Fraude-detectie via geautomatiseerde interne controles

Inleiding

In het huidige financiële landschap dwingen strikte regelgevingen zoals het zesde Europese Anti-Witwassenrichtlijn (AMLD6) en de aankomende Vijfde Anti-Witwassenrichtlijn (AMLD5) de noodzaak van krachtige interne controles om fraude te detecteren en te voorkomen. Veel financiële instellingen in Europa interpreteren Artikel 35 van AMLD6 als het vereisen van interne controles en revisoren om ze toe te zien. Echter, deze benadering valt vaak tekort tijdens audits, omdat het de cruciale behoefte aan geautomatiseerde, real-time fraude-detectie mechanismen overslaat, wat essentieel is om in overeenstemming te blijven en de integriteit van financiële transacties te bewaren. De stakes zijn hoog, met boetes tot miljoenen euro's, operationele storingen en onomkeerbare schade aan de reputatie van een instelling. De volgende discussie gaat in op de complicaties van fraude-detectie en de belangrikheid van geautomatiseerde interne controles, met een duidelijke waardepropositie voor financiële instellingen die hun nalevingsinspanningen willen versterken.

Het Kernprobleem

Fraude-detectie is geen nieuw probleem voor financiële instellingen, maar de complexiteit en sofisticatie van frauduleuze activiteiten zijn drastisch toegenomen met technologische vooruitgang. De kosten van het niet detecteren van fraude zijn substantieel, zowel in termen van financiële verliezen als reputatieschade. Zoals bijvoorbeeld het rapport van de Europese Centrale Bank over betalingsfraude aanduidt: "De totale waarde van betalingsfraude in de eurozone in 2020 bedroeg €1,8 miljard, een stijging van 13,7% ten opzichte van 2019." Dit ontzagwekkende cijfer onderstreept de werkelijke kosten van fraude in termen van verloren geld. Bovendien kan de verspilde tijd voor herstel en het verhoogde risico's leiden tot concurrentieNachteil en erosie van klantvertrouwen.

De meeste organisaties zijn nog steeds afhankelijk van handmatige processen of eenvoudige geautomatiseerde controles, die vatbaar zijn voor menselijke fouten en niet bij kunnen houden met de snelheid en schaal van moderne financiële transacties. Deze ontoereikende capaciteit wordt verder benadrukt door Artikel 22 van AMLD5, dat benadrukte de behoefte aan "effectieve risicogebaseerde controles om witwassen en terroristenfinanciering te voorkomen." Veel financiële entiteiten interpreteren dit als een controlelijst die moet worden geïmplementeerd, in plaats van een dynamisch, evoluerend kader dat aanpast aan de veranderende dreigingssituatie.

De algemene misinterpretatie leidt tot een reactieve houding in plaats van een proactieve benadering. bijvoorbeeld, kan een financiële instelling haar controles bijwerken in reactie op een specifiek fraude-incident, in plaats van voor te spellingen en te voorkomen van een breed scala aan mogelijke fraudesituaties. Deze reactieve benadering is niet alleen kostbaar maar ook inefficiënt, omdat ze niet het volledige potentieel van automatisering in fraude-detectie benut.

Regelgevingsreferenties, zoals Artikel 45 van AMLD5, benadrukken ook de belangrikheid van "toereikend en effectief mechanismen voor de doorlopend bewaking en regelmatige en onafhankelijke evaluatie van interne controles." Echter, veel organisaties begrijpen dit als een periodieke beoordeling in plaats van een continue, real-time bewakingsproces. Dit gat tussen regelgeving en implementatie leidt tot naleving Risico's en mogelijke auditmislukkingen.

Waarom Dit Nu Dringend Is

De dringendheid van het verbeteren van fraude-detectie via geautomatiseerde interne controles wordt versterkt door recente regelgevingswijzigingen en handhavingsacties. De implementatie van AMLD5 in de EU-lidstaten nadert, met haar focus op verbeterde klantgegevens, verbeterde transparantie en strengere sancties voor niet-naleving. De Europees Toezichtautoriteiten (ESAs) zijn ook alerter geworden, zoals aangetoond door hun gezamenlijke verklaring over "het gemeenschappelijk begrip van de risico's van witwassen en terroristenfinanciering", wat de behoefte aan effectieve interne controles benadrukte.

Bovendien neemt de marktdruk toe, omdat klanten en tegenpartijen hogere standaarden van due diligence en nalevingcertificering eisen. Dit verzoek wordt gedreven door een verlangen om reputatieschade te beperken en te voldoen aan globale anti-witwasstandaarden. Niet-naleving veroorzaakt niet alleen juridische en financiële risico's, maar bedreigt ook de capaciteit van een instelling om klanten aan te trekken en te behouden.

Het gat tussen waar de meeste organisaties momenteel staan en waar ze moeten zijn in termen van fraude-detectie capaciteit is significant. Terwijl sommigen zijn begonnen met de implementatie van meer geavanceerde technologieën zoals machine learning en anomaliedetectie, blijven veel anderen achter. De concurrentieNachteil van diegenen die niet investeren in deze geavanceerde technologieën wordt steeds duidelijker, omdat de capaciteit om fraude snel en accuraat te detecteren en te voorkomen steeds meer wordt gezien als een differentiërende factor.

In conclusie kan de belangrikheid van fraude-detectie via geautomatiseerde interne controles niet worden overschreven. De financiële, operationele en reputatieschade die is geassocieerd met ontoereikende fraude-detectiemechanismen, zijn te hoog voor Europese financiële instellingen om te negeren. Het regelgevingsklimaat verandert en de markt eist hogere standaarden. Het is tijd om te handelen en financiële instellingen moeten investeren in de technologie en processen die nodig zijn om deze uitdagingen head-on aan te gaan. Het begrijpen van de kernproblemen en de dringendheid van het aanpakken daarvan is de eerste stap naar het creëren van een veiliger en nalevingsvriendelijker financieel ecosysteem.

De Oplossingsframework

Om fraude en financiële criminaliteit te bestrijden via geautomatiseerde interne controles, is een gestructureerde en proactieve benadering essentieel. Om frauduleuze activiteiten effectief te detecteren en te voorkomen, moeten organisaties een oplossingsframework adopteren dat systeematisch ontworpen controles, anomaliedetectie en continue bewaking integreert.

Stap-voor-Stap Benadering

1. Risico Beoordeling en Controle Identificatie: Begin met het uitvoeren van een omvattende risicobeoordeling in overeenstemming met de beginselen die in Artikel 24a van het Basel II-akkoord zijn uitgestippeld, wat de belangrikheid van risicobeheerprocessen binnen financiële instellingen benadrukt. Deze beoordeling moet de soorten en niveaus van frauderisico's identificeren die specifiek zijn voor uw organisatie. Zodra de risico's bekend zijn, is de volgende stap het identificeren en ontwerpen van interne controles die rechtstreeks op deze risico's zijn gericht.

2. Geautomatiseerde Controle Implementatie: Implementeer geautomatiseerde controles die continu transacties en activiteiten bewaken. Deze controles moeten in staat zijn om gegevens in real-time te capturing en deze te vergelijken met vooraf bepaalde criteria of drempels. Een voorbeeld van een controle kan een geautomatiseerd flaggen zijn voor transacties die een bepaald bedrag overschrijden of patronen tonen die tipisch zijn voor frauduleuze activiteiten.

3. Anomalie Detectie: Implementeer anomaliedetectie-algoritmen die ongebruikelijke patronen of uitschieters in de gegevens kunnen identificeren. Deze algoritmen moeten ontworpen zijn om te evolveren en aan te passen naarmate nieuwe soorten fraude zich ontwikkelen. Artikel 45 van de AVG biedt inzichten in de behoefte aan dynamische systemen die kunnen worden aangepast aan nieuwe risico's, en anomaliedetectie is een sleutelcomponent in deze context.

4. Continue Bewaking en Feedback Lus: Stel een continue bewakingssysteem in dat terugvoedt in de initiële risicobeoordelingsfase, waardoor de aanpassing van controles mogelijk is zodra het risicolandschap verandert. Dit is in overeenstemming met Artikel 42 van de AVG, die benadrukt de noodzaak van regelmatige testing, beoordeling en evaluatie van de genomen maatregelen om de beveiliging van gegevens te garanderen.

5. Documentatie en Rapportage: Zorg ervoor dat alle bevindingen van de geautomatiseerde controles en anomaliedetectiesystemen grondig worden gedocumenteerd en gerapporteerd. Deze documentatie moet voldoen aan de transparantievereisten zoals neergelegd in Artikel 39 van de AVG.

Actievoorstellen

• Implementeer Real-Time Bewaking: Gebruik real-time bewakingsoplossingen om frauduleuze activiteiten op het moment dat ze plaatsvinden te vangen. bijvoorbeeld, als een klantenaccount wordt gebruikt vanaf een ongebruikelijke locatie, moet een geautomatiseerd alarm worden geactiveerd.

• Regelmatige Updates van Controle Parameters: Werk regelmatig uw controleparameters bij op basis van nieuwe fraudepatronen en evoluerende risico's. Dit zorgt ervoor dat uw controles relevant en effectief blijven.

• Personeelsopleiding en Bewustwording: Train uw personeel op het gebied van fraudetekens en de belangrikheid van het naleven van interne controles. Dit is essentieel in overeenstemming met de operationele vereisten van financiële criminaliteitspreventie volgens de Financial Conduct Authority (FCA).

• Regelmatige Audits en Naleviningscontroles: Voer regelmatige audits uit om ervoor te zorgen dat uw controles zoals bedoeld werken en voldoen aan alle relevante regelgevingen.

Wat "Goed" Eruit Ziet

Een robuuste intern controlesyteem dat fraude effectief detecteert, zou niet alleen audits moeten passeren maar ook fraude voor het plaatsvinden kunnen voorkomen. Dit betekent een systeem dat dynamisch is, aanpasbaar en in staat is om te leren van eerdere fraude-incidenten om toekomstige detectiecapaciteiten te verbeteren.

Veelvoorkomende Foute

Onvoldoende Risico Beoordeling

Wat Ze Fout Doen: Veel organisaties voeren geen grondige risicobeoordeling uit, wat resulteert in controles die niet alle mogelijke frauderisico's dekken.

Waarom Het Mislukt: Controles die niet aangepast zijn op specifieke risico's kunnen resulteren in vals negaties, waarbij frauduleuze activiteiten niet worden gedetecteerd, of vals posities, waarbij onschuldige activiteiten onterecht worden gemarkeerd als frauduleus.

Wat in Plaats Moet Komen: Voer een gedetailleerde risicobeoordeling uit die alle mogelijke frauderisico's in aanmerking neemt en werk deze regelmatig bij om wijzigingen in de bedrijfsomgeving te reflecteren.

Overmatige Vertrouwen op Handmatige Processen

Wat Ze Fout Doen: Sommige organisaties zijn te veel afhankelijk van handmatige processen, wat tijdrovend en vatbaar voor menselijke fouten is.

Waarom Het Mislukt: Handmatige processen kunnen niet bijhouden met het volume en de snelheid van transacties in moderne financiële systemen, wat het detecteren van fraude in real-time moeilijk maakt.

Wat in Plaats Moet Komen: Implementeer geautomatiseerde controles en anomaliedetectiesystemen die grote hoeveelheden gegevens snel en accuraat kunnen verwerken.

Onvoldoende Documentatie en Rapportage

Wat Ze Fout Doen: Onvoldoende documentatie en rapportage kan leiden tot een gebrek aan transparantie en aansprakelijkheid bij het detecteren en voorkomen van fraude.

Waarom Het Mislukt: Zonder adequate documentatie is het moeilijk om de voortgang van een fraude-incident te traceren of van eerdere fouten te leren om toekomstige fraude-detectie te verbeteren.

Wat in Plaats Moet Komen: Zorg ervoor dat alle bevindingen van geautomatiseerde controles en anomaliedetectiesystemen grondig worden gedocumenteerd en gerapporteerd in overeenstemming met relevante regelgevingen.

Hulpmiddelen en Benaderingen

Handmatige Benadering

Voordelen: Kan worden aangepast aan specifieke behoeften en is flexibel bij het afhandelen van unieke situaties.

Nadelen: Tijdrovend, vatbaar voor menselijke fouten en niet schaalbaar.

Wanneer Het Werkt: In kleine schaaloperaties met beperkte transacties of in specifieke situaties waar unieke, niet-standaard fraudepatronen moeten worden gedetecteerd.

Spreadsheet/GRC Benadering

Beperkingen: Spreadsheets zijn beperkt in hun capaciteit om grote hoeveelheden gegevens te verwerken en kunnen geen real-time bewaking bieden. GRC-hulpmiddelen, hoewel ze een centraal platform bieden voor het beheren van risico's, missen vaak de specifieke fraude-detectiecapaciteiten die nodig zijn.

Wanneer Het Werkt: Voor basisrisicobeheerbehoeften waar fraude-detectie niet de hoofdzaak is.

Geautomatiseerde Naleviningsplatforms

Bij het selecteren van een geautomatiseerd nalevingsplatform, moet u zoeken naar de volgende functies:

• Real-Time Bewaking: De capaciteit om transacties en activiteiten in real-time te bewaken is cruciaal voor het detecteren van fraude op het moment dat deze plaatsvindt.

• Anomalie Detectie: Zoek naar platforms die geavanceerde anomaliedetectiecapaciteiten bieden, die ongebruikelijke patronen of uitschieters in de gegevens kunnen identificeren.

• Aanpasbaarheid: Het platform moet in staat zijn om zich aan te passen aan nieuwe fraudepatronen en evoluerende risico's.

• Naleving van Regelgeving: Zorg ervoor dat het platform voldoet aan alle relevante regelgevingen, inclusief AVG- en FCA-vereisten.

Matproof, bijvoorbeeld, is een geautomatiseerd nalevingsplatform dat specifiek voor EU-financial services is ontworpen. Het biedt AI-gepowerde beleidsgeneratie, geautomatiseerde bewijsverzameling van cloudproviders en een eindpuntnaleving agent voor apparaattoezicht, al bijtende 100% EU-gegevenshuisvesting.

Wanneer Automatisatie Hulp bijt en Wanneer Niet

Automatisatie is het meest nuttig in situaties waarin grote hoeveelheden gegevens snel en accuraat moeten worden verwerkt. Het is minder effectief in situaties waarin unieke, niet-standaard fraudepatronen moeten worden gedetecteerd, omdat deze misschien een meer aangepaste en flexibele benadering vereisen.

In conclusie is fraude-detectie via geautomatiseerde interne controles een cruciaal onderdeel van het risicobeheerstrategie van een financiële instelling. Door een gestructureerd oplossingsframework te adopteren, veelvoorkomende fouten te vermijden en de juiste hulpmiddelen en benaderingen te gebruiken, kunnen organisaties hun capaciteit om financiële criminaliteit te detecteren en te voorkomen aanzienlijk verbeteren.

Aan de slag: Uw Volgende Stappen

Om fraude te voorkomen via geautomatiseerde interne controles, heeft u een omvattende benadering nodig. Hier zijn vijf concrete stappen om aan de slag te gaan deze week:

1. Voer een Risico Beoordeling Uit: Begin met het beoordelen van het frauderisico van uw instelling. Identificeer gebieden waar fraude waarschijnlijk zal plaatsvinden. Het risicobeoordelingsproces moet worden begeleid door de MaRisk-voorschriften van BaFin. Zorg ervoor dat uw controles evenredig zijn met de geïdentificeerde risico's.

2. Ontwikkelen of Beoordelen van Uw Controle Framework: Beoordeel uw bestaande intern controleframework in het licht van Art. 24 DORA, wat de noodzaak van robuuste interne controles benadrukt. Zorg ervoor dat uw controleframework duidelijke verantwoordelijkheden en gedelegeerde bevoegdheden, scheiding van taken, systeem van controles en doorlopend toezicht omvat.

3. Implementeer Geautomatiseerde Controles: Draag bij aan technologie om controles te automatiseren. Matproof's AI-gepowerde beleidsgeneratie kan in deze proces helpen, wat het naleven van DORA en andere regelgevingen vereenvoudigt. Daarnaast kan een eindpuntnaleving agent real-time monitoring van apparaten bieden.

4. Train Uw Personeel: Werknemers spelen een cruciale rol in het detecteren en voorkomen van fraude. Voer opleidingsprogramma's uit om bewustwording te wekken over frauderisico's en de rol van elke werknemer in het controleframework. Deze opleiding moet in overeenstemming zijn met Art. 25 DORA, wat financiële entiteiten verplicht om ervoor te zorgen dat hun werknemers adequaat worden opgeleid.

5. Test Uw Controles: Test regelmatig de effectiviteit van uw controles. Dit omvat zowel geautomatiseerde anomaliedetectie als handmatige audits. Zorg ervoor dat uw testprocessen voldoen aan Art. 27 DORA, wat financiële entiteiten verplicht om procedures te stellen voor de regelmatige testing van controles.

Resource Aanbevelingen

Voor een diepgaande inzicht en richtlijnen, overweeg de volgende officiële EU/BaFin publicaties:

• "Directive (EU) 2019/2162 on the prudential supervision of institutions for occupational retirement provision" (IORP II): Biedt omvattende risicobeheerrequirementen die relevant zijn voor financiële instellingen.
• "MaRisk Voorschriften" van BaFin: Specifieke Duitse regelgeving die risicobeheerprocedures begeleidt.

Bij het overwegen of u fraude-detectie wilt uitbesteden of in-house wilt houden, evalueer de complexiteit van uw operaties, de vereiste deskundigheid en de kosten van het onderhouden van in-house capaciteiten versus de voordelen van externe expertise.

Snelle Win

Binnen de volgende 24 uur kunt u een snelle winst boeken door een basisaudit van uw huidige controleomgeving uit te voeren. Dit omvat het bestuderen van uw bestaande beleidsregels, het identificeren van leemten en het prioriteit geven aan gebieden voor onmiddelijke verbetering. Matproof kan dit proces stroomlijnen met zijn geautomatiseerde beleidsgeneratie en bewijsverzamelingsfuncties.

Veelgestelde Vragen

1. V: Hoe kan anomaliedetectie helpen bij fraude-detectie?

   A: Anomaliedetectiesystemen kunnen ongebruikelijke patronen of activiteiten identificeren die afwijken van gevestigde normen, wat kan zijn aanwijzingen van frauduleus gedrag. Door transacties en activiteiten in real-time te monitoren, kunnen deze systemen complianceteams waarschuwen voor mogelijke fraudepogingen, zodat snelle actie kan worden ondernomen. Dit is in overeenstemming met de proactieve benadering tot fraudepreventie zoals voorgeschreven door Art. 30 DORA.

2. V: Wat zijn de uitdagingen bij het implementeren van geautomatiseerde controles voor fraude-detectie?

   A: Veelvoorkomende uitdagingen omvatten het integreren van nieuwe systemen met bestaande infrastructuur, het garanderen van gegevensnauwkeurigheid en -compleetheid, en het onderhouden van de gevoeligheid en specifiekheid van detectiealgoritmen om vals positie en negatie te vermijden. Het overwinnen van deze uitdagingen vereist vaak een combinatie van technische expertise en een diepgaande kennis van financiële operaties.

3. V: Hoe komen geautomatiseerde controles aansluitend bij handmatige fraude-detectie inspanningen?

   A: Geautomatiseerde controles bieden een eerste verdedigingslijn door continu gegevens te monitoren en te analyseren, wat realtime detectie van afwijkingen mogelijk maakt. Handmatige inspanningen zijn vervolgens gericht op het onderzoeken van deze afwijkingen, het begrijpen van de context en het nemen van correctieve maatregelen. Deze arbeidsverdeling is efficiënter en zorgt voor een vollediger benadering tot fraude-detectie, zoals vereist door DORA.

4. V: Wat is de rol van personeelsopleiding in het voorkomen van fraude?

   A: Personeelsopleiding is essentieel voor het.raisen van bewustwording over frauderisico's, de belangrikheid van interne controles en de rol van elke werknemer in het controleframework. Opleiding helpt werknemers om mogelijke fraude-indicatoren te herkennen, begrijpt hun rapportageplicht en bevordert een cultuur van naleving, wat essentieel is voor effectieve fraudepreventie.

Sleuteluittreksels

• Fraude-detectie via geautomatiseerde interne controles is essentieel voor financiële instellingen om financiële criminaliteit te voorkomen.
• Het implementeren van een robuust controleframework en het regelmatig testen van zijn effectiviteit is cruciaal, zoals voorgeschreven door DORA.
• Matproof kan helpen bij het automatiseren van beleidsgeneratie en nalevingmonitoring, wat de last voor uw complianceteam verlicht.
• Opleiding en bewustwording onder personeel zijn essentiële componenten van een omvattende fraudepreventiestrategie.
• Voor een gratis evaluatie van uw huidige controleomgeving en hoe Matproof kan helpen, bezoek https://matproof.com/contact.