ניטור הונאות ומעילות בעידן הדיגיטלי: כיצד הטכנולוגיה משנה את חוקי המשחק

ביוני 2020 נחשפה אחת מפרשיות ההונאה הגדולות באירופה: חברה שהוצגה כחלוצת הפינטק הגרמני, קרסה בתוך ימים לאחר שהתברר כי יותר מ-1.9 מיליארד אירו שהופיעו במאזניה כלל לא קיימים. החברה ניפחה במשך שנים נתונים כספיים באמצעות חברות קש באסיה, בעוד שמערכות הפיקוח והבקרה לא הצליחו לזהות את הדפוסים החריגים.

מערכת ניטור ובקרה, המצליבה נתוני ספקים ותשלומים בזמן אמת בין חשבונות, שותפים ומערכות ERP הייתה יכולה לזהות חריגות פשוטות, כמו למשל חוסר עקביות בין היקף הלקוחות לנפח העסקאות ומדדים אחרים שאינם תואמים לפעילות.

המקרה ממחיש כיצד בקרה רציפה תוך יישום כלי אנליטיקה מתקדמים יכלו למנוע קריסה מהדהדת, ובו זמנית מדגים את הצורך ההולך וגובר של ארגונים לעבור מניהול תגובתי לניטור חכם בזמן אמת. בעידן שבו אלגוריתמים מנהלים את תנועת הכסף, העובדים והספקים פועלים מכל מקום בעולם, ועסקאות מתבצעות בזמן אמת, הבקרה הארגונית כבר לא יכולה להישאר אנושית בלבד. 

דוחות שפירסמו EY ו-ACFE (ארגון בינלאומי למניעת הונאות) משרטטים תמונה ברורה: ארגונים שאינם מטמיעים טכנולוגיות ניטור חכמות, חשופים לא רק להונאות אלא גם לפגיעה באמון. בכתבה זו נבחן את המגמות האחרונות, הסיכונים העיקריים, והשלבים שארגונים חייבים לעבור כדי להטמיע מערכת ניטור הונאות אפקטיבית.

טיפים ו- Data 

ארגון ה-ACFE ניטר לאורך שנת 2024 1921 מקרי הונאה מ-138 מדינות, שהגיעו להיקף נזקים כולל של 3.1 מיליארד דולר. להערכת הארגון כ-5% מההכנסות של חברות אובדות בשל הונאות. הונאות הן עניין מורכב לזיהוי: לפי הדוח, הונאה ארגונית נמשכת 12 חודשים בממוצע לפני הזיהוי שלה. 

הדרך השכיחה ביותר לגילוי הונאה בחברה הוא באמצעות דיווח אנושי – Tip – שמכסה 43% מהמקרים. אגב העובדים מעדיפים מערכת דיווחים מקוונת או באימייל על פני טלפון – ולכן כדאי להטמיע פתרון כזה. 27% ממקרי ההונאה מתגלים על ידי בקרה חיצונית; 14% ממקרי ההונאה מתגלים פשוט במקרה – והיתר – 16% מהמקרים מתגלים באמצעות ניטור Data אנליטי. זו עדות לכך שיכולת המניעה הטכנולוגית עדיין רחוקה ממיצוי. 

מהפכת האנליטיקה

המעבר מבדיקות מדגמיות לבקרה רציפה הוא אחד השינויים המשמעותיים ביותר בעולם הפורנזיקה. מערכות מבוססות AI, למידת מכונה ואוטומציה, מאפשרות לארגון לעבור לבקרות אוטומטיות רציפות – המתבצעות בכל רגע נתון – במקום אחת לרבעון. המינוח המקצועי הוא: Continuous Controls Monitoring או CCM. 

סקר EY מראה כי: ארגונים שהטמיעו ניטור מבוסס Data דיווחו על ירידה של 55% בזמני גילוי ההונאה; וכל דולר שהושקע באנליטיקה חכמה הניב חסכון ממוצע של פי 4 מול עלות הנזקים שנמנעו. ישנן מגוון טכנולוגיות שמאפשרות בקרה רציפה של הדאטה הארגוני ובכך מעצבות מחדש את הזירה:

• בינה מלאכותית ולמידת מכונה: AI מאפשרת ניתוח דפוסים של עסקאות ומזהה חריגות בסכומים, תדירויות, ספקים משותפים או “חתימה דיגיטלית” חוזרת. השימוש המשמעותי ביותר בכלי AI הינו בתחומי הספקים החיצוניים, התשלומים ובניטור הוצאות עובדים חריגות. 
• אנליטיקה מתקדמת וביג דאטה: חיבור נתונים ממערכות ERP, CRM ו-HR עם מאגרי מידע חיצוניים זמינים (OSINT) או נתונים המנוהלים על ידי חברות מודיעין עסקי, מאפשר לזהות קשרים שלא ניתן לאתר בבקרות רגילות בין עובדים, ספקים וחשבונות בנק.
• אוטומציה (RPA) ובקרות רציפות: רובוטים פיננסיים סורקים באופן שוטף את כלל החשבוניות, מסלולי האישור, והזמנות רכש ומתריעים בזמן אמת על חריגה. הבדיקה כבר לא מבוססת דגימה אלא 100% בדיקה.
• ניטור צדדים שלישיים (Third-Party Monitoring): מערכות מתקדמות בוחנות בזמן אמת ספקים ושותפים באמצעות ניתוחי דירוגים ציבוריים שונים, סריקת רשימות שחורות (Sanctions Lists), ואף התנהגות ברשתות חברתיות (Sentiment Analysis). יש לציין כי 68% ממקרי ההונאה החמורים כללו מעורבות של צדדים שלישיים.
• AI בשירות ה-Speak-Up: בינה מלאכותית מזהה מגמות חוזרות בדיווחים אנונימיים, שפה מחשידה או חשש מתגובה ובכך מסייעת לארגונים לטפל בסיכון התנהגותי או בעיה ארגונית לפני שיתגלגל להונאה. 

אתגרי היישום – לא רק טכנולוגיה

ישום פתרונות טכנולוגיים בארגונים מודרניים נתקל לא רק באתגרים טכנולוגיים, אלא גם באתגרים תרבותיים, ארגוניים ורגולטוריים: ראשית, 57% מהארגונים מדווחים על מחסור בכח אדם מומחה בתחומי הדאטה והאנליטיקה. 

שנית, קיים בארגונים חשש כי פיקוח מבוסס AI, המנתח נתוני עובדים ופעילות בזמן אמת ייתפס כמעקב פולשני ויגע בתחושת האמון והביטחון האישי של העובדים. ישנו אתגר שלישי של אינטגרציה בין מערכות IT רבות. ולבסוף, אתגרי הציות והפרטיות מוסיפים עוד מורכבות משפטית ליישום הפתרונות. הפתרון אם כן, טמון בשילוב של שלושה מרכיבים מרכזיים: פיקוח ובקרה (Governance), טכנולוגיה ואנליטיקה (Tech & Analytics) ותרבות ארגונית (Culture). 

עבור מנהלים בכירים אנו ב-EY ממליצים: התחילו ממיפוי הנתונים בארגון לפי אזורי פגיעות עיקריים וביניהם: ספקים, הוצאות עובדים, כרטיסי אשראי וכדומה. הטמיעו בקרה רציפה – ניטור טרנזקציות ב-100% ולא דרך דגימות – הטכנולוגיה מאפשרת זאת. 

שלבו AI באזורים נקודתיים – לא רק תגובה לאירוע שהתרחש אלא כדי לאסוף ולנתח נתונים באופן רציף, לזהות דפוסים חוזרים וללמוד מהם כיצד לשפר את מנגנוני הבקרה ולמנוע אירועים עתידיים. השקיעו בהכשרת אנשי הכספים, אנשי ניהול הסיכונים וצוות הביקורת בניטור חריגים באמצעות כלים ממוחשבים (Data Analytics). לבסוף, חשבו את הערך הכלכלי הכולל של הבקרה (ROI) תוך התחשבות בסוגיות של אמון, שקיפות ומניעה.

לסיכום, הונאות אינן רק תוצאה של חולשה בבקרה אלא של מידע לא מתוחזק או מנוהל. בעולם בו נתונים זמינים בזמן אמת, מי שאינו מנטר, לא רואה. ארגון שמחבר בין טכנולוגיה, אנליטיקה ותרבות ארגונית ברמה גבוהה מקבל לא רק הגנה מפני סיכונים וחשיפות, אלא גם מייצר לעצמו תהליכים שקופים ומנוהלים, אשר מאפשרים לו להתנהל באופן מהימן יותר בסביבה העסקית המורכבת.

המידע בכתבה מתבסס בין היתר על סקרים שפורסמה ע"י EY ו- ACFE
להלן המקורות:
https://legacy.acfe.com/report-to-the-nations/2024/
https://www.ey.com/en_gl/insights/forensic-integrity-services/global-integrity-report