Enterprise Fraud Management (EFM)

Autor: Eugene Taylor
Erstelldatum: 16 August 2021
Aktualisierungsdatum: 22 Juni 2024
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Inhalt

Definition - Was bedeutet Enterprise Fraud Management (EFM)?

Enterprise Fraud Management (EFM) ist das Echtzeit-Screening von Transaktionsaktivitäten über Benutzer, Konten, Prozesse und Kanäle hinweg, um internen und externen Betrug in einer Organisation zu identifizieren und zu verhindern. Mithilfe von Betrugsmanagement-Tools für Unternehmen wird das Verhalten zwischen verbundenen Benutzern, verbundenen Konten, Kanälen und anderen Entitäten analysiert, um ungewöhnliches Verhalten zu ermitteln, das ein Zeichen für kriminelle Aktivitäten, Korruption oder Betrug sein kann.


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Techopedia erklärt Enterprise Fraud Management (EFM)

Eine effektive EFM-Lösung sollte alle Funktionen abdecken, einschließlich der Erfassung umfassender Daten, Datenanalysen und Untersuchungen. Kanalübergreifender Betrug, der Telefon-, Web- und andere Kanäle ausnutzt, ist eine große Bedrohung in den Bereichen Banken, Versicherungen, Gesundheitswesen und anderen Sektoren. Ein mehrschichtiger Ansatz wird oft verwendet, um den wachsenden komplexen und ausgefeilten internen und externen Betrug zu bewältigen, dessen Geschwindigkeit und Auswirkungen zunehmen. Dies besteht aus mehreren Schutzebenen mit Echtzeiterkennungsfunktionen, Steuerelementen und mehreren analytischen Ansätzen zur Bewertung von Benutzer- und Kontoaktivitäten auf allen Ebenen.


Die fünf am häufigsten verwendeten Schichten sind:

  • Schicht 1 (endpunktzentriert): Diese Schicht dient zum Sichern des Zugriffspunkts. Sie umfasst Geräte-ID, Geolocation und Authentifizierung und verwendet mindestens eine Zwei-Faktor-Authentifizierung oder die sicherere Drei-Faktor-Authentifizierung.
  • Schicht 2 (navigationszentriert): Diese Schicht beinhaltet eine Verhaltensanalyse, bei der die Sitzung überwacht, analysiert und mit den erwarteten Navigationsmustern verglichen wird.
  • Schicht 3 (kanalzentriert): Diese Schicht überwacht alle Aktivitäten eines Benutzers oder Kontos in einem bestimmten Kanal. Es vergleicht das Verhalten mit konfigurierten Modellen und Regeln für jeden einzelnen Kanal und aktualisiert möglicherweise auch die Konto- oder Benutzerprofile einschließlich derjenigen der Peer-Gruppen.
  • Schicht 4 (kanalübergreifend): Diese Schicht überwacht das Verhalten von Entitäten über mehrere Kanäle und Produkte hinweg. Bei einem kanalübergreifenden Ansatz wird nach verdächtigem Konto- oder Benutzerverhalten gesucht, es werden Produkte und Kanäle durchsucht und Aktivitäten und Warnungen für jede Entität, jedes Konto oder jeden Benutzer korreliert.
  • Schicht 5 (Entity Link Analysis): Diese Schicht analysiert die Beziehungen und Aktivitäten zwischen verwandten Entitäten und ihren Attributen. Dies können externe oder interne Benutzer, Computer oder Konten sein, die demografische Daten oder Transaktionen gemeinsam nutzen.

Zusätzlich zur Bereitstellung der fortschrittlichen Technologien erfordert ein effektives EFM sachkundiges Personal, um die Systeme zu verwalten und zu verwalten sowie Regeln und Warnungen und Modelle zu konfigurieren, auf die man sich verlassen kann. Unternehmen sollten Prozesse und Richtlinien etabliert haben, die Benutzerfreundlichkeit, Komfort und Sicherheit in Einklang bringen.