デジタル環境における詐欺と法廷会計

フォレンジックアカウンティングは、会計データを調べて詐欺やその他の不正行為の証拠を見つける一連のアイデアと方法です。 会計のコンピュータ化以来、加害者が一元化された会計データの脆弱性を利用する方法は、複雑さと複雑さを増しています。 その結果、詐欺の試みを検出し、最終的に訴追しようとするコンピュータ化された法医学会計が開発されました。

1。

あなたができる限り会社についての多くを学びなさい。 法医学の会計士は通常、詐欺の可能性を検出するために外部から雇われます。 あなたが会計部門が使用するソフトウェアとビジネスの性質の両方について非常に精通していない限り、あなたはこれをすることができません。 ここでの1つの重要な要素はトランザクションの典型的なサイズを詳細に理解することです。 これは各事業によって異なります。 平均取引とこの平均からの典型的な偏差を把握すると、異常と不一致が検出されやすくなります。

2。

外れ値を探します。 これは、コンピュータによる会計データベースで詐欺を検出するための最も一般的な方法の1つです。 異常値は際立っているものです、それは会計の基本的なルーチンを考えると異常に見えます。 たとえば、企業のロビー活動の中で、時間の経過とともにはるかに高くなる数字を見つけることができます。 これらの数字は非常に高く、急速に成長するので際立っています。 これは、もちろん、贈収賄やその他の非倫理的行為の証拠ではありませんが、何か奇妙なことが起こっていることを示しています。 外れ値は開始するのに良い場所です。

3。

会社の基本的な脆弱性に関して、会計士と企業のセキュリティについてのブレインストーミング。 同社が軍事技術などの機密事項を扱う場合は、外国のハッキング技術に関するある程度の知識が必要です。 この場合、ボーイングやオラクルなどの軍事技術を専門とする企業は、企業のスパイ活動や外国のハッキングに対して脆弱である可能性があります。 次に、過去に使用されたさまざまな方法、メインフレームに挿入されているデータマイニングプログラムの性質、およびシステムを危険にさらす可能性があるその他の手法について調べる必要があります。

4。

ベンフォードの法則を使いなさい、しかしそれに頼らないでください。 この法律は法医学会計の共通の出発点です。 律法自体は単純です。 自然は大きなものより小さなものを生み出す。 会計士の仕事のやり方では、彼らはむしろより多くの金額でより少ないエントリーよりもむしろより少ないエントリーを扱うより多くのエントリーを扱うでしょう。 その理由は、後者は大きなエラーにつながるのに対し、前者は小さくて扱いやすいエラーにつながるかもしれないからです。 大量の数字を使用することは、不正行為を検出する1つの方法ですが、これは紹介にすぎません。

5。

詐欺の訴訟を起こし始めるために傾向分析方法を利用する。 トレンド分析は法医学のアカウントで使用される手法で、時間の経過とともに異常が大きくなることを示しています。 ここでの仮定は、詐欺の加害者は貪欲であり、やがて少し卑劣になるということです。 トレンドは異常を探し、それから一度識別されると、緩やかな成長を探します。 これが正確に判断できれば、詐欺が発生している可能性が高いことを示します。