av David Sachs

Utmaningar vid identifiering av garantibedrägerier – att hitta en nål i en höstack?

Om man vill att det ska vara så.

Att hitta bedrägerier i samband med garantianspråk handlar lika mycket om att vi vill göra något åt det som att hitta den ordspråksmässiga nålen. För att inte tala om det faktum att vi vill undvika att bli stuckna av nålen när vi hittar den!

I en undersökning som utfördes av Association of Certified Fraud Examiners för en tid sedan, förlorar ett typiskt företag 5 % av intäkterna varje år på grund av bedrägerier. Vår värld har förvandlats till en värld där det närhelst det finns ekonomiska eller andra fördelar att vinna med begränsad risk och acceptabla konsekvenser av att åka fast finns det alltid några personer och organisationer som försöker dra nytta av möjligheten, vilket resulterar i bedrägerier.

Varför är det så svårt?

”Garantibedrägerier är ett allvarligt problem, men inte för oss”.

För många är det helt enkelt bristen på fokus, färdigheter och disciplin när det gäller transaktionerna och analysen av garantierna. De flesta organisationer har verktygen – valideringsregler, kravprocess, statistisk dataanalys – you name it, de verkar vara i god form, men djävulen ligger i detaljerna. När man gräver lite djupare märker man avvikelser och trender som man aldrig trodde fanns.

Är det värt besväret? Det är som att fråga om det är värt att spara 5 % av mina intäkter. För vissa kanske det inte är det, men för de flesta är det inte så sant.

Förstärkarens roll: För mindre företag är garantikontroll ofta en deltidsroll och en aktivitet som inte förtjänar mer än ett kryss på en lista över saker att göra. För större företag leder hög omsättning av och begränsad introduktion till kontrollanterna ofta till en situation där processerna och kontrollerna är definierade, men inte följs ordentligt. Problem med konsistens, aktualitet och kvalitet på garantidata är ytterligare en stor anledning till att organisationer inte ser de verkliga fördelarna med ett robust och konsekvent system för spårning av bedrägerier i samband med garantianspråk.

För att göra det hela ännu värre minskar tillverkarna i takt med nedskärningar och kostnadsminskningar storleken på sin revisionspersonal. Så folk tvingas försöka göra mer med mindre.

Globalt perspektiv: När det gäller analys av garantibedrägerier måste man ta en titt på enskilda krav, samt globala och regionala genomsnitt och allt däremellan. Det som ser ut som ett giltigt krav på individuell nivå kan verka bedrägligt när man tittar på en aggregerad nivå.

Milda konsekvenser: Ofta är den enda konsekvensen av att utfärda ett bedrägligt garantianspråk att kravet avvisas. Inte ens en klapp på handen! Detta ger vissa människor ett incitament att försöka sig på bedrägerier, eftersom det bara finns en fördel om bedrägeriet lyckas och det värsta scenariot är detsamma som att inte göra något.

Större bild: saknas vanligtvis. Enskilda revisorer ser inte de större mönstren, eftersom den här personen tittar på hundra fordringar, och någon annan tittar på hundra andra fordringar, och de delar inte med sig av den kunskapen till den bredare uppsättningen fordringar. Lösningen är att automatisera processen så att ett enda system ”läser” alla anspråk, fastställer regler för t.ex. vilka delar som hör ihop med vilka arbetskoder och letar efter ovanliga mönster i uppgifterna.

Olika gärningsmän, offer, motivationer och metoder: Bedragare kan vara alla parter i garantikedjan, antingen ensamma eller i samförstånd med andra, vanligtvis kunder, serviceagenter eller garantileverantörer. Brottsoffer kan vara vilken part som helst, vanligen tillverkare, garantileverantörer och kunder.

Motiveringarna kan grovt sett delas in i två kategorier – undvikande av servicekostnader (jag har en defekt produkt och vill få den reparerad gratis) och ökning av intäkterna (krav på och återförsäljning av delar eller produkter, överdriven debitering av befintlig eller obefintlig garantiservice)

Metoderna är många – nya metoder uppfinns i takt med att gamla metoder avslöjas och blockeras.

Vad gör vi?

Analytik behövs för att utvärdera kravets giltighet för enskilda krav. Detta kan vara målinriktat eller allmänt. Vid riktad analys känner man till ett visst bedrägerimönster och vill verifiera dess existens med en specifik kund eller serviceagent. Detta möjliggör en enhetlig process och sökmetodik. Det lider dock av ”jag vet vad jag vet”-syndromet.

I den allmänna analysen delar man upp data på olika sätt, försöker identifiera anomalier och avvikelser och förstår sedan om orsaken till avvikelsen är bedrägeri eller något annat. På så sätt kan du hålla koll på nya strategier som används av bedragare och kväva dem i sin linda innan de gör stor skada.

Så, hur kan vi utnyttja denna nya kunskap och hjälpa oss att bli smartare?

Outsmarting the opposition – självlärande system: Med mer sofistikerade analysmetoder kan du upptäcka mer komplexa bedrägerier och till och med hitta fall som du inte nödvändigtvis känner till. Bedragarna blir alltmer sofistikerade. Människor blir bättre på att arbeta runt system som historiskt sett har använts för att hitta den här typen av bedrägerier.

Självlärande lösningar eller ”smarta” lösningar använder sig av en sluten krets för att återföra ny kunskap tillbaka till systemet med kontroller och balanser och hålla sig uppdaterad om nya strategier för att begå garantibedrägerier.

Vad doktorn ordinerar: Automatisera din regelbaserade urvalsprocess med hjälp av text- och databaserade analysmodeller, leta efter anomalier mellan anspråk, tjänsteleverantörer och nätverk av tjänsteleverantörer, värdera anspråk innan de betalas, helst värdera anspråk i realtid, rangordna anspråk och tjänsteleverantörer utifrån sannolikheten för bedrägeri och ange vilken typ av bedrägeri som misstänks, och fokusera granskare på rätt anspråk och tjänsteleverantörer.

Och voila!

Och till råga på allt bör all denna analys, poängsättning och utredning göras innan de misstänkta fordringarna betalas ut, eftersom det är lättare än att försöka få tillbaka pengarna!