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データ アナリティクスを使用して不正を追跡する 20 の方法

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貴社では不正行為の問題が発生したことはありますか? そのような経験がある会社は決して少なくはありません。また、そのような問題に遭ったことがある場合、関連手続き等を十分に厳しく見直してなかったことが原因だということもあります。

PwC が 2020 年に行った調査では、調査回答企業の 47% が直近 2 年で 1 回以上不正行為の問題が発生したことがあることを明らかにしており、平均して一社当たり 6 件もあったことが報告されています。 最も多いのは顧客の不正、続いてサイバー犯罪、資産の不正流用、贈収賄です。 不正を行った犯人は社内外の人物かという面では、傾向がほぼ均等に分かれています。また、全体の内 20% は、社内関係者と外部者の結託による不正行為です。 調査回答企業 5,000 社以上の不正被害総額は 420 億ドルに上ります。

新型コロナウイルス感染症大流行による不安定な情勢が続いているということもあり、以前に増して不正が起こり得る状況です。 公認不正検査士協会 (ACFE) の報告によれば、調査回答企業の 77% が 2020 年 8 月時点で新型コロナウイルス感染症勃発以来不正行為が増えていると回答しており、さらにその 92% が今後 12 か月で不正行為がさらに増えるだろうと予測しています。

企業は十分な下調べをせずに簡易な審査手続きで急ぎ新たな取引業者を採用し、利用していることがあります。 今は多くの企業で新たなリモートワーク環境が導入され、そうした環境の中で従業員はお互いに案内不十分に行動をしていることもあり、オフィスであればちゃんとなされているであろう財務面の確認や勘定合わせをいとも簡単に見落としてしまうおそれがあります。 元帳残高が合わないといった状況を見過ごさないためには、帳簿の内容を念入りに見なければなりません。

人であれば見過ごしてしまいがちなこうした危険の兆候を目ざとく見つけることができるのが、データ アナリティクスです。 内部関係者や外部者の勢力による不正行為を検知するため、データのどういった不整合や内容に注意すべきかを以下にまとめました。

総勘定元帳の記帳内容

潜んでいる可能性のある不正行為や誤りを見つけ出すには、元帳の仕訳内容を入念に精査する必要があります。 具体的には以下のような例が挙げられます。

1. 不審なキーワードの特定と検索

未承認の仕訳入力や正しくない仕訳を示す可能性があるキーワードを使って、不審な仕訳入力を特定します。

2. 総勘定元帳の通常と異なる金額で記帳されている仕訳の精査

元帳に記帳される金額の通常の範囲を確認して、その範囲を逸脱している仕訳に注目しましょう。賃金支払帳の記帳金額が平均 200 万ドルであるのに、その中で 50 万ドルという記帳欄が見つかった場合、その内容を精査した方がよいかもしれません。

3. 異常な仕訳金額の調査

アナリティクス ソリューションを使用して、通常の仕訳内容から標準偏差が 2 倍以上乖離している仕訳に注意しましょう。仕訳の誤りや不正の可能性を示している可能性があります。

営業経費

出張や接待交際費といった経費は不謹慎な従業員があらゆる方法で数字をごまかそうとする可能性のある代表的な支出項目です。 経費を追跡するうえで、不正行為を監視する方法をいくつかご紹介します。

4. 部門別経費の平均支出額分析

営業部門は情報システム部門よりも出張経費が多くなりがちです。 部門の経時的な支出傾向を監視して部門ごとの平均支出幅を理解し、その幅を超えたらアラートが通知されるよう枠を設定しましょう。 協議会の集まりなど、場合によっては特定の季節に行われる行事が予算残高を狂わせることもあるでしょうから、すべてが計画通りに執行されているか確認するために一行ずつ確実に精査してください。

5. 不審な返戻請求の確認

(不注意であることも多いですが)従業員が二重請求しがちなのは、車両にかかる燃料費の請求と走行距離規定での精算です。 走行距離規定での精算をすでに済ませていれば、燃料費の請求は二重請求として注意する必要があります。

6. 分割購入の特定

従業員は高額な購入経費を 2 行の別項目に分けることで 1 項目に対する購入制限額に引っかからないようにしようとすることもありますが、アナリティクス ソリューションはこうした「分割購入」の申請があった場合はアラートを通知することが可能です。

7. 高額な会食経費への注意

会食経費の平均金額については、過去の同様の仕訳入力から適正な基準を算出できます。 仕訳の金額がそうした基準範囲を超えている場合、精査するために注意する必要があるでしょう。

8. キリのいい金額の検索

200ドルの請求など、やけにキリがいい金額の経費はありませんか? このような金額の請求はそう偶然あるものではありません。ですからこのような金額の請求があった場合、従業員が法人カードを使用してキャッシングをしている可能性があるかもしれません。

9. 二重請求の特定

すでに請求の済んだ購入に対して経費精算書を提出して、同じ経費に対して 2 度払い戻しを受けようとする従業員がいることもあります。

10. 休眠法人カードの無効化

従業員が会社を退職したにもかかわらずその本人が持っていたカードが有効なままであると、不正に使用される可能性が高くなります。 そのようなカードは速やかに利用停止の手続きをしましょう。

給与

11. 不審な昇給に注意

単一年度において同じ従業員に複数回少額の昇給が行われていないか注意し、人事部門等の担当部門にそれが承認されているか確認を取りましょう。

12. 幽霊従業員が雇用扱いとなっていないか

解雇もしくは退職した従業員がデータベースではまだ雇用扱いになったままではありませんか? こうした状況が起きている場合、別の従業員がその解雇もしくは退職した従業員の給与振込先を自身の銀行口座に変えて不正に給与を受け取っている可能性が考えられます。

取引業者への支払い

不正行為によく使用される手口として、取引業者または不謹慎な従業員が捏造した請求書や金額を水増した請求書で振込をさせる支払いが挙げられます。 取引業者の不正行為や請求の誤りを回避するためのヒントをいくつか、以下にご紹介します。

13. 取引業者の情報登録と請求承認の担当分離

取引業者の登録情報を作成する担当の従業員がこうした請求書の作成や承認も兼ねないようにするのも一つの案です。 従業員は一担当という立場を悪用し、架空の取引業者からの請求書を捏造してしまうことが可能です。また同様の方法で外部の人間がシステムの資格情報にアクセスできてしまいます。

14. 重複する請求書への注意

取引業者が、ちょっとした手違いのこともあれば、未払いの請求分についてリマインドする方法として同じ請求書を複数回提出することもあります。 二重請求の追跡または警告に対応できるシステムが組まれていない場合は、同じ請求書に対して支払いを二度してしまうこともあるかもしれません。

15. 取引業者の振込先情報の頻繁な変更に注意

振込先情報のマスターデータに取引業者所在地の変更が頻繁にある場合、不正行為の可能性を示しているかもしれません。

16. マスターデータに登録されている取引業者の支払振込先口座と従業員の給与振込先口座が一致しないか確認

取引業者の情報をまとめているファイルと従業員の給与振込先をまとめているファイルで、銀行口座情報や所在地、その他の情報に一致する点がある場合、従業員が偽の取引業者アカウントを設定した可能性があります。

17. 所定の金額上限を超える、発注書なしの購入がないか確認

多くの会社は、所定の額を超える購入には発注書の提出を義務付けているはずです。金額が大きいのに発注書の提出がない購入があることに気づいた場合、不正行為や仕訳入力の誤り、取引業者の請求間違いといった可能性が考えられることもあります。

18. 一括領収書の追跡

一括領収書は、まだ提供されていない複数の役務に対する請求書です。 取引業者が商品・サービスに対して前払いとして支払請求書を起こしている場合、納品や役務提供の完了状況を追跡できるようにしましょう。

カスタマー

不正行為や会計上の誤りが、顧客との対応に問題を生じさせるおそれもあります。 そこで、顧客取引における正しい会計処理を検証する方法をいくつか以下にご紹介します。

19. 顧客の与信限度額の検証

顧客の与信限度額が企業の与信情報と会社規模に沿って整合性が取れることを確認し、非常に大きな与信限度額を持つ会社であれば注意しましょう。 こうした顧客は、未払いの融資を返済できない可能性があります。

20. 制裁を受けている顧客の特定

外国資産管理局 (OFAC) の SDN リストや SAM リスト、米国保険福祉省監察総監室 (HHS OIG) の除外リスト (LEIE リスト) といった公的な記録データベースと照らし合わせて制裁を受けている顧客を警告するデータベースに自社の顧客情報を照会し、該当する顧客がいないか確認しましょう。 こうして、さらに検証を進める必要がある顧客や取引を停止するべき顧客の特定が可能です。

社内の不正行為や会計上の誤りを特定する方法は多岐にわたりますが、手作業で取引を確認しているだけでは多くのこうした行為を見落としがちです。 誤りや不正な請求、不正行為の兆候は、経理部門の目をすり抜けてしまう可能性があり、年間を通じて何億もの損失につながるおそれがあります。

組織が大きな損害を被る前に不正を正確に検知し、素早く是正するためには、財務データの一部を抽出して検証するのではなく 100% 分析して自動的に危険信号を明らかにできる業界屈指のアナリティクスを導入する必要があります。

ツールセットは、お使いの ERP や給与計算システムといった社内外のデータセットのほか、保有するデータが正しいかを検証するために活用できる国勢調査などの政府が有するデータセットやその他公的な記録データベースと統合できる能力が不可欠です。 違反の可能性があるものに対して即座に警告を通知する継続的デリバリーシステムもまた、業界に合わせて設計されたカスタムルールやトリガーを実装することが可能です。 高度な機械学習システムを導入することで、会計部門・コンプライアンス部門・IT部門が渾然一体となり確かな AI 技術を駆使して組織を不正などの危険から守れるようになるでしょう。

eBook:

データ アナリティクスを使用した不正の検出と防止

この eBook で説明したトピック:

  • 役に立つ不正防止プログラムを導入するうえでの主な注意事項
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