リスクに強い会社をつくる - EYアドバイザリー株式会社

リスクに強い会社をつくる
リスク・アナリティクスによる
予防型リスク管理サービス
リスク・アナリティクスでは、
データの裏付けによる
“客観的な評価”
と
“全
数検査”
によるサンプリングでは検知が難しい不正の検知も可能になるこ
とが特徴です。
企業内部のデータ
(取引データやシステムログなど)
とソーシャルデータ
などを組み合わせ、機械学習技術の活用により、異常を示すパターン(不
正な取引のパターンなど)
のリアルタイムでの検知や、不正の被害の発生
を未然に食い止めます。
リスク・アナリティクスの適用分野
• 不正リスク ……企業が不正にさらされるリスク
• 事業リスク ……企業の事業そのものに内包されるリスク
リスク管理は、
発生後の管理・対応から予防型へ
企業は、製品の不具合や大規模システム障害、個人情報漏洩など、様々なリスクにさらされています。これらの事象は
一度発生してしまうと、企業にとって莫大な損失を招くものが多くあります。
• リスク・アナリティクスとは
ビックデータ解析技術を活用して、日常業務や外部の情報からリスクの早期に発見することや、発生の予兆を検知す
るアプローチです。
データの裏付けによる“客観的な評価”と“全数検査”が特徴で、サンプリングでは検知が難しいリスク検知を可能に
します。また、リアルタイムでの検知や、発生の予兆をとらえることも可能になることがメリットです。
• 適用分野
リスクを企業が不正にさらされる「不正リスク」と事業そのものに内包されるリスク「事業リスク」に分けて適用例を
示します。
不正リスク
事業リスク
企業が企業外部・内部からの不正にさらされるリスク
企業の事業そのものに内包されるリスク
• クレジットカードの不正使用検知
• 製品リスク
(製品の不具合・故障、リコール等)
• 海外子会社・工場の不正取引の検知
• 市場リスク
(顧客の声、ソーシャルメディアでの口コミ等)
• 社会保障の不正受給検知
• 事故リスク・運用リスク
(交通、
火災、設備障害、
個人情報漏洩等)
• 経費の不正請求検知
• 災害リスク
(自然災害、労働災害)
過去データの分析から予防へ
リスク・アナリティクスで、現在の状況を正確に把握することを可能にし、データの裏付けによる一貫性のある対応を可能
にします。また、リスクの発生を予測し、発生を未然に防いだり、損失を最大限に抑えることを可能にします。
過去実績:リスク要因分析
現在:リスク監視・リアルタイム検知
• 過去の発生事象を分析し、要因を分析する
• 監視により、事象の発生をリアルタイムで検知する
• 典型的なシナリオを発見することで、再発防止に
• 検知後のアクションを早期に実施できることによ
り、実損害の発生を防止または限定させる
将来:リスク予測・予兆検知
• リスクの発生ルールを類推することでリスクの
発生を予測し、発生を未然に防ぐ
• 事象が発生する予兆を検知することで事前の対
応を可能にする
サービスのアプローチ
現状のデータ資産の活用状況や、課題を抽出することを最初のステップ(STEP1)とし、データ活用方針を検討します。
具体的に活用するデータや、活用テーマを決め、トライアル分析(STEP2)を行った上で、結果を踏まえて仕組み化
(STEP3)までご支援いたします。
※お客様が具体的にテーマをお持ちの場合は、STEP1は簡易的な確認で済ませることが可能です。
Step 1
アセスメント
Step 2
Step 3
トライアル分析
仕組み化
データ分析・活用
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またはシステム
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