[求助]如何運用專業知識來發現詐欺風險呢？

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2009-01-02 21:40:59

在各種作業風險中，金融機構詐欺風險發生的頻率雖然不高，但近年來可看到有越來越多類似這種之例子。這對企業的衝擊可以想見是非常大的，甚至影響到企業的營運狀況。由於詐欺風險靠一般的管理程序常可能耗費極高的監督成本，有時可能事倍功半，甚至可能有共謀的情形，那麼，應該如何運用專業知識來發現詐欺的跡象或提供訊號呢？謝謝指教。

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回文時間：2009-01-02 22:58:51

有關詐欺風險的管理，一般而言心理學專業可提供許多有效的協助，例如：用以測試受試者的誠信度的心理測驗。第一道警訊：資料異常由資料的分析來偵測詐欺，其原理與「例外管理」相當接近，基本原則主要是觀察是否存在「異常」的資料，如果發現異常，常可能是第一道警訊。換言之就是針對實際的資料和理論（或是預期）)的資料加以比對，若兩者有所差異，則該資料背後可能會有詐欺的疑慮。這時再投入資源做深入了解則更可能事半功倍。至於如何發現異常？基本上要先認定什麼是正常的資料。一般而言，兩類方法來認定所謂的正常資料：一類是完全不須了解個別特徵的；另一類是需要了解一些個別特徵。不需要了解個別特徵的部分，憑藉許多統計的分配與經驗的歸納，一般以橫斷面具可比較性的資料居多。這方面最具代表性的應屬「班佛法則」的應用，該法則最早由十九世紀天文學與數學家Simon Newcomb所提出，該法則歸納出原本應該是隨機出現數字的觀察值夠大時（例如大於一百），則這些數字第一位數字（由一至九）或前幾位數字，其間的出現次數應該呈現某種比例，若某些第一位數字或前幾位數字的數字出現頻率過高或過低，則可能有背後有人捏造這些數字而有詐欺的嫌疑。班佛法則過去已廣泛的為會計事務所進行審計工作、政府查稅與針對健保上的詐欺偵測所應用，近年來也逐漸應用於金融機構前台有關證券報酬資料的分析，甚至洗錢的偵測。除了班佛法則以外，還有一些其他法則為學者研究所提出，例如由語言學家首先發現的「利佛法則」，其主要分析了同類型事物「順序與數量」之間的關係，近年來也逐漸受到關注。其他常用的詐欺偵測工具可包括各種統計分配的應用，或是當資料顯著缺乏連續性時，都可能提供某種資料不實的警訊。例如江淑玲曾應用國內銀行中小企業每股盈餘資料進行分析，發現在每股盈餘稍微大於零的公司，公司數量明顯出現異常。過去對於國內中小企業營業額進行抽樣，也發現公司的盈餘在接近三千萬時，其公司數量也出現明顯異常。這些統計異常現象配合法令規章或是經濟動機，其實也均能相的合理化而加以解釋。至於國外的例子如芝加哥大學的Steven D. Levitt（他近年來得過John Bates Clark Meda，根據歷史來看，他有三分之ㄧ的機率可能得到諾貝爾獎），他應用了二項分配與統計回歸來分析日本職業相撲作假的問題發表在國際第一流的期刊。另一類方法基本上會先找出研究對象的個別特徵（多半應用時間數列具一致性的資料），分析出合乎理論或是合理的預期數字，再將實際數字與之加以比較，若是差異過大，則也有虛偽造假的嫌疑。此類方法的典型代表應是在財務會計分析已經運用甚久的「盈餘管理」研究課題，首先透過時間數列或橫斷面資料，找出企業合理的應計盈餘數，再將之與實際應計盈餘相比較，其差額即可能為盈餘管理的數額。這方面的研究在心理與教育學者在針對測驗應考者作弊的研究也有相當的經驗，這類方法也可以結合前類方法，進行進一步分析。例如教育學者認為共同「答錯」的情形過高就有作弊的嫌疑，而Steven D. Levitt從事一些偵測美國小學老師為了爭取績效而塗改學生成績的研究。偵探小幫手：輔助數值他首先針對答題學生過去能力與歷史，社經環境的因素進行配適工作，以得到預期值，經過與實際值比較而得到「非預期值」。然後針對那些非預期值在時間數列中非預期波動較大的組（班）別、出現更多機率極小資訊的「一群」非預期值的組別、內部非預期值更高度相關的組別、相關性的變異較大的組別、和總結果接近但非預期性更高的組別，分別給與適當權數而設計出一套演算法與偵測系統。並另行配合相關實驗發現相當具有鑑別力。除了對資料進行實證以外，一些經濟理論也有助於偵測造假資料，美國許多大學使用的經濟學輔助教材The Fatal Equilibrium應用資訊經濟學理論，對高價格商品市場價格變異性小於低價格商品市場變異性資料的質疑，即為一例。以上介紹的模式皆是已經或未來可應用於金融機構詐欺風險的偵測，由於詐欺風險基本上都是高度與人員有關的，持續使用某種偵測方法或此種方法已廣為人知時，也常引起顯著的類似霍桑效應的發生，這時偵測模式就可能失靈。然而，有關詐欺風險的偵測，不僅牽涉到「道」與「魔」孰比較高的問題，它還牽涉到成本效益考量，與是否值得容忍某種類型或程度的詐欺而追求更高的共同利益，這問題就更為複雜了。參考資料：[經濟日報]

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