애널리틱스를 활용한 윤리경영

In 감사

EY는 기업의 내부와 외부에서 발생할 수 있는 리스크 요소들을 모니터링하고 관리하기 위해 애널리틱스 플랫폼을 활용하고 있습니다.

EY는 이렇게 도와드립니다

협력업체, 공급업체, 도매상, 소매상, 세일즈 조직 등 많은 이해관계자가 자동화된 운영 프로세스 그리고 실시간 데이터 분석 및 전자 결제 등의 디지털 기술을 활용함에 따라 리스크의 환경이 크게 변화하고 있습니다.

EY 포렌식은 기업의 내부와 외부의 리스크를 모니터링하고 관리하기 위해 애널리틱스 플랫폼을 활용하고 있으며, 이 플랫폼에서는 다음의 여섯 단계에 달하는 프로세스가 수행됩니다.

  • 고객과 관련한 다양한 종류의 데이터 수집 및 검증
  • 수집 데이터의 품질 관리를 위한 완전성 검증 
  • 고객 시스템으로부터 수집한 데이터의 통합 모델 구축
  • 적합한 지표 및 파라미터를 활용한 데이터 분석 수행
  • 개별 트랜잭션에 대한 리스크 스코어링 
  • 리스크로 식별된 트랜잭션에 대한 사후 관리(Case management)

이러한 프레임워크는 조사, 내부 감사, 데이터 관리와 협업을 수행하기 위한 프로세스의 자동화 작업을 포함하고 있으며, 리스크 관리 측면에서의 취약점 식별 및 워크플로우 개선작업에 도움을 줄 수 있습니다.

기업은 확인된 리스크를 해결한 후에도 지속해서 모니터링 및 부정행위방지 활동의 효과를 측정해야 합니다. 이를 위해 기업은 리스크 관리 프레임워크를 내재화하여, 위험 신호(Red flag)의 형태로 리스크를 포착할 수 있어야 합니다. 이와 별개의 독립적인 분석을 정기적으로 실시하여 새로운 유형의 위험 또는 대안적인 리스크 해결방법을 찾아낼 수 있습니다.

실제 사례

미국 내 여러 지역의 매장에서 발생할 수 있는 잠재적 부정행위를 식별하기 위해 POS 데이터 분석을 시행하였습니다. 이를 통해 지역별, 매장별, 제품별, 결제유형과 계산담당자 등 세밀한 분석이 가능하였으며, 소액의 절도부터 대규모 횡령에 이르는 부정행위를 파악할 수 있었습니다.

데이터 분석으로 고객, 직원의 행동이나 비정상적 활동에서 나타나는 패턴을 확인할 수 있으며, 특정 매장이나 직원이 심각한 범죄의 대상이 될 가능성도 판단할 수 있습니다.

EY는 글로벌 커피 전문점 매장 직원들의 행동에 대한 리스크를 수치화하고 부정행위를 파악할 수 있도록 POS 데이터 분석 툴을 개발한 사례가 있습니다.

이 툴을 사용하여 일별 거래 건수 대비 무료 제공 음료, 직원용 무상 제품 개수를 포함한 다양한 데이터를 수치화하고 분석해 수익이 저하될 수 있는 매장을 파악할 수 있었습니다. 이와 같은 리스크 분석은 지역별, 매장별, 직원 및 개별 거래 분석에도 적용될 수 있습니다.

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