支払い詐欺が発生しました 三倍 全世界で9.84年の2011億32.39万ドルから2020年には40.62億2027万ドルへ。 今後も増加すると予測されており、25 年には推定コストが 2020 億 XNUMX 万ドルに達し、XNUMX 年と比較して XNUMX% 増加します。この不正金融活動の急増は、オンライン決済システムの普及、詐欺の手口はますます巧妙化しており、ダークウェブを通じて犯罪者の共同作業が促進されています。 これらのリスクを考慮して、個人や企業は金融取引の安全性を確保するために、保護措置を積極的に導入し、常に警戒を続けることが不可欠です。
支払い詐欺とシャドー支出を理解する
支払い詐欺は外部不正と内部不正に分類でき、それぞれに独自のリスクと課題があります。 組織が不正行為と戦うための効果的な戦略を開発するには、これらの違いを理解することが重要です。
- 外部からの不正行為: 外部不正とは、組織外部の個人によって組織化された不正行為を指します。 これらの個人は当社と直接関係がない可能性がありますが、支払いシステムの脆弱性を悪用して、金銭的、物質的、または評判に損害を与えることを目的としています。 外部支払い詐欺の一般的な例は次のとおりです。
- なりすまし: 詐欺師は、正規の顧客またはベンダーを装い、組織を騙して不正な支払いを行わせます。 米国連邦取引委員会によると、 1.4万人 2021 年に米国で個人情報盗難の被害に遭いました。
- アカウントの乗っ取り: 犯罪者は顧客アカウントに不正にアクセスし、不正な取引や資金移動を可能にします。 ソン氏はこう報告している。 米国の成人の22% 2022 年にこの種の詐欺の被害者となり、12,000 件あたり平均約 XNUMX ドルの損失が発生しました。
- データ侵害: ハッカーは組織のシステムやサードパーティのプラットフォームに侵入して、機密の支払い情報を盗み、詐欺目的に使用します。 コンパリテックの調査では、大規模なデータ侵害を経験したニューヨーク証券取引所上場企業34社の株価を分析し、平均株価の下落が明らかになった。 3.5パーセント 14 市場日後。
- フィッシング攻撃: 詐欺師は、多くの場合、評判の良い組織を模倣して、従業員や顧客をだまして支払いの詳細を明らかにさせようとして、欺瞞的な電子メールやメッセージを送信します。 2021 年には、驚異的な 323,972 人のインターネット ユーザー 世界中でフィッシング攻撃の被害者となり、サイバー犯罪被害者の半数がこの手口の餌食となったことを示しています。 これらの攻撃により、合計 44.2 万ドルの損失が発生し、フィッシング攻撃ごとに平均 136 ドルが盗まれました。
内部不正または影の支出: 内部不正は、組織の従業員が雇用主に対して意図的に不正行為を行った場合に発生します。 これらの個人は、内部関係者の知識とアクセスを悪用して、支払い詐欺計画を実行します。 組織内で蔓延している懸念の XNUMX つは、従業員が調達ポリシーを回避し、事前の承認を得ずに購入を開始するシャドー支出です。 この不正な購入方法は、確立された管理とガイドラインを損なうだけでなく、財務上の不正管理や潜在的な詐欺行為のリスクも引き起こします。 PwC の調査結果は、 視聴者の38%が 損失が 100 億ドルを超える詐欺事件のうち、内部関係者によるものです。
影の支出にはさまざまな形があります。
- 横領: 従業員は、財務記録を操作したり、支払いを自分の口座に流用したりすることで、個人的な利益のために会社の資金を流用します。 Statistic Brain は、従業員の盗難が米国企業に重大な経済的負担を課していると報告しています。 2022年の174億4000万ドル 毎年。
- ベンダー詐欺: 従業員が外部ベンダーと共謀して偽の請求書を作成したり、請求額を水増ししたりすることで、不適切な支払いが発生します。 ベンダー詐欺により全損失が発生 2022年の174億4000万ドル 2022だけで。
- インサイダー取引: 従業員は、個人的な利益のために、特権情報を使用して株価を操作したり、違法な取引活動を行ったりします。 典型的な例は、2010 年にナビンダール シン サラによって引き起こされたフラッシュ クラッシュです。このフラッシュ クラッシュでは、インサイダー取引により、36 分間で XNUMX ドル相当の突然の株式市場の暴落が引き起こされました。1兆.
外部および内部の詐欺: 場合によっては、外部の詐欺師が内部の従業員と協力または操作して、支払い詐欺計画を実行することがあります。 この外部不正と内部不正の組み合わせにより、組織はさらに複雑になります。 このようなシナリオの例には次のようなものがあります。
- ソーシャルエンジニアリング: 外部の詐欺師は従業員を操作または騙して機密情報を開示させたり、従業員に代わって不正取引を実行させたりします。 2019年XNUMX月、英国のエネルギープロバイダーのCEOは、上司らしき人物から電話を受けた。 この電話は非常に説得力があり、CEO は異動した $243,000 正規の「ハンガリーのサプライヤー」のものだと信じていた銀行口座に送金したが、それは詐欺師の口座だったことが判明した。
- 侵害された従業員: 社内従業員は、意図的または無意識に、外部の詐欺師と共謀して支払い詐欺計画を実行し、その知識とアクセスを利用して制御を回避します。 の LIBORスキャンダル はその一例です。 この事件には複数の大手金融機関の銀行家らが共謀し、ロンドン銀行間取引金利(LIBOR)を操作しようとしたことが広く注目を集めた。
金融詐欺が企業に与える影響
外部の不正行為や闇の支出は、企業に重大な影響を及ぼす可能性があり、その影響は当面の経済的損失を超えて広がります。 不正行為の結果は、企業の運営や評判のさまざまな側面に影響を与える可能性があります。 金融詐欺が企業に与える主な影響は次のとおりです。
経済的損失と費用: 金銭的損失は、金融詐欺の最初の直接的な結果です。 かつて「アメリカで最も革新的な企業」と称賛されたエンロンは、21世紀最大規模の企業詐欺事件を経験した。 90年2000月に株価の最高値は600ドルに達したが、そのXNUMX年後、エンロンの財務責任者シェロン・ワトキンス氏からの会計スキャンダルに関する警告を受けて捜査が始まり、XNUMX億ドル近い利益の水増しが明らかになった。 同社はXNUMXカ月以内に破産を宣告し、これが犯罪捜査につながり、多大な雇用喪失と元従業員年金制度に財政的損害を与えた。
企業は、潜在的な賠償、プログラムのレビュー、監査、プロセスやシステムの改修または再設計に関連する費用も発生する可能性があります。
風評被害: マーサ・スチュワートのインサイダー取引スキャンダル 2000 年代初頭には、彼女のブランドの評判が失墜しました。 ニューヨーク・タイムズ・シンジケートのコラム「AskMartha」は「Living」として知られるようになり、「AskMartha Weddings」は単に「Weddings」と名前が変更されました。 彼女の裁判の後、テレビ番組「マーサ・スチュワート・リビング」はスポンサーやネットワークが支援を撤回したため視聴者数が50%減少し、その結果、2.7年の2003万ドルの利益と比較して、7.2年の純利益は2002万ドルの損失となった。
法的および規制上の影響: 金融詐欺に関与した企業は、調査、罰則、罰金、訴訟の可能性などの法的および規制上の結果に直面します。 2020年、ウェルズ・ファーゴは数年にわたる歴史的な口座詐欺スキャンダルに直面し、多額の賠償金を支払うことに同意した。 3億ドルのペナルティ 司法省 (DOJ) および証券取引委員会 (SEC) に提出します。
業務の中断: 不正行為が発生すると、通常の業務運営が混乱し、非効率性、遅延、混乱が生じる可能性があります。 不正行為により乗っ取りが必要になる場合があり、これにより重大な運用上の問題が発生する可能性があります。 業務の中断は従業員の士気や生産性に影響を与え、離職率の上昇につながる可能性もあります。 サティヤム コンピュータ サービスインドのITサービス会社である同社は、2009年に大規模な闇支出スキャンダルに直面した。同社の創設者兼会長のラマリンガ・ラジュ氏は、数年間にわたって会社の資産と利益を水増ししていたことを認めた。 この暴露は投資家の信頼を揺るがし、同社の経営は深刻な影響を受けた。 サティヤムは最終的に存続を確保するために別の会社に売却されなければならなくなり、その結果、大幅な一時解雇と従業員の離職が発生した。
競争上の不利な点: 金融詐欺の後、企業は競争力のあるビジネス環境から脱落する可能性があります。 たとえば、PwC が Satyam Computer Services スキャンダルに関与したとされる結果として、同社は 禁止されました インドの上場企業の監査をXNUMX年間経験。
侵害されたビジネス関係: 不正行為は、顧客、サプライヤー、パートナーとの関係を損なう可能性があります。 サプライヤーやパートナーは、サプライチェーンや共同作業に影響を与える金融詐欺に関連する企業との関わりを躊躇する可能性があります。 ヘルスサウス米国の大手医療サービス提供会社である同社は、2000 年代初頭に大規模な会計詐欺事件に関与しました。 詐欺事件のニュースが流れると、いくつかの保険会社や医療提供者がHealthSouthとの提携を打ち切り、その結果、ビジネスに重大な損失が生じ、同社の評判が傷ついた。
予防策
金融詐欺は、個人、企業、経済全体に壊滅的な影響を与える可能性があります。 詐欺のリスクを軽減し、金融システムを保護するには、予防策の実施が不可欠です。 実行できる主な予防策は次のとおりです。
1. 強力な内部統制を確立する:
- 堅牢な内部管理システムを導入して、財務プロセス全体のチェックとバランスを確保します。
- 義務と責任を分離して、単一の個人が金融取引を完全に制御できないようにします。
- 新たな不正リスクに対処するために、内部管理手順を定期的に見直して更新します。
2. 定期的なリスク評価の実施:
- 包括的なリスク評価を実行して、組織内の脆弱性と潜在的な不正行為のリスクを特定します。
- 内部プロセス、システム、制御を評価して、詐欺師が悪用する可能性のある弱点を特定します。
- リスクに優先順位を付け、それに応じてリソースを割り当てて、高リスク領域の管理を強化します。
3. 従業員の意識とトレーニングを強化する:
- 不正行為の防止、検出、報告に関する包括的なトレーニングを従業員に提供します。
- 倫理と誠実の文化を促進し、不正行為の結果を強調します。
- 一般的な詐欺スキームと日常業務で注意すべき危険信号について従業員を教育します。
4. 不正検出テクノロジーを実装する:
- 高度なデータ分析と人工知能ツールを利用して、不正行為を示すパターンや異常を検出します。
- 堅牢な監視システムを実装して、金融取引を追跡し、疑わしいパターンを特定し、さらなる調査のためにアラートをトリガーします。
5. 定期的な監査の実施:
- 内部監査と外部監査を定期的に実行して、内部統制の有効性を評価し、潜在的な弱点を特定します。
- 独立した監査は、不正行為を発見し、法的要件と規制要件を確実に遵守するのに役立ちます。
6. 内部告発と報告を奨励する:
- 機密の報告チャネルを確立し、従業員や関係者に不正行為の疑いを報告するよう奨励します。
- 内部告発者を報復から保護し、匿名性を確保して報告の文化を促進します。
7. 業界のベストプラクティスに関する最新情報を入手する:
- 新たな詐欺の傾向、テクノロジー、規制の変更を常に把握し、それに応じて予防措置を適応させてください。
- 業界の同業者と協力し、フォーラムやカンファレンスに参加して、詐欺防止に関する知識や経験を共有します。
8. 最先端のテクノロジーソリューションの活用
- 自動データ入力および処理を含む自動データ管理システムを使用して、財務データに対する不注意なエラーや意図的な変更を回避します。
- 高度なデータ監視ツールを統合すると、金融データをリアルタイムで継続的に分析し、疑わしい取引やパターンにフラグを立ててさらなる調査を行うことができます。
- 過去のデータから学習して新しい不正パターンに適応できる人工知能ベースの不正検出システムを導入し、時間の経過とともに検出精度を向上させます。
これらの予防措置を導入することで、企業は金融詐欺のリスクを大幅に軽減し、資産、評判、利害関係者の利益を守ることができます。
不正防止におけるテクノロジーの利用
不正行為検出の分野では、テクノロジーは財務プロセスのデジタル化と自動化を通じて防御を強化する上で極めて重要な役割を果たしています。 すべての財務文書と取引をデジタル化することで、組織はデータの一元化された簡単にアクセスできるリポジトリを作成でき、効率的な監視と分析が可能になります。 自動化により、チェックと承認のプロトコルを実装でき、すべての金融取引が厳格な検証プロセスを受けることが保証されます。 たとえば、調達から支払いまでのプロセスには、発注書、領収書、請求書を相互参照する XNUMX 方向の照合を組み込んで、矛盾や不規則性を特定できます。
さらに、自動化により、精度とデータ検証が大幅に向上します。 データ入力と照合を自動化することで、人的エラーのリスクが最小限に抑えられ、財務データの整合性が強化されます。 財務情報が処理される前にその信頼性と完全性を検証するための検証プロトコルを確立できるため、不正行為が見逃される可能性が低くなります。
Nanonets のようなデータデジタル化ソリューションは、支払い詐欺や闇の支出を防ぐ強力なツールです。 Nanonets のようなソリューションは、不正行為検出システムと統合されており、組織が不正行為に対抗するための効果的な手段を講じることができます。 Nanonets は、光学式文字認識 (OCR) を利用して、銀行取引明細書や ID カードなどの文書の画像からテキストを抽出し、不正行為検出のための徹底的な分析を可能にします。 その画像分類モデルは、改ざんされた銀行取引明細書や偽造された ID カードなど、本物の文書に特有のパターンと特徴を検出することで、偽の文書を識別します。 また、ナノネットは、入力された情報を信頼できるソースと相互参照して、不一致や潜在的な不正行為を特定することで、データの検証を保証します。
このソリューションの署名検証機能は、重要な文書の署名を認証し、偽造の試みを検出します。 さらに、Nanonets は文書の分割にも優れており、口座番号や住所などの特定の情報を抽出して元の文書と比較し、改ざんや詐欺を特定します。 Nanonets を不正検出システムと統合することで、精度、速度、自動化が向上し、組織が支払い詐欺と積極的に闘い、シャドー支出の影響を軽減できるようになります。
取り除く
決済詐欺や闇の支出は、個人、企業、世界経済に重大なリスクをもたらします。 高度な詐欺手法の台頭とオンライン決済の採用の増加により、困難な状況が生まれています。
ただし、予防措置を導入し、Nanonets などの高度なテクノロジーを活用することで、組織は支払い詐欺を検出して防止する能力を強化できます。 機械学習と AI を活用したソリューションの統合により、さまざまなドキュメントからのデータの効率的な抽出と分析が可能になり、組織は不正なパターンの特定、偽のドキュメントの検出、データの検証、署名の検証、ドキュメントの完全性の確保が可能になります。
警戒を怠らず、堅牢な不正検出システムを導入し、最先端のテクノロジーを活用することで、企業は支払い詐欺や闇の支出から身を守り、金融取引を保護し、顧客やパートナーの信頼を維持することができます。 結局のところ、金融システムの完全性を維持し、安全で信頼できるデジタル経済を促進するには、決済詐欺と戦うための積極的かつ包括的なアプローチが不可欠です。
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