フォレンジックデータ分析

フォレンジックデータ分析による不正の兆候発見

近年のビジネス環境では、事業活動のあらゆる面において電子データが介在するようになり、企業が取り扱う電子データ量は増加の一途をたどっています。その結果、不正の事実や兆候が、企業が保有するデータの深層に潜んでいる可能性が高くなってきています。企業内外に存在する膨大かつ複雑なデータを分析・可視化し、事業活動における不正の事実や兆候を初期段階で検出できれば、不正の未然防止や抑止効果のみならず、実際に発生した際の損失を最小限に抑えることが可能となります。

PwCのフォレンジックサービスのデータ分析は、企業が保有するデータを理解し、ニーズ・環境に合わせて多様なデータを総合的に分析することにより、従来の取引モニタリングなどでは検出できなかった不審な取引や関係性を特定します。分析モジュールは、PwCが長年蓄積してきた不正調査・不正防止の分野における知見とデータ分析の専門知識を用いて構築されています。また、これらの手法を継続的なモニタリング手続きに組み込むことで、企業の不正の萌芽を断ち、損害の拡大防止に貢献します。さらに、分析の過程で改善すべき事項(規定と実際の業務との乖離など)が明らかになることもあります。

PwCのアプローチ

フォレンジックデータ分析事例

  1. 架空の取引先の検出:日系機器メーカーのアジア生産子会社にて、従業員による購買の不正が発覚。PwCのフォレンジックサービスでは、購買データにベンダーマスターや地図情報を組み合わせて分析を行いました。その結果、架空の取引先を用いた不正が行われていたことが発覚し、再発防止のため、社内承認フローの見直しが行われました。
  2. 不適切な経費精算の検出:日系材料メーカーにて不適切な経費の使用が発覚。PwCのフォレンジックサービスでは、データ分析のモジュールを使い、経費明細、従業員名簿、勤怠記録などを組み合わせて経費データを分析しました。その結果、同様の不正だけでなく、異なる内容の経費不正が発覚しました。

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フォレンジックデータ分析ワークフロー

 

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主要メンバー

大塚 豪

パートナー, PwCアドバイザリー合同会社

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池田 雄一

パートナー, PwCアドバイザリー合同会社

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劉 旻

シニアマネージャー, PwCアドバイザリー合同会社

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