内部不正を阻止：自動調査でリスクを軽減 (JA)

キーポイント1：内部不正の増大するコスト 内部不正は、すべての不正行為のかなりの割合を占め、組織に毎年数十億ドルのコストを強いています。従来の検知方法は、多くの場合、遅く、非効率的です。

キーポイント2：自動化が不可欠 自動化された内部不正調査ツールは、AIと機械学習を使用して、疑わしいアクティビティを積極的に特定し、調査時間を劇的に短縮します。

キーポイント3：プロアクティブ対リアクティブなアプローチ リアクティブな調査から、プロアクティブで予防的な姿勢への移行は、損失を最小限に抑え、組織の評判を保護する上で非常に重要です。

キーポイント4：自動化のROI 自動不正検知システムの導入は、損失の削減、調査コストの削減、運用効率の向上により、実質的な投資収益率をもたらします。

見えない脅威：内部不正の理解

内部不正、別名インサイダー脅威は、あらゆる規模の企業にとって蔓延しており、コストのかかる問題です。外部攻撃とは異なり、内部不正はより微妙で、検出しにくく、長期間にわたって持続する可能性があります。これは、組織の資産への承認されたアクセス権を持つ従業員、請負業者、またはその他の個人によって行われた、横領、資産の不正流用、財務諸表の操作、賄賂、データ盗難など、幅広い不正行為を包含します。 認証不正調査者協会（ACFE）によると、組織は年間収益の約5％を不正行為によって失っており、そのかなりの部分が内部関係者に起因しています。

従来の検知方法が内部不正を検知できない理由

従来の不正検知方法（手動監査や通報窓口など）は、内部不正者が採用する洗練された戦術に対抗するには不十分な場合が多くあります。これらの方法は通常、リアクティブであり、異常が報告されるか、定期的なチェック中に発見されることに依存します。この遅れた対応により、不正者は活動を継続し、財務への影響を拡大させ、評判を回復不可能に損なう可能性があります。手動調査は、時間とリソースを消費し、人的エラーが発生しやすいこともあります。 ACFEの2022年の「Report to the Nations」によると、専用の不正通報ホットラインと内部監査部門を持つ組織でも、依然として大きな不正損失が発生しており、これらの従来のアプローチの限界が強調されています。不正スキームが検知されるまでの平均期間は18か月であり、よりプロアクティブな手法の必要性を示しています。

自動内部不正調査の力

自動内部不正調査は、人工知能（AI）と機械学習（ML）の力を活用して、不正行為を示す疑わしいパターンと行動を積極的に特定します。これらのシステムは、財務取引、アクセスログ、通信記録、従業員活動データなど、さまざまなソースからの膨大な量のデータを分析して、人間が特定するのが困難または不可能な異常を検知します。その仕組みは次のとおりです。

• 行動分析：通常の従業員の行動のベースラインを確立し、そのベースラインからの逸脱をフラグ付けします。
• 異常検知：異常な取引、アクセスパターン、またはデータ変更を特定します。
• ルールベースのシステム：特定の疑わしいアクティビティの警告をトリガーするために、定義済みのルールと閾値を適用します。
• ケース管理：警告の管理、証拠の収集、調査結果の文書化のための集中プラットフォームを提供することにより、調査プロセスを合理化します。

これらのプロセスを自動化することで、組織は調査時間を大幅に短縮し、損失を最小限に抑え、全体的な不正検知能力を向上させることができます。たとえば、自動不正検知を使用している企業は、従業員が通常勤務時間外に機密性の高い財務データに一貫してアクセスしていることを特定し、機密情報の盗難スキームを明らかにする調査を開始する可能性があります。

Diditが内部不正の検知と調査をどのように支援するか

Diditは、インサイダー脅威がもたらす独自の課題に対処するように設計された、自動内部不正調査のための包括的なプラットフォームを提供します。当社のソリューションは、高度な行動分析、リアルタイム監視、堅牢なケース管理ツールを組み込むことで、基本的な異常検知を超えています。主な機能は次のとおりです。

• 取引監視：疑わしいパターンと異常を特定するために、財務取引をリアルタイムで分析します。
• アクセス制御監視：機密データとシステムへの従業員のアクセスを追跡し、不正なアクセス試行について調査員に警告します。
• 通信分析：内部通信（電子メール、チャットログ）を、不正行為を示すキーワードとパターンについて分析します（適切なプライバシー保護付き）。
• データ損失防止（DLP）との統合：DLPシステムと統合して、機密データの漏洩を検知および防止します。
• 自動ケース作成：定義済みのルールと閾値に基づいて、調査ケースを自動的に生成します。
• ビジュアル調査ワークフロー：調査員が証拠を確認し、同僚と協力し、調査結果を文書化するための直感的なインターフェース。

Diditのプラットフォームは調査時間を最大80％短縮し、組織は不正損失の最大90％を回収するのに役立ち、大きな投資収益率をもたらします。モジュール式の設計により、特定のリスクプロファイルと予算に合わせて必要な機能のみを選択できます。

自動内部不正調査のROI

自動内部不正調査に投資することは、リスクを軽減することだけではありません。それは、収益を改善することです。不正のコストは、直接的な財務損失を超えて、評判の損害、法的費用、従業員の士気の低下などを含みます。不正を積極的に検知および防止することにより、組織は次のことができます。

• 財務損失の削減：不正行為の直接的な財務的影響を最小限に抑えます。
• 調査コストの削減：手動プロセスを自動化し、調査に必要な時間とリソースを削減します。
• 運用効率の向上：不正検知と調査プロセスを合理化し、貴重なリソースを解放します。
• コンプライアンスの強化：規制要件を満たし、強力なコンプライアンス体制を維持します。
• 評判の保護：組織の評判を保護し、ステークホルダーの信頼を維持します。

保守的な見積もりでは、不正検知に1ドル投資するごとに、組織は潜在的な損失で5ドル節約できるとしています。

今すぐ始めましょうか？

内部不正が組織に影響を与えるのを待ってはいけません。Diditの自動調査プラットフォームでリスク管理にプロアクティブなアプローチを取りましょう。

デモをリクエストして、Diditが資産を保護し、内部脅威を軽減するのにどのように役立つかを確認してください。

ROIを計算する自動不正検知システムの導入による潜在的な節約額を発見してください。

FAQ

Q：自動不正検知は従業員のプライバシーにどのように影響しますか？

A：自動不正検知システムは、プライバシー規制を厳守して実装する必要があります。Diditは、データ匿名化やアクセス制御などの手法を使用して、従業員の情報を保護することで、データプライバシーを優先します。私たちは、個々の従業員の個人的な活動を監視するのではなく、行動パターンを識別することに焦点を当てています。

Q：自動システムはどのような種類の不正を検知できますか？

A：自動システムは、横領、資産の不正流用、財務諸表の不正、賄賂、データ盗難など、幅広い内部不正スキームを検知できます。検知される不正の種類は、システムの構成と統合されるデータソースによって異なります。

Q：自動不正検知システムを実装するにはどれくらいの時間がかかりますか？

A：実装時間は、組織のインフラストラクチャとデータソースの複雑さによって異なります。Diditは、迅速かつ簡単な統合プロセスを提供し、多くの組織は数週間でソリューションを展開できます。当社のAPIとSDKは、既存のシステムとの統合を簡素化します。

Q：不正検知と不正防止の違いは何ですか？

A：不正検知は不正行為が発生した後にそれを特定し、不正防止は不正行為が最初に発生するのを防ぐことを目的としています。自動システムは、予測分析を活用してリスクを特定および軽減し、不正が発生する前にリスクを軽減することで、両方の目的で使用できます。