Conoscete l'"Incidente della forza lavoro fantasma"?
L'incidente si è verificato quando un responsabile del reparto paghe di un'azienda leader nel settore della vendita al dettaglio ha creato diversi dipendenti fantasma nel corso degli anni, dirottando i loro presunti salari su un conto controllato da truffatori. Questo ha sottratto milioni di dollari all'azienda, causandole ingenti perdite finanziarie.
Casi di frode sui salari come questo possono mostrare l'impatto sulle operazioni di un'organizzazione, sulla reputazione e sul morale dei dipendenti.
Quindi, la domanda sorge spontanea: Come possono le organizzazioni proteggere i loro programmi di payroll e preservare la preziosa fiducia nella loro forza lavoro dalle frodi sui salari? Questa sfida è particolarmente sentita perché le frodi sulle buste paga sono difficili da individuare e complesse per le loro cause e la loro natura. L'utilizzo del Machine Learning (ML) può portare a metodi potenti per migliorare le prestazioni e la qualità dell'elaborazione delle buste paga, progettando nuovi modelli per anticipare le frodi. Questo comporta grandi opportunità per gli elaboratori di buste paga, gli specialisti della protezione e del rilevamento delle frodi.
Come disfare le frodi sulle buste paga
La frode sulle buste paga è un problema complesso perché ha molte sfaccettature. Danneggia le organizzazioni dal punto di vista finanziario e mercifica la fiducia che costituisce la base degli scambi commerciali di successo. Ogni forma di frode sulle buste paga presenta rischi unici.
Riconoscere i diversi schemi di frode sulle buste paga è fondamentale per allertare le organizzazioni sulle potenziali vulnerabilità che possono influire sulla legittimità dei registri delle buste paga. L'individuazione dei meccanismi dei dipendenti fantasma, delle frodi sui fogli di presenza e delle classificazioni errate può aiutare a rilevare e combattere le frodi sulle buste paga. La vigilanza, i meccanismi di rilevamento intelligenti e la comprensione dei rischi delle frodi sulle buste paga sono fondamentali anche per i professionisti del payroll per salvaguardare l'integrità dei dati delle buste paga.
- Dipendenti fantasma: Si tratta di creare lavoratori immaginari e aggiungerli al libro paga dell'azienda, impoverendo le risorse dell'impresa senza svolgere alcun lavoro.
- Frode sui fogli di presenza: Si verifica quando i dipendenti gonfiano le loro ore di lavoro o richiedono il pagamento di ore non lavorate, causando spese ingiustificate per le buste paga.
- Misclassificazione: I lavoratori possono essere classificati in modo errato per evitare di pagare gli straordinari o di fornire prestazioni, contravvenendo alle leggi sul lavoro e incidendo sui diritti dei dipendenti.
Il potere di trasformazione dell'apprendimento automatico
Con la costante evoluzione del panorama aziendale, tenere il passo con le strategie dei truffatori in ambienti di lavoro frenetici diventa sempre più difficile. Ecco perché il ML ha il potenziale per affrontare le frodi sui salari.
Facendo leva sul forte riconoscimento dei modelli e sui vantaggi predittivi degli algoritmi di ML, le aziende possono essere in grado di anticipare le frodi sui salari e potenzialmente anche di bloccare tutte le minacce prima che si verifichino.
Gli investimenti in tecnologie per la prevenzione delle frodi fanno parte di questo panorama finanziario, evidenziando l'importanza di un'allocazione efficiente delle risorse per salvaguardare il patrimonio di un'azienda e garantirne la crescita. Strategie finanziarie efficaci consentono alle organizzazioni di allocare saggiamente le risorse in tutti i reparti, comprese le paghe, per combattere le frodi con strumenti tecnologici avanzati.
- Riconoscimento di pattern: Gli algoritmi di ML sono particolarmente bravi a trovare schemi e anomalie negli insiemi di dati. Ciò consente alle aziende di identificare le stranezze nelle transazioni delle buste paga che potrebbero indicare una frode.
- Rilevamento delle anomalie: Cercare le anomalie nei dati. Ad esempio, gli algoritmi di rilevamento delle anomalie potrebbero identificare valori anomali negli importi delle buste paga o nelle voci dei fogli di presenza che si discostano dagli schemi abituali, segnalando potenzialmente una frode.
- Analisi predittiva: Questi casi illustrano anche la varietà di truffe che i truffatori possono mettere in atto e la necessità di vigilare sui doveri legati alle retribuzioni.
Riflettori puntati sui modelli ML
Ogni modello ML ha caratteristiche specifiche che contribuiscono a prestare attenzione ai diversi segnali presenti nel set di dati. Alcuni dei modelli che possono essere implementati nei sistemi di payroll includono:
- Regressione logistica: Questo modello aiuta a identificare specifiche irregolarità, come importi di pagamento insoliti o modelli che si discostano dalla norma.
- Foreste di isolamento: Questi modelli sono in grado di rilevare anomalie dai flussi di dati che possono aiutare a individuare strane transazioni di buste paga che potrebbero indicare errori all'interno dell'azienda o frodi interne.
- Reti neurali: Le reti neurali sono in grado di rilevare schemi di frode più sofisticati rispetto ai modelli più semplici, in quanto possono apprendere caratteristiche di basso livello nei dati dei libri paga.
Migliorare il rilevamento: Uso di analisi avanzate
L'analitica infusa con capacità predittive aiuta a combattere le frodi sui salari prevedendo le probabilità relative di frode. L'analisi predittiva utilizza i dati storici per prevedere gli eventi futuri, fornendo un vantaggio predittivo nell'identificazione di potenziali frodi sui salari prima che si verifichino.
Inoltre, la stratificazione dell'analisi predittiva con la blockchain per combattere le frodi sui salari può aiutare le organizzazioni a stare un passo avanti rispetto ai truffatori per proteggere i loro beni da perdite finanziarie e la reputazione dell'organizzazione.
Un approccio sinergico alla prevenzione delle frodi sulle buste paga
Se l'apprendimento automatico è uno strumento potente contro le frodi sui salari, l'esperienza umana rimane indispensabile per interpretare le anomalie dei dati, garantire un uso etico della tecnologia e adattare continuamente le strategie all'emergere di nuove tattiche di frode. L'approccio più efficace è quello ibrido, che sfrutta sia l'intelligenza tecnologica che quella umana. Gli esperti forniscono un contesto ai modelli di dati identificati dall'apprendimento automatico, prevenendo i falsi positivi ed esplorando le cause principali. La loro supervisione etica protegge la privacy dei dipendenti e previene i pregiudizi degli algoritmi. Man mano che i truffatori evolvono le tattiche, gli operatori umani addestrano i modelli di apprendimento automatico a evolversi in parallelo.
Tuttavia, una cultura organizzativa di trasparenza e responsabilità è la base fondamentale. Una cultura di questo tipo scoraggia gli aspiranti truffatori e dà la possibilità a una forza lavoro vigile di individuare le vulnerabilità prima che sorgano i problemi. Processi trasparenti, forti standard di responsabilità e canali di comunicazione aperti promuovono una condotta etica in linea con i valori dell'organizzazione. Questa base culturale integra le capacità tecnologiche dell'apprendimento automatico e della registrazione a prova di manomissione della blockchain.
In definitiva, è fondamentale una strategia multiforme che integri l'analisi predittiva dell'apprendimento automatico, le tracce di controllo immutabili della blockchain, il giudizio contestuale umano e una cultura organizzativa di integrità. La tecnologia consente un rilevamento efficace, ma l'intuizione umana interpreta i risultati in modo etico, mentre la cultura aziendale disincentiva i tentativi di frode. Questo approccio olistico protegge le finanze, mantiene la fiducia e il morale dei dipendenti e rende la difesa delle buste paga a prova di futuro, in quanto le minacce si evolvono.
Non lasciate spazio agli errori, unendovi alla rivoluzione globale dei libri paga di Neeyamo. La soluzione Global Payroll di Neeyamo garantisce misure di sicurezza vigili, tra cui l'uso di ML, che funge da cassaforte per i dati delle buste paga. Rivolgetevi ai nostri esperti su irene.jones@neeyamo.com.
