Издания и мероприятия для банковских специалистов:
 
Методический журнал
Bнутренний контроль в кредитной организации
Описание изданияСвежий номер Архив Приобрести/Подписаться
Выходит один раз в квартал.
Объем 112 с. Формат А4.
Издается с 2009 г.
 
 

Кластерный анализ: формирование индикатора риска для больших совокупностей учетной информации

Размещено на сайте 06.09.2018
Методы интеллектуального анализа данных позволяют повысить эффективность работы по обнаружению нестандартных действий (в т.ч. мошеннических). В ходе проведения корпоративных расследований внутреннему контролеру могут понадобиться специализированные инструменты для отбора фактов и обнаружения отклонений от типичных ситуаций в объемных и сложных учетных данных. В статье рассматривается математический метод анализа данных, приспособленный для обнаружения отклонений в транзакциях, в том числе финансовых.
 
Евгений ЗВЕРЕВ, CIA, член НП «Институт внутренних аудиторов»
Андрей НИКИФОРОВ, риск-менеджер
 
 
Приводятся извлечения из статьи. Полную версию материала читайте в журнале. Подписаться
 
 
Рассматриваемый нами подход к моделированию «красного флага» основан на статистических закономерностях поведения элементов big data, поэтому подобный индикатор риска имеет высокую статистическую значимость и является достаточно объективным.
Метод кластеризации обеспечивает «расслаивание» с учетом всех изменяемых характеристик элемента генеральной совокупности, то есть анализирует поведение элементов путем создания некоторой обобщающей модели.
При интерпретации результатов кластерного анализа следует учитывать, что он в большинстве случаев не выявляет нарушение (риск) в «чистом» виде, а позволяет концентрировать внимание внутреннего контролера на небольшой выборке (страте), причем ее элементы будут заметно отличаться от остальных страт.
При выборе признаков (параметров объекта анализа) необходимо учитывать предположение внутреннего контролера о том, какой вид нарушения (риска) предполагается обнаружить. Общая рекомендация — выбирать возможно большее количество признаков как в суммовом, так и в количественном выражении.
Сделать выводы о наличии нарушений (рисков) только по результатам кластерного анализа в большинстве случаев невозможно. Для корректной интерпретации результатов необходим более детальный анализ, в котором возрастающее значение будет иметь профессиональное суждение контролера.
 
 
 
 
Другие проекты ИД «Регламент»