Ben je bekend met 'The Phantom Workforce Incident'?
Het incident deed zich voor toen een afdelingsmanager salarisadministratie van een toonaangevend detailhandelsbedrijf in de loop der jaren verschillende spookwerknemers creëerde en hun vermeende loon ombracht naar een rekening die werd beheerd door fraudeurs. Hierdoor werden miljoenen dollars aan het bedrijf onttrokken, waardoor het bedrijf enorme financiële verliezen leed.
Dergelijke gevallen van loonfraude kunnen de impact op de activiteiten, de reputatie en het werknemersmoreel van een organisatie duidelijk maken.
Dus rijst de vraag: Hoe kunnen organisaties hun payrollprogramma's beschermen en het waardevolle vertrouwen in hun werknemers behouden tegen payrollfraude? Deze uitdaging is bijzonder acuut omdat loonfraude moeilijk op te sporen en complex is vanwege de oorzaken en de aard ervan. Het gebruik van Machine Learning (ML) kan leiden tot krachtige methoden om de prestaties en de kwaliteit van de salarisverwerking te verbeteren door nieuwe modellen te ontwerpen die anticiperen op fraude. Dit biedt grote kansen voor salarisverwerkers, beveiligers en fraudeopsporingsspecialisten.
Loonfraude uitpakken
Loonfraude is een complex probleem omdat het vele facetten heeft. Het brengt organisaties financiële schade toe en tast het vertrouwen aan dat de basis vormt van succesvolle zakelijke uitwisselingen. Elke vorm van loonfraude brengt unieke risico's met zich mee.
Het herkennen van de verschillende loonfraudeconstructies is cruciaal om organisaties te waarschuwen voor mogelijke kwetsbaarheden die van invloed kunnen zijn op de rechtmatigheid van loonadministraties. Het blootleggen van het mechanisme van spookwerknemers, timesheetfraude en misclassificatie kan helpen bij het detecteren en bestrijden van loonfraude. Waakzaamheid, intelligente detectiemechanismen en inzicht in de risico's van loonfraude zijn ook cruciaal voor payroll professionals om de integriteit van loongegevens te waarborgen.
- Spookwerknemers: Dit verwijst naar het creëren van denkbeeldige werknemers en ze toevoegen aan de loonlijst van het bedrijf, waardoor de middelen van het bedrijf uitgeput raken zonder werk te verrichten.
- Timesheetfraude: Hiervan is sprake wanneer werknemers hun werkuren opblazen of betaling eisen voor niet-gewerkte uren, wat leidt tot ongerechtvaardigde loonkosten.
- Misclassificatie: Werknemers kunnen verkeerd worden ingedeeld om geen overuren te hoeven betalen of voordelen te bieden, wat in strijd is met de arbeidswetgeving en de rechten van werknemers aantast.
De transformerende kracht van machinaal leren
Omdat het bedrijfslandschap voortdurend verandert, wordt het steeds moeilijker om de strategieën van fraudeurs in snelle werkomgevingen bij te houden. Daarom heeft ML het potentieel om loonfraude aan te pakken.
Door te vertrouwen op de sterke patroonherkenning en voorspellende voordelen van ML-algoritmen kunnen bedrijven loonfraude voorblijven en mogelijk zelfs alle bedreigingen stoppen voordat ze ooit plaatsvinden.
Investeringen in technologieën voor fraudepreventie maken deel uit van dit financiële landschap en benadrukken het belang van efficiënte toewijzing van middelen om de activa van een bedrijf veilig te stellen en de groei te waarborgen. Effectieve financiële strategieën stellen organisaties in staat om middelen verstandig toe te wijzen aan alle afdelingen, inclusief de salarisadministratie, om fraude te bestrijden met geavanceerde technologische hulpmiddelen.
- Patroonherkenning: ML-algoritmen zijn bijzonder goed in het vinden van patronen en anomalieën in datasets. Dit stelt bedrijven in staat om eigenaardigheden in loonlijsttransacties op te sporen die kunnen wijzen op fraude.
- Anomaliedetectie: Zoek naar afwijkingen in de gegevens. Anomaliedetectiealgoritmen kunnen bijvoorbeeld uitschieters in salarisbedragen of urenbriefjes identificeren die afwijken van de gebruikelijke patronen, wat mogelijk duidt op fraude.
- Voorspellende analyse: Deze zaken illustreren ook de verscheidenheid aan trucs die oplichters kunnen toepassen en de noodzaak om te letten op loonheffingen.
Spotlight op ML-modellen
Elk ML-model heeft specifieke kenmerken die beter bijdragen aan het letten op verschillende signalen in de dataset. Enkele modellen die kunnen worden geïmplementeerd in loonlijstsystemen zijn:
- Logistische regressie: Dit model helpt bij het identificeren van specifieke onregelmatigheden, zoals ongebruikelijke betalingsbedragen of patronen die afwijken van de norm.
- Isolation Forests: Deze modellen kunnen anomalieën detecteren uit dataflows die kunnen helpen bij het detecteren van vreemde payroll transacties die kunnen wijzen op fouten binnen het bedrijf of interne fraude.
- Neurale netwerken: Neurale netwerken kunnen geavanceerdere fraudeconstructies detecteren dan eenvoudigere modellen, omdat ze kenmerken op een laag niveau in salarisgegevens kunnen leren.
Opsporing verbeteren: Gebruik van geavanceerde analyse
Analytics met voorspellende mogelijkheden helpt loonfraude te bestrijden door de relatieve waarschijnlijkheid van fraude te voorspellen. Predictive Analytics maakt gebruik van historische gegevens om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen en biedt zo een voorspellend voordeel bij het identificeren van potentiële loonfraude voordat deze plaatsvindt.
Bovendien kan het combineren van voorspellende analyses met blockchain om loonfraude tegen te gaan organisaties helpen om fraudeurs een stap voor te blijven en hun activa te beschermen tegen financiële verliezen en de reputatie van de organisatie.
Een synergetische aanpak voor de preventie van salarisfraude
Hoewel machinaal leren een krachtig hulpmiddel is tegen loonfraude, blijft menselijke expertise onmisbaar voor het interpreteren van afwijkingen in gegevens, het garanderen van ethisch gebruik van technologie en het voortdurend aanpassen van strategieën naarmate er nieuwe fraudetactieken opduiken. Een hybride aanpak die gebruik maakt van zowel technologische als menselijke intelligentie is het meest effectief. Experts bieden context bij gegevenspatronen die door machine learning zijn geïdentificeerd, beschermen tegen fout-positieven en onderzoeken de onderliggende oorzaken. Hun ethisch toezicht beschermt de privacy van werknemers en voorkomt algoritmische vooringenomenheid. Terwijl fraudeurs hun tactieken ontwikkelen, trainen mensen de modellen voor machinaal leren om parallel mee te evolueren.
Een organisatiecultuur van transparantie en verantwoording is echter het belangrijkste fundament. Een dergelijke cultuur schrikt potentiële fraudeurs af en stelt waakzame medewerkers in staat kwetsbaarheden op te sporen voordat er problemen ontstaan. Transparante processen, strenge verantwoordingsnormen en open communicatiekanalen bevorderen ethisch gedrag dat in lijn is met de waarden van de organisatie. Deze culturele basis vormt een aanvulling op de technologische mogelijkheden van machine learning en de fraudebestendige registratie van blockchain.
Uiteindelijk is een veelzijdige strategie die de voorspellende analyses van machine learning, de onveranderlijke audit trails van blockchain, menselijke contextuele beoordelingen en een integere bedrijfscultuur integreert, van het grootste belang. Technologie zorgt voor robuuste detectie, maar menselijk inzicht interpreteert bevindingen op ethische wijze, terwijl de bedrijfscultuur pogingen tot fraude ontmoedigt. Deze holistische aanpak beschermt de financiën, behoudt het vertrouwen en de moraal van de werknemers en maakt de salarisadministratie klaar voor de toekomst als bedreigingen zich ontwikkelen.
Laat geen ruimte voor fouten, door deel te nemen aan Neeyamo's wereldwijde payroll revolutie. Neeyamo's Global Payroll oplossing zorgt voor waakzame veiligheidsmaatregelen, waaronder het gebruik van ML, die fungeert als een kluis voor payroll gegevens. Neem contact op met onze experts op irene.jones@neeyamo.com.
