, что 74% респондентов применяют технологии интеллектуального анализа данных в целях противодействия взяткам и коррупции. Еще одним важным направлением для применения технологий интеллектуального анализа данных, в которых также существует высокий риск мошенничества, являются незаконное присвоение активов и искажение финансовой отчетности.
Дэвид Сталб, руководитель глобальной практики услуг EY в области расследования мошенничества и содействия в спорных ситуациях, говорит: «В то время как регуляторы и правоохранительные органы развивают сотрудничество на международном уровне, в результате которого происходит ужесточение политики применения штрафов и повышается вероятность судебного преследования руководителей компаний, советам директоров следует рекомендовать менеджменту применять методы интеллектуального анализа данных в работе по обеспечению выполнения нормативных требований».
Применение технологий интеллектуального анализа данных позволяет эффективнее оценивать возможные риски и увеличивает количество случаев выявления мошенничества
Согласно данным исследования, 89% респондентов считают, что основным преимуществом внедрения технологий интеллектуального анализа данных является возможность «выявлять потенциальные случаи неправомерных действий, что ранее было невозможно». Это мнение разделяют многие респонденты вне зависимости от выполняемых ими обязанностей.
Дэвид Ремниц, руководитель глобальной практики услуг EY в области компьютерной криминалистики и анализа данных, говорит: «Результаты исследования показывают, что, хотя компании и применяют некоторые методы интеллектуального анализа данных, многие из них упускают хорошие возможности для улучшения работы по противодействию мошенничеству и коррупции. Использование данных из разных источников и применение к ним прогрессивных методов интеллектуального анализа позволяет компаниям улучшить систему получения важной информации о состоянии бизнеса».
Упущенные возможности по преобразованию данных в информацию
Несмотря на, в целом положительную оценку эффективности технологии интеллектуального анализа данных, результаты исследования говорят о том, что большинство компаний не осуществляют анализ необходимых объемов данных, который бы соответствовал размерам их бизнеса и величине доходов.
Лишь 18% респондентов, специализирующихся на внутреннем аудите, работают с массивами данных, насчитывающими более одного миллиона записей (единиц данных). Только 21% представителей сектора финансовых услуг отметили, что им приходится обрабатывать массивы данных, число записей (единиц) в которых превышает миллион, что является низким показателем для отрасли, где сотрудники традиционно обрабатывают большие объемы данных. В целом 71% компаний с доходом более одного млрд. долларов США работает с массивами данных, насчитывающими менее миллиона единиц.
Обработка меньшего объема данных, чем можно предположить исходя из величины прибыли компаний, поднимает вопрос о том, что многие из них не используют хорошие возможности для предотвращения и выявления мошенничества в связи с тем, что не анализируют массивы данных бóльшего объема.
Передовые методы интеллектуального анализа данных, к которым относятся методы статистического и углубленного анализа, применяют только 11% респондентов. Не удивительно, что основной вопрос в области интеллектуального анализа данных заключается в разработке эффективных методов анализа или экспертизы. Развитие технологий интеллектуального анализа данных, а также их более интенсивное использование для анализа данных является одной из приоритетных задач участников исследования: 62% из них отметили необходимость популяризации этих технологий для менеджеров компаний. Интересно, что респонденты не считают дополнительные затраты существенным препятствием: лишь 10% из них сказали, что технологии интеллектуального анализа данных слишком дорогостоящие.
Увеличение объемов обрабатываемых данных улучшает качество их анализа
Традиционные программы для работы с электронными таблицами и базами данных не справляются с обработкой растущих объемов данных, генерируемых в процессе работы международных компаний, в том числе из-за разнородности данных и скорости, с которой они меняются. Передовые технологии интеллектуального анализа данных, включая статистические методы, дополненные предиктивным моделированием, алгоритмы обнаружения отклонений от нормы и оценки уровня риска, способны выявлять на основе углубленной обработки данных потенциально мошеннические операции в режиме реального или приближенного к реальному времени. Эффективное использование методов обработки текстов (углубленный анализ текстов – text-mining), дополненное визуализацией данных, позволяет работать с разнообразными источниками, включая источники как структурированных, так и неструктурированных данных, совершенствовать обнаружение, снижать риск, увеличивать отдачу от инвестиций в развитие технологий интеллектуального анализа данных.
Респонденты, использующие технологии интеллектуального анализа данных помимо программ для работы с электронными таблицами и базами данных, смогли раньше обнаружить незаконные действия (на 15% по сравнению с остальными респондентами) и улучшить результаты по возмещению убытков (на 11% по сравнению с остальными респондентами).
Дэвид Ремниц говорит: «Поскольку многие компании обрабатывают все больше информации, представляется полезным, чтобы советы директоров и другие заинтересованные стороны поощряли менеджмент активизировать работу по повышению эффективности анализа данных, результатами которой, с большой очевидностью, станут более точная оценка рисков и более полное соответствие нормативным требованиям».
