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风险点确定后,接下来需要根据风险要素和风险条件,分析、挖掘业务的数据特点和规律,定义规则模型阀值,形成规则算法和脚本程序,建立远程舞弊审计模型。构建模型的关键点在于定义风险点的数据特征,即风险会导致数据存在什么样的表现形式,模型开发人员应该编写什么样的取数条件提取可疑数据。而对于提炼舞弊风险的数据特征,比较有效的方法是分析舞弊人员心理特点,主要包括以下三点:

1. 舞弊操作的重复性。舞弊人员首次舞弊大都存在试探心理,一旦成功,则认为是“安全”的操作方式,会多次使用相似方式不当得利。因此,在构建模型时,应重点关注重复进行的可疑操作,比如:某个机构频繁进行投保人变更,变更次数明显高于其他机构。

2. 资金获取的近期性。舞弊的主要目的是获得非法或不当利益,在违规操作后一般都会尽快进行资金支付。因此,构建模型时应关注可疑操作与资金支付的日期间隔,相距越近的越可疑。如:进行投保人变更后当日或隔日即退保,目的是尽快获取退保金。

3. 操作的“表面合理性”。舞弊具有隐蔽性,一般短期内不易被发现,因此表面看舞弊操作并无异常。但既然是违规操作,表面合理背后必然隐藏不合理之处。构建模型时须深入挖掘舞弊可能引起的异常特征,以精确定位风险。如:变更受益人后支付赔款属于正常业务,但不同保单变更受益人后赔款付到同一账户则属于异常,需要判断是否擅自变更受益人后编造假赔案获取赔款。