Data Discovery vormt een centraal onderdeel van Data Risk & Privacy (DRP) en richt zich op het systematisch identificeren, lokaliseren en classificeren van alle gegevensactiva binnen een organisatie. Dit proces omvat uitgebreide data-inventarisaties, metadata-analyse en mapping van gegevensstromen om inzicht te krijgen in welke data aanwezig zijn, waar deze zijn opgeslagen en hoe ze worden gebruikt. Door automatische scans, pattern matching en machine learning-technieken toe te passen, ontstaat een dynamisch overzicht van gestructureerde en ongestructureerde data over uiteenlopende systemen heen. Het resultaat is een robuuste data catalogue waarin bronnen, datatypes, gevoeligheidsniveaus en lifecycle-informatie zijn vastgelegd. Binnen fraudebeheer biedt Data Discovery de mogelijkheid om potentiële kwetsbaarheden in datalandschappen vroegtijdig te detecteren en proactieve beveiligingsmaatregelen te nemen. Deze aanpak voorkomt dat onbekende of vergeten data-silos leiden tot onopgemerkte datalekken, manipulatie van gegevens of ongeautoriseerde toegang die kunnen uitmonden in frauduleuze activiteiten.
Financieel mismanagement
Financieel mismanagement komt vaak voort uit onvolledige of onnauwkeurige datasets die ten grondslag liggen aan rapportages en analyses. Data Discovery-projecten beginnen met het doorlichten van financiële systemen, waaronder ERP-, BI- en accounting-platformen, om kritieke datavelden te identificeren zoals grootboekposten, factuurinformatie en budgetallocaties. Geavanceerde datamatching-algoritmen worden ingezet om inconsistenties tussen bron- en rapportagesystemen op te sporen, bijvoorbeeld verschillen in valutaomrekeningen of ontbrekende afschrijvingsregels. Daarnaast worden repository-scans uitgevoerd op gedeelde netwerkschijven en legacy-databases om verborgen spreadsheets en documenten met financiële informatie te detecteren. Resultaten worden vastgelegd in een centraal dashboard, waarin data-eigendom, datakwaliteitsscores en validatiegrepen zichtbaar worden gemaakt. Door deze uitgebreide data mapping kunnen risicoanalisten nauwkeurig vaststellen waar mismanagement mogelijk optreedt en welke datastromen het meest kwetsbaar zijn voor manipulatie of foutief gebruik.
Fraude
Data Discovery speelt een sleutelrol bij het blootleggen van complexe fraudepatronen door het in kaart brengen van dataduplicaten, ongebruikte records en anomalieën in klant- of transactiegegevens. Initiële stappen omvatten scans op records met onrealistische waardes—zoals extreem hoge transacties of onlogische data- en tijdcombinaties—en analyse van relatiepatronen tussen klantaccounts, bankrekeningen en leveranciersgegevens. Network-analysis tools worden ingezet om verrassende verbanden te ontdekken, zoals clusters van accounts die via identieke contactgegevens of IP-adressen zijn aangemaakt. Daarnaast wordt ongestructureerde data, zoals e-mails en contractdocumenten, geanalyseerd op sleuteltermen en entiteitsherkenning om verborgen communicatie over frauduleuze afspraken of schadelijke instructies te identificeren. Documented data lineage en audit trails maken het mogelijk om het volledige pad van verdachte records te reconstrueren, zodat forensische teams gericht onderzoek kunnen uitvoeren en frauduleus gedrag effectief kunnen ontmoedigen.
Omkoping
Digitale omkoping manifesteert zich vaak door heimelijke aanpassingen in inkoop- en aanbestedingssystemen, waar Data Discovery het aanknopingspunt biedt voor het detecteren van verdachte wijzigingen. Door het classificeren van leveranciersdata op basis van due-diligence-parameters—zoals PEP-status, eerdere overtredingen en geografische flaggen—worden risicovolle entiteiten snel geïdentificeerd. Bulk-scans op contractdocumenten en facturaten zoeken naar onverklaarbare prijsstijgingen, herhaalde kleine facturen of afwijkende goedkeuringsroutes. Metadata-analyse op documenten legt vast welke gebruikers toegang hebben gehad tot contractversies en wanneer wijzigingen zijn doorgevoerd. Geautomatiseerde vergelijking van versiegeschiedenis maakt het mogelijk om verborgen clauses of prijsafspraken te belichten die duiden op omkoping. Deze inzichten worden samengebracht in een overzichtelijk register, waarin ieder datapunt is gelinkt aan verantwoordelijken en rechtvaardigende documentatie, zodat interne en externe audits volledig transparant verlopen.
Witwassen
Bij witwasactiviteiten is het verkennen van data-ecosystemen cruciaal om gefragmenteerde transactiepaden en opzet van strawman-constructies te achterhalen. Data Discovery-module richt zich op het identificeren van transactie-API’s, backend-databases en logging-systemen waarin betalingsstromen en accountactiviteit worden vastgelegd. Specifieke profielanalyses koppelen persoons- en bedrijfsgegevens aan transacties om structuring-technieken—zoals het splitsen van grote bedragen in kleinere transacties—te detecteren. Gegevensverrijking middels externe sanctielijsten, PEP-registries en negatieve nieuwsbronnen versterkt het risicoprofiel van betrokken entiteiten. Bovendien worden ongestructureerde textextracties uitgevoerd op chatlogs en e-mailcorrespondentie om communicatie over witwasstrategieën bloot te leggen. Resultaten worden geïntegreerd in een risicoregister waarbij elke data-entiteit een geüpdatete risicoscore krijgt, wat toelichting biedt voor vervolgonderzoek of melding van verdachte activiteiten aan financiële toezichthouders.
Corruptie
Corruptieprocessen laten vaak subtiele sporen achter in governance- en compliance-data die zonder Data Discovery gemakkelijk over het hoofd worden gezien. Initiële data-inventarisatie omvat mapping van beleidsdatabases, interne enquêteplatforms en beslissingsdocumenten om verdachte patrimoniale transacties of bevoordeling van bepaalde partijen in kaart te brengen. Tekstanalyse op memo’s, e-mails en notulen zoekt naar signalen van persoonlijk financieel gewin of heimelijke afspraken, waarbij NLP-modellen entiteiten en sentiment detecteren. Data lineage geeft inzicht in wie welke input heeft geleverd aan beleidsdocumenten en door welke goedkeuringslag deze zijn gegaan. Een centraal auditlog-archief bewaart onveranderlijke hashes van elke documentversie, zodat elke poging tot stiekeme beleidswijziging direct zichtbaar wordt. Deze geharmoniseerde dataset biedt compliance-teams een gedetailleerd totaalbeeld van potentiële corruptienetwerken en de exacte datapunten waarop misstanden zijn gebaseerd.
Schendingen van internationale sancties
Data Discovery is onmisbaar bij het voorkomen van toevallige of opzettelijke schendingen van internationale sancties door data-silo’s te analyseren op aanwezigheid van gesanctioneerde entiteiten. Automatische scans op master-data, CRM-systemen en leverancierslijsten vergelijken entiteitennamen en adresgegevens met actuele sanctielijsten. Entity resolution-technieken koppelen aliasnamen en bedekte structuren aan bekende gesanctioneerde partijen, waardoor verborgen risico’s zichtbaar worden. Daarnaast worden loggegevens van communicatieplatforms en file shares onderzocht op documentnamen en inhoud die verwijzen naar contacten in gesanctioneerde regio’s. Een cross-system correlation engine brengt alle bevindingen samen in een compliance-dashboard, waarin real-time updates en waarschuwingen zichtbaar zijn voor elke potentiële overtreding. Dit maakt onmiddellijke blokkering van transacties of data-uitwisseling mogelijk en ondersteunt een rigoureus escalatie- en rapportageproces richting toezichthouders en juridische afdelingen.
