Khi xảy ra gian lận, doanh nghiệp không chỉ thiệt hại nặng nề về vật chất mà còn có thể dễ dàng đánh mất không ít nhân sự có tài.

Bằng việc phân tích dữ liệu và sử dụng toán thống kê, các công ty có thể dự báo và phát hiện gian lận

Đây là vấn đề ngày càng nhận được nhiều cảnh báo từ các công ty tư vấn.

ĐTCK giới thiệu bài viết của ông Tim Phillips, Phó tổng giám đốc phụ trách dịch vụ tư vấn về Phân tích và Điều tra của Deloitte khu vực Đông Nam Á như một tham khảo hữu ích với doanh nghiệp.

Hiện nay, nhiều doanh nghiệp hàng đầu trên thế giới, ngoài việc tập trung lập kế hoạch kinh doanh, còn đặc biệt quan tâm đến việc thu thập và lưu trữ số lượng lớn thông tin nhằm xây dựng chiến lược, ngăn ngừa và phòng chống rủi ro hiệu quả, đồng thời ứng phó với xu hướng gia tăng của tội phạm tài chính và gian lận, một trong các hình thức phổ biến gây ảnh hưởng lớn về mặt tài chính, danh tiếng và thậm chí về pháp lý cho các doanh nghiệp.

Thuận ngữ “Gian lận - Fraud” đã trở thành một chủ đề “nóng” trong nhiều ngành như ngân hàng, dịch vụ tài chính, bảo hiểm, viễn thông, y tế và ngay cả trong các cơ quan chính phủ. Gian lận đã tăng lên nhanh chóng trong các năm gần đây, đặc biệt bắt đầu từ những năm 2007 - 2009 khi cuộc khủng hoảng tài chính diễn ra, gây thiệt hại hàng trăm tỷ đô la trên toàn cầu. Điều này dẫn đến việc phát hiện gian lận đã trở thành một vấn đề quan trọng hơn bao giờ hết.

Gian lận tồn tại dưới nhiều hình thức nhưng có thể chia ra thành hai loại chính: gian lận nội bộ và gian lận bên ngoài. Gian lận nội bộ bao gồm biển thủ hoặc sử dụng tài sản sai mục đích (lập giả hóa đơn chứng từ, lập giả hồ sơ lương, sử dụng sai thẻ tín dụng...); tham nhũng (người gian lận sử dụng sức ảnh hưởng của mình trong các giao dịch kinh tế và vi phạm trách nhiệm của mình để có được lợi ích cho mình hoặc cho người khác); làm giả số liệu báo cáo...

Các gian lận bên ngoài có thể xảy ra như: gian lận trong mua sắm đấu thầu, gian lận mạng (liên quan đến các thiết bị điện tử); gian lận trong giao dịch, thanh toán; gian lận trong truy đòi (các khiếu nại và yêu cầu thanh toán tiền bảo hiểm)…

Ví dụ, hiện nay nhiều công ty bảo hiểm sử dụng công cụ phát hiện gian lận để hỗ trợ cho bộ phận điều tra, phân tích nhằm đánh giá chính xác số tiền chi trả cho các đơn bảo hiểm đòi bồi thường. Bằng việc phân tích dữ liệu và sử dụng các mô hình dự đoán để xác định gian lận, các chuyên gia bồi thường bảo hiểm sẽ tiết kiệm được thời gian và cắt giảm chi phí trong việc xử lý các đơn đòi bồi thường bảo hiểm.

Một ví dụ khác trong quản lý tài chính là việc gian lận liên quan đến bộ phận tài chính kế toán. Bằng việc tích hợp hết các dữ liệu từ nhân sự, mua sắm, kế toán, tiền lương,… hệ thống sẽ phân tích toàn bộ hàng triệu dữ liệu để cho ra kết quả các hành vi bất thường như: các giao dịch mua sắm tài sản với bên liên quan, các bút toán hạch toán trùng hoặc hạch toán vào ngày nghỉ, ngày lễ, sự biến động không bình thường giữa doanh thu và chi phí, để từ đó doanh nghiệp sẽ có biện pháp phù hợp nhằm điều tra xác minh xem gian lận có tồn tại hay không.

Vậy tại sao lại có “gian lận”? Các chuyên gia tư vấn thuộc nhóm điều tra gian lận của Deloitte (Deloitte Forensic) đã thực hiện một số nghiên cứu và phân tích về vấn đề này. Kết quả cho thấy các lý do khiến xảy ra gian lận như sau:

Về mặt giao dịch:

- Để hoàn thành mục tiêu đã đặt ra;

- Để che giấu các dự án và các hợp đồng giả hoặc thực hiện sai;

-Khi cần nguồn tài chính mới;

Về mặt cá nhân:

- Do gặp vấn đề khó khăn về tài chính;

- Chi tiêu quá mức khả năng chi trả;

- Gặp các vấn đề về nghiện, sử dụng chất kích thích;

- Đặc tính, tính cách;

Về mặt logic, có một số vấn đề thường thu thập được từ việc điều tra những người có hành vi gian lận thực tế như:

- “Thành tích của tôi không được ghi nhận”;

- “Quản lý không quan tâm đến tôi”;

- “Người khác làm nên tôi cũng làm”;

-“Đây là chi phí của việc làm kinh doanh”;

-“Tôi bị đối xử và được trả lương không công bằng”;

Về mặt hệ thống

- Thiếu việc giám sát từ quản lý cấp cao;

- Các ứng dụng, tầng lõi trong hệ thống có xung đột với nhau nhưng không được nhận biết;

- Áp dụng phần mềm kế toán mới, phần mềm quản lý khách hàng mới;

- Hoạt động kinh doanh có nhiều giao dịch xảy ra (dễ dàng che giấu);

- Các sản phẩm mới và phức tạp;

- Hệ thống kiểm soát nội bộ không hiệu quả.

Với các nguyên nhân kể trên, làm thế nào để phát hiện gian lận nhanh và hiệu quả? Câu trả lời là sử dụng “Dữ liệu lớn và Phân tích học”. Bằng việc phân tích dữ liệu và sử dụng toán thống kê, các công ty có thể dự báo và phát hiện gian lận, sau đó có biện pháp xử lý kịp thời nhằm giảm thiểu rủi ro và chi phí.

Với các công cụ phức tạp như phân tích cây sự kiện (decision trees), phân tích cụm (cluster analysis), phân tích quy tắc liên kết (association rules), mạng lưới thần kinh (neural networks), hàng nghìn thậm chí đến hàng triệu giao dịch sẽ được xử lý, phân tích để chỉ ra các hình mẫu, các mô hình tiềm ẩn khả năng xảy ra gian lận.

Một trong những bước quan trọng trong việc xác định gian lận là tìm ra các yếu tố có thể dẫn đến gian lận. Hiện tượng nào thường xảy ra trước và sau khi gian lận? Đặc tính nào thường đi kèm với gian lận? Khi các hiện tượng và đặc tính đó được “đánh dấu” thì việc quản lý và phát hiện gian lận là hoàn toàn khả thi.

Theo Deloitte Forensic, để áp dụng được mô hình của phân tích học, các công ty cần phát triển, thiết kế và ban hành các văn bản về chiến lược sử dụng, công nghệ, quy trình, dữ liệu và con người cùng với cơ cấu tổ chức phù hợp. Nền tảng đầu tiên và quan trọng nhất cho việc phân tích là vấn đề về dữ liệu bao gồm: quản trị dữ liệu, kiến trúc dữ liệu, phân tích và thiết kế, quản lý an toàn và bảo mật, quản lý chất lượng, quản lý hồ sơ, kho dữ liệu (data warehouse) và kinh doanh thông minh.

Trong cuộc chiến phòng chống gian lận, các tổ chức và công ty sẽ gặp nhiều khó khăn như: các luận chứng và lý lẽ của người gian lận thường đưa công ty vào các tình huống không được chuẩn bị trước; gian lận có xu hướng biến đổi rất nhanh khiến các công ty gặp khó khăn trong việc phát hiện và xử lý gian lận.

Trước những xu hướng và thách thức mới ngày càng gia tăng về tội phạm tài chính nói chung và gian lận nói riêng, bộ phận Deloitte Forensic đã phát triển ra các phương pháp và công cụ nhằm trợ giúp khách hàng phát hiện và phòng chống gian lận.

Trên thế giới, nhiều tập đoàn đa quốc gia đã áp dụng phân tích trong cạnh tranh và gặt hái thành công. Một số công ty tiêu biểu áp dụng cạnh tranh bằng phân tích như Walmart - ứng dụng phân tích chuỗi cung ứng. Thành phần độc đáo nhất trong số liệu về chuỗi cung ứng của Walmart chính là khả năng sẵn có cho các nhà cung ứng. Hay Marriot sử dụng ứng dụng quản lý lợi nhuận - quy trình thiết lập mức giá tối ưu cho các phòng cho thuê của khách sạn. Thành công của hệ thống quản lý lợi nhuận đã giúp Marriott liên tục đạt được kết quả tài chính ấn tượng. Cạnh tranh bằng phân tích cũng được ứng dụng trong một số ngân lớn như ngân hàng Bank of America, Barclays - ứng dụng quản lý khách hàng dựa trên cơ sở dữ liệu.

Với các doanh nghiệp Việt Nam, vấn đề xây dựng “doanh nghiệp cạnh tranh bằng phân tích” còn khá mới mẻ mặc dù phân tích học đang ngày càng trở nên quan trọng bởi môi trường kinh doanh của một thị trường mới nổi đòi hỏi phải chú trọng đầy đủ đến chiến lược cạnh tranh này.

Tim Phillips