Die Datenerkennung ist ein entscheidendes Element im Risikomanagement im Bereich Daten und Datenschutz (DRP) und konzentriert sich auf die systematische Identifizierung, Lokalisierung und Klassifizierung aller Datenbestände innerhalb einer Organisation. Dieser Prozess umfasst eine vollständige Inventarisierung der Daten, die Analyse von Metadaten und das Mapping von Datenflüssen, um zu verstehen, welche Daten vorhanden sind, wo sie gespeichert werden und wie sie genutzt werden. Durch den Einsatz automatisierter Analysen, Mustererkennungstechniken und maschinellen Lernens wird ein dynamisches Szenario von strukturierten und unstrukturierten Daten in verschiedenen Systemen erstellt. Das Ergebnis ist ein robuster Datenkatalog, in dem die Quellen, Datentypen, Sensibilitätsstufen und Lebenszyklusinformationen dokumentiert werden. Im Bereich der Betrugsbekämpfung bietet die Datenerkennung die Möglichkeit, potenzielle Schwachstellen in der Datenlandschaft frühzeitig zu erkennen und proaktive Sicherheitsmaßnahmen zu ergreifen. Dieser Ansatz hilft, unbekannte oder veraltete Datensilos zu vermeiden, die zu unentdeckten Datenschutzverletzungen, Datenmanipulation oder unbefugtem Zugriff führen könnten, was wiederum betrügerische Aktivitäten zur Folge haben könnte.
Schlechte Finanzverwaltung
Schlechte Finanzverwaltung entsteht häufig durch unvollständige oder ungenaue Daten, die Berichte und Analysen stützen. Datenentdeckungsprojekte beginnen mit der Überprüfung von Finanzsystemen, einschließlich ERP-, BI- und Buchhaltungsplattformen, um kritische Datenfelder wie Hauptbuchaufzeichnungen, Rechnungsdaten und Budgetzuweisungen zu identifizieren. Fortgeschrittene Datenabgleich-Algorithmen werden eingesetzt, um Inkonsistenzen zwischen Quellsystemen und Berichtssystemen zu erkennen, wie zum Beispiel Unterschiede bei Währungsumrechnungen oder fehlende Amortisationsregeln. Zusätzlich werden Repositories in freigegebenen Laufwerken und Legacy-Datenbanken auf versteckte Tabellenkalkulationen und Dokumente untersucht, die Finanzdaten enthalten. Die Ergebnisse werden in einem zentralen Dashboard erfasst, auf dem die Eigentümer der Daten, die Datenqualitätspunkte und die Validierungsphasen sichtbar sind. Dank dieses umfassenden Daten-Mappings können Risikomanager genau erkennen, wo schlechte Verwaltung auftreten könnte und welche Datenflüsse am anfälligsten für Manipulation oder Missbrauch sind.
Betrug
Die Datenerkennung spielt eine entscheidende Rolle bei der Aufdeckung komplexer Betrugsmuster, indem doppelte Daten, ungenutzte Einträge und Anomalien in Kunden- oder Transaktionsdaten identifiziert werden. Die ersten Schritte beinhalten die Analyse von Datensätzen mit unrealistischen Werten, wie zum Beispiel außergewöhnlich hohe Transaktionen oder unlogische Kombinationen von Datums- und Uhrzeitangaben, sowie die Untersuchung von Beziehungen zwischen Kundenkonten, Bankkonten und Lieferantendaten. Netzwerkanalysetools werden verwendet, um unerwartete Verbindungen wie Cluster von Konten, die über identische Kontaktinformationen oder IP-Adressen erstellt wurden, aufzudecken. Darüber hinaus werden unstrukturierte Daten wie E-Mails und Vertragsdokumente analysiert, um Schlüsselwörter und Entitäten zu identifizieren, die auf versteckte Kommunikation über betrügerische Vereinbarungen oder schädliche Anweisungen hinweisen. Die dokumentierte Datenlinie und die Prüfhistorie ermöglichen es, den gesamten Verlauf verdächtiger Aufzeichnungen nachzuvollziehen und gerichtete Ermittlungen zu führen, um betrügerische Verhaltensweisen effektiv zu entkräften.
Korruption
Digitale Korruption äußert sich häufig durch subtile Änderungen in Beschaffungs- und Vertragsdatenbanken, bei denen die Datenerkennung den Ausgangspunkt zur Erkennung verdächtiger Änderungen bietet. Bei der ersten Inventarisierung von Daten werden die Datenbanken politischer Akteure, interne Suchplattformen und Entscheidungsdokumente gemappt, um Transaktionen mit ungewöhnlichen Vermögensbewegungen oder bevorzugten Parteien schnell zu identifizieren. Die Analyse von Texten in Protokollen, E-Mails und Sitzungsnotizen sucht nach Hinweisen auf persönliche finanzielle Gewinne oder geheime Absprachen, wobei Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) eingesetzt werden, um Entitäten und Stimmungen zu erkennen. Die Datenlinie liefert Informationen darüber, wer welche Beiträge zu politischen Dokumenten geleistet hat und durch welche Genehmigungsphasen diese gegangen sind. Eine zentralisierte Datei der Prüfprotokolle bewahrt die unveränderlichen Hashes jeder Version des Dokuments auf, sodass jede geheime Änderung politischer Maßnahmen sofort sichtbar wird. Dieses harmonisierte Datenset bietet Compliance-Teams eine detaillierte Sicht auf potenzielle Korruptionsnetzwerke und die genauen Datenpunkte, auf denen die Verstöße beruhen.
Geldwäsche
Im Falle von Geldwäsche ist die Entdeckung von Daten entscheidend, um fragmentierte Transaktionspfade und die Implementierung von Scheinfirmenstrukturen zu erkennen. Das Modul zur Datenerkennung konzentriert sich auf die Identifikation der APIs für Transaktionen, Back-up-Datenbanken und Aufzeichnungssysteme, in denen Zahlungsflüsse und Kontoaktivitäten protokolliert werden. Es werden spezifische Profile analysiert, um persönliche und berufliche Daten mit Transaktionen zu verknüpfen, um Strukturierungs-Techniken wie die Aufspaltung großer Geldsummen in kleinere Transaktionen zu erkennen. Die Anreicherung von Daten mit externen Sanktionslisten, PEP-Daten und Quellen mit negativen Nachrichten stärkt das Risikoprofil der beteiligten Entitäten. Darüber hinaus werden unstrukturierte Textdaten aus Aufzeichnungsprotokollen und E-Mail-Kommunikationen extrahiert, um Hinweise auf Geldwäsche-Strategien zu finden. Die Ergebnisse werden in einem Risikoregister integriert, in dem jede Entität eine aktualisierte Risikobewertung erhält, die eine gezielte Untersuchung oder die Meldung verdächtiger Aktivitäten an die Finanzaufsichtsbehörden unterstützt.
Korruption
Korruptionsprozesse hinterlassen häufig subtile Spuren in den Daten zur Governance und Compliance, die leicht unentdeckt bleiben können, wenn keine Datenerkennung erfolgt. Die erste Inventarisierung von Daten umfasst die Kartierung politischer Datenbanken, interner Suchplattformen und Entscheidungsdokumente, um verdächtige Vermögensverschiebungen oder bevorzugte Parteien schnell zu identifizieren. Die Analyse von Texten in Protokollen, E-Mails und Sitzungsnotizen sucht nach Hinweisen auf persönliche finanzielle Gewinne oder geheime Absprachen, wobei Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) eingesetzt werden, um Entitäten und Stimmungen zu erkennen. Die Datenlinie liefert Informationen darüber, wer welche Beiträge zu politischen Dokumenten geleistet hat und durch welche Genehmigungsphasen diese gegangen sind. Eine zentralisierte Datei der Prüfprotokolle bewahrt die unveränderlichen Hashes jeder Version des Dokuments auf, sodass jede geheime Änderung politischer Maßnahmen sofort sichtbar wird. Dieses harmonisierte Datenset bietet den Compliance-Teams eine detaillierte Sicht auf potenzielle Korruptionsnetzwerke und die genauen Datenpunkte, auf denen die Verstöße beruhen.
Verstöße gegen Internationale Sanktionen
Die Datenerkennung ist entscheidend, um versehentliche oder vorsätzliche Verstöße gegen internationale Sanktionen zu verhindern, indem Datensilos auf gesperrte Entitäten überprüft werden. Automatisierte Analysen von Hauptdaten, CRM-Systemen und Lieferantendatenbanken vergleichen Namen von Entitäten und Adressen mit aktuellen Sanktionslisten. Entitäten, Pseudonyme und versteckte Strukturen werden durch Verwendung von Techniken zur Entitätenauflösung mit bekannten sanktionierten Parteien verbunden, was verborgene Risiken sichtbar macht. Darüber hinaus werden Kommunikationsprotokolle in Plattformen und freigegebenen Dateien untersucht, um Dokumentennamen und Inhalte im Zusammenhang mit Kontakten aus sanktionierten Gebieten zu identifizieren. Ein Korrelationstracker zwischen den Systemen fasst alle Entdeckungen in einem Compliance-Dashboard zusammen, mit Echtzeit-Updates und sichtbaren Warnungen für jede mögliche Verstöße. Dies ermöglicht es, Transaktionen oder Datentransfers sofort zu blockieren und einen rigorosen Eskalations- und Meldeprozess an die Aufsichtsbehörden und Rechtsabteilungen zu unterstützen.
