Hvordan dataforurening og manglende kontrolsystemer kan føre til alvorlige økonomiske og juridiske konsekvenser i finanssektoren

IDM'er (Intelligent Deposit Machines), som blev introduceret i 2012, muliggør øjeblikkelige indbetalinger til bankkonti, der derefter kan anvendes til både lokale og internationale overførsler. Den manglende dataintegritet i disse systemer gjorde dem imidlertid særligt udsatte for misbrug af kriminelle grupper, da der ikke var nogen grænse for beløbet, der kunne indbetales, og de indbetalte midler kunne overføres til udlandet øjeblikkeligt. Denne sårbarhed udnyttedes af kriminelle organisationer til hvidvaskning af penge, som blev opnået gennem narkotikahandler, hvilket i høj grad støttede syndikaternes operationer. Hovedparten af den bøde, banken pålagdes, relaterede sig til de forsinkede indberetninger af 53.506 transaktioner, der oversteg tærskelværdien, som ikke blev fanget og rapporteret på grund af en kodefejl. Denne fejl havde ikke taget højde for den specifikke transaktionskode, der var relateret til kontantindbetalinger på IDM'erne. Denne hændelse fremhæver, hvor ødelæggende datakorruption kan være for både den økonomiske stabilitet og virksomhedens omdømme.

Når datakorruption opstår, påvirker det den overordnede dataintegritet og kan medføre katastrofale økonomiske konsekvenser og tab af tillid blandt kunder og regulatorer. Det er derfor essentielt for virksomheder at etablere systemer, der både kan opdage, analysere og forebygge datakorruption i deres systemer og databaser. En grundig risikovurdering er en vigtig første skridt for at identificere potentielle sårbarheder i datahåndteringssystemer. Risikovurdering hjælper virksomheder med at vurdere sandsynligheden for datakorruption og de konsekvenser, det vil have, hvilket giver dem mulighed for at træffe passende foranstaltninger for at beskytte dataene mod både eksterne trusler og interne fejl.

En effektiv risikovurdering inkluderer ikke blot en vurdering af datakvalitet, men også af sandsynligheden for, at et brud på datasikkerheden kan opstå. Dette gør det muligt for virksomheder at implementere beskyttelsesforanstaltninger som sikre datahåndteringsprocedurer, krypteringsprotokoller og adgangskontrolmekanismer, der alle bidrager til at opretholde dataintegriteten. I tilfældet med banken, der implementerede IDM'erne, blev disse foranstaltninger dog ikke tilstrækkeligt overvejet før lanceringen, og der blev heller ikke gennemført regelmæssige risikovurderinger efterfølgende. Dette kunne have været undgået ved en tidlig identifikation af de risici, der var forbundet med den nye teknologi.

I en situation som denne er det ikke kun risikovurdering, der er af afgørende betydning, men også etablering af det rette detektionssystem. Et sådant system vil overvåge transaktioner, identificere mistænkelige aktiviteter og sikre, at alle finansielle bevægelser bliver korrekt vurderet og rapporteret. For eksempel i bankens tilfælde blev transaktioner over en bestemt værdi normalt indberettet, men fejlkodningen, der relaterede sig til IDM'ernes transaktionskode, forhindrede korrekt indberetning. Hvis der var blevet etableret et ordentligt detektionssystem fra starten, kunne denne fejl være blevet identificeret og rettet meget tidligere. Effektive detektionssystemer er således afgørende for at forhindre økonomiske tab, lovgivningsmæssige konsekvenser og skader på virksomhedens omdømme.

En vigtig komponent i detektionssystemer er evnen til hurtigt at identificere fejl i dataene, såsom duplikerede optegnelser, forkerte dataindtastninger eller manglende data. Ved at adressere disse problemer proaktivt kan virksomheder sikre, at deres beslutningstagning er baseret på pålidelige og konsistente data. Manglende evne til at gøre dette kan føre til fejlinformationer, der kan skade både den interne drift og den offentlige opfattelse af virksomheden. Hvis banken havde haft et ordentligt detektionssystem, kunne de tidlige problemer med transaktionskoderne have været løst hurtigt, hvilket kunne have forhindret de store økonomiske konsekvenser.

En anden kritisk foranstaltning er at implementere preventive foranstaltninger i forbindelse med databaser og transaktioner. I finanssektoren er en god forståelse for de tilgængelige restriktioner og kontrolmekanismer nødvendige for at sikre dataintegritet. For eksempel kan en "NOT NULL"-begrænsning i en database sikre, at kolonner ikke indeholder tomme værdier, hvilket garanterer, at hver post har et gyldigt indhold. På denne måde kan systemet sikre, at der ikke opstår dataintegritetsproblemer, som kan føre til fejl i rapporteringen og beslutningstagning. Dette kan være særligt vigtigt, når man arbejder med relationelle databaser som PostgreSQL.

I bankens tilfælde ville en grundig implementering af risikovurdering, korrekt etablering af detektionssystemer og strenge kontrolforanstaltninger have bidraget til at undgå det massive økonomiske tab og den alvorlige regulatoriske straf, som de til sidst blev pålagt. Denne hændelse understreger nødvendigheden af at udvikle, opretholde og regelmæssigt opdatere systemer, der kan sikre dataenes integritet på tværs af virksomhedens operationer.

Derudover er det vigtigt at understrege, at korrekt og rettidig identifikation af datakorruption ikke kun handler om at reagere på eksisterende problemer, men også om at kunne forudse og forhindre dem, før de opstår. Selv om et system virker effektivt ved første øjekast, er det afgørende at forstå de langsigtede konsekvenser af teknologiske implementeringer, især når de introducerer nye måder at håndtere store mængder penge og personfølsomme data.

Hvordan svig opstår, og hvordan man opdager det

Svig opstår sjældent på grund af en enkelt faktor. Det er en kompleks proces, der involverer flere elementer, som hver især bidrager til at skabe en situation, hvor svig kan finde sted. En teori, der ofte anvendes til at forstå de bagvedliggende årsager til svig, er svigtrekanten, der peger på tre centrale faktorer: motivation, mulighed og rationalisering.

Motivation er den første af disse faktorer. Den opstår ofte i forbindelse med økonomisk pres eller en følelse af uretfærdighed. Et klassisk eksempel kunne være en ansat, der har store økonomiske forpligtelser, såsom udgifter til børns uddannelse, og samtidig føler sig frustreret over manglende lønforhøjelser, hvilket skaber et behov for hurtigt at skaffe penge. Når motivet først er etableret, opstår rationalisering, som er en måde at retfærdiggøre de svigagtige handlinger på. Personen kan for eksempel overbevise sig selv om, at det kun er en engangsforseelse, eller at han eller hun "fortjener" pengene på grund af den personlige situation.

Muligheden for at gennemføre sviget uden at blive opdaget er den tredje komponent. Selv den mest motiverede person vil ikke kunne begå svig, hvis der er stærke interne kontroller og en god overvågning af transaktioner. I det tilfælde ville muligheden for at udnytte et kontrolhul være minimal. Det er således et samspil mellem disse tre faktorer, der skaber de rette betingelser for svig.

Et praktisk eksempel på, hvordan svig kan udnytte en kontrolsvaghed, kan ses i tilfælde af svindel med momsrefusion, hvor folk på grund af økonomisk vanskeligheder eller modtagelse af sociale ydelser blev motiveret til at indgive falske krav. Her udnyttede svindlerne en systemfejl i den offentlige momsrefusion, hvor ansøgerne blot skulle indsende en selvvurdering uden krav om kvitteringer, som først blev efterspurgt ved en efterfølgende revision. Den svage kontrolmekanisme gjorde det muligt for folk at indgive falske krav om momsrefusion, som hurtigt blev udbetalt.

Når svig begås, kan der også opstå et socialt pres. I eksemplet med de falske momsrefusioner var der sociale medieinfluencere, der fortalte deres følgere, at dette kun var et midlertidigt lån, og at det derfor var okay at deltage i svindelen. Denne sociale validering gjorde det lettere for folk at rationalisere deres handlinger og tro, at de ikke gjorde noget galt, hvilket betød, at risikoen for konsekvenser blev opfattet som lav. I sådanne situationer er det svært at skelne mellem rettigheder og pligter, og folk vælger at stole på deres egen rationalisering frem for at overveje de langsigtede konsekvenser.

Der er dog måder at opdage svig på. Visse advarselssignaler, som f.eks. usædvanlige betalinger til personer på sociale ydelser, bør vække opmærksomhed hos finansielle institutioner, ligesom en pludselig stigning i krav om refusioner kan være tegn på, at noget er galt. I dette tilfælde kunne banken have bemærket det og i højere grad overvåget situationen. Desuden kunne den offentlige skattemyndighed have haft en grundigere kontrol, hvilket ville have reduceret sandsynligheden for svindel.

En anden vigtig faktor i bekæmpelsen af svig er at afmystificere de almindelige myter, der findes omkring svindel og økonomisk kriminalitet. En af de mest udbredte misforståelser er, at svig har en ubetydelig indvirkning. Mange tror fejlagtigt, at små beløb og "uheld" ikke har nogen større konsekvenser, men det kan hurtigt vokse sig til et alvorligt problem. For eksempel kan en lille fejl i en kasseopgørelse hurtigt føre til store økonomiske tab over tid, som kan underminere en virksomheds finansielle sundhed.

En anden myte er, at svig er svært at opdage. Dette kan føre til en afslappet holdning til finansiel overvågning og kontrol, hvilket i høj grad øger risikoen for svindel. I virkeligheden kan moderne værktøjer til dataintegritetsstyring og overvågning afsløre svig langt tidligere, hvilket gør det muligt at tage handling, før skaderne bliver uoverskuelige. Når en organisation ikke bruger disse værktøjer, kan svindel ofte passere ubemærket i flere år.

Desuden er det en fejl at tro, at retsforfølgelse alene er nok til at afskrække svindlere. Nye svindelsystemer opstår konstant, og det er derfor nødvendigt at have proaktive forebyggende foranstaltninger på plads. Selvom straffesager mod svindlere ofte bliver offentligt opmærksomgjort, ændrer det ikke på, at nye former for svindel fortsætter med at opstå. Derfor er det afgørende at have et systematisk og kontinuerligt fokus på svigforebyggelse.

En anden misforståelse er, at svig kun er et problem for store organisationer. I virkeligheden er små virksomheder ofte lige så udsatte for svindel, og de har ofte ikke de samme ressourcer til at implementere de nødvendige kontrolforanstaltninger. Små virksomheder bør derfor også have en strategi for svigforebyggelse på plads. For eksempel kan små virksomheder blive udsat for overbetalingssvindel, hvor en svindler betaler for meget for en vare og derefter beder om at få pengene tilbage, inden offeret opdager, at betalingen var falsk.

Endelig er det vigtigt at forstå, at svindel ikke kun er et problem for store organisationer. Svindlere søger ofte efter virksomheder med svage kontrolsystemer, og det er derfor afgørende for både små og store organisationer at implementere robuste interne kontroller og regelmæssige revisioner. På den måde kan de opdage svig i et tidligt stadium og forhindre store økonomiske tab.

Hvordan man arbejder med ledger databaser for at sikre dataintegritet

Ledger databaser, som Amazon QLDB, tilbyder en unik løsning til at sikre dataintegritet, især i finansielle systemer, hvor hver ændring af data skal være sporbart og uforanderlig. Denne type database gør det muligt at opretholde en komplet og verificerbar historik over alle ændringer, der er blevet foretaget over tid, hvilket giver et solidt grundlag for transparens og ansvarlighed.

Når man arbejder med ledger databaser, er det vigtigt at forstå, hvordan man bedst udnytter deres kapacitet til at opretholde dataintegritet. En af de primære fordele ved ledger databaser som QLDB er, at de er uforanderlige. Det betyder, at alle data, når de først er oprettet, ikke kan ændres. Ændringer bliver i stedet registreret som nye poster i systemet, hvilket giver en komplet og uforanderlig log over enhver ændring, der er foretaget. Dette gør det muligt for organisationer at bevare en høj grad af dataintegritet, fordi man kan til enhver tid verificere, hvornår og hvordan data blev ændret.

Når en ledger database anvendes til at opretholde finansielle data, er det af afgørende betydning at sikre, at alle transaktioner er nøjagtige og let kan spores. Et af de bedste værktøjer til dette formål er PartQL, en SQL-lignende forespørgselssprog, som giver brugerne mulighed for hurtigt og effektivt at hente data fra ledger databasen. Det er vigtigt at designe databasen og dens tabeller på en måde, der gør det muligt at finde og hente data effektivt, så brugerne kan få adgang til de nødvendige oplysninger hurtigt, samtidig med at man undgår at forringe ydeevnen.

En anden væsentlig overvejelse, når man arbejder med ledger databaser, er at forstå de omkostninger, der er forbundet med brugen af tjenesten. For eksempel inkluderer prissætningen for Amazon QLDB omkostninger for opbevaring, input og output (I/O), læse- og skriveanmodninger samt dataoverførsel. Det er vigtigt at have et klart billede af disse omkostninger, så man kan optimere brugen af databasen og undgå uventede udgifter.

Adgangskontrol er også en vigtig faktor i arbejdet med ledger databaser. Det er nødvendigt at sikre, at de rette personer har den nødvendige adgang til dataene, og at kun autoriserede personer kan foretage ændringer i systemet. Amazon tilbyder Identity and Access Management (IAM) som en løsning til at administrere adgangskontrol, og det er en god praksis at bruge dette værktøj til at sikre, at adgang til følsomme data er strengt kontrolleret.

Selv om Amazon QLDB er en kraftfuld løsning, er det vigtigt at forstå, at det kun er én af mange ledger databaser, der er tilgængelige via cloud-tjenesteudbydere som AWS. Når du vælger en ledger database, er det afgørende at tage højde for de specifikke krav, du har, og undersøge de bedste praksis og teknikker, der er relevante for den valgte tjeneste.

Det er også vigtigt at forstå, at mens ledger databaser tilbyder en høj grad af dataintegritet, så er det ikke en garanti for fejlfri data. Der vil altid være et behov for at overvåge og validere data regelmæssigt for at sikre, at systemet fungerer korrekt. Desuden er det væsentligt at have en god forståelse af, hvordan man arbejder med revision og historik i disse databaser, så man kan spore ændringer og verificere data, selv når de er blevet slettet.

Ud over de grundlæggende funktioner i ledger databaser bør man også være opmærksom på vigtigheden af at have en robust strategi for at håndtere fejl og problemer, der måtte opstå. Det kan være nødvendigt at udvikle og implementere procedurer for datarensning og sikkerhedskopiering, så man er godt forberedt på eventuelle udfordringer. At forstå, hvordan man bedst anvender de funktioner, som disse databaser tilbyder, vil være med til at sikre, at de fungerer effektivt og pålideligt.

Derudover bør man være opmærksom på, at den vedvarende vækst i data, der lagres i ledger databaser, kan have indflydelse på ydeevnen og omkostningerne. Det er derfor vigtigt løbende at evaluere og optimere både datalagring og forespørgselsstrategier for at sikre effektivitet og omkostningseffektivitet på lang sigt.

Hvordan AI kan hjælpe med at opdage og rette anomalier i finansielle transaktionsdata

Dataene i en organisation er ikke statiske. De kan indeholde fejl, uoverensstemmelser og unøjagtigheder, hvilket gør det nødvendigt at sikre deres integritet og kvalitet. En vigtig del af dette arbejde er data validering, hvor man tester, om de indsamlede data stemmer overens med de forudbestemte krav og standarder. I dette kapitel vil vi se på, hvordan man kan bruge kunstig intelligens (AI) og værktøjer som ChatGPT til at opdage anomalier og rette fejl i store finansielle datasæt.

En af de mest grundlæggende anvendelser af AI i data management er at opdage fejl i finansielle transaktionsdata. Eksempelvis kan et datasæt, der indeholder oplysninger om kundetransaktioner, have indtastningsfejl, eller data kan være inkonsistente med et autoritativt kildesystem. Ved at sammenligne forskellige datasæt kan AI hjælpe med at validere informationen og finde uoverensstemmelser, som ellers kunne have været overset. For at demonstrere, hvordan man kan bruge AI til at udføre sådanne opgaver, vil vi gennemgå et konkret eksempel, hvor vi bruger ChatGPT til at analysere og rense et datasæt.

I eksemplet starter vi med to filer: "Sales_Transactions.xlsx", som indeholder kunde-transaktionsdata, og "NSW_Post_Code.xlsx", som er et internt filsystem, der bruges som reference for postnumre og byer. Dataene i transaktionsfilen er ikke nødvendigvis fejlfri, da de stammer fra kunder og kan indeholde stavefejl i for eksempel bynavne. Vi vil gennemføre flere trin for at validere og rense disse data.

Det første trin i processen er at bruge ChatGPT til at analysere strukturen og indholdet af de to filer. Ved at uploade begge filer til chatvinduet og bruge en prompt som "Please examine the contents of these two files and provide information as to their data structure and type of data they contain", kan AI hurtigt give en detaljeret oversigt over dataenes indhold og struktur. Denne analyse giver os et klart billede af, hvad der er i filerne, og hvilke typer data vi arbejder med.

Når filerne er blevet analyseret, kan vi gå videre med at validere specifikke kolonner. For eksempel vil vi sammenligne "Suburb"-kolonnen i "Sales_Transactions.xlsx" med de data, der er i "NSW_Post_Code.xlsx". Hvis der er forskelle, som for eksempel stavefejl i bynavnene, kan vi bruge AI til at identificere de unøjagtigheder, der skal rettes. Ved at bruge en simpel prompt som "Please validate the Suburb column in the Sales_Transactions.xlsx file to the NSW_Post_Code.xlsx file" vil ChatGPT automatisk finde alle byer i transaktionsfilen, der ikke stemmer overens med referencelisten.

Når AI har identificeret de fejlagtige bynavne, kan den finde de nærmeste match i henhold til stavemåde. Dette gør det muligt at rette de unøjagtigheder, der er opstået i datasættet. For at gøre dette skal man blot bruge en prompt som "For these mismatched suburbs, find the closest match based on the NSW_Post_Code.xlsx file based on similarity of spelling". AI vil derefter foreslå de korrekte bynavne, som kan anvendes til at opdatere dataene.

Det næste skridt er at opdatere de fundne fejl. Med en prompt som "Please update the mismatched suburbs in the Sales_Transactions.xlsx file based on the closest match", kan AI automatisk rette de fejlagtige bynavne. Det er vigtigt at sikre, at de opdaterede data bliver vist korrekt i en tabelformat, så det er nemt at kontrollere, om rettelserne er korrekte, før de eksporteres.

Når datasættet er blevet renset og opdateret, kan man eksportere den korrigerede fil og bruge den til yderligere analyser. Ved at bruge AI til at automatisere data valideringen og opdateringen sparer man tid og reducerer risikoen for menneskelige fejl. Dette er især nyttigt, når man arbejder med store datasæt, hvor manuel gennemgang er både tidskrævende og risikofyldt.

Det er dog vigtigt at understrege, at mens AI kan udføre en grundlæggende analyse og rense dataene effektivt, er det nødvendigt med en manuel validering af de oprindelige og opdaterede data. AI kan ikke altid opdage alle former for unøjagtigheder, og der er altid en risiko for, at informationer kan blive fejlagtigt justeret eller "hallucineret" under datavalideringen. Derfor bør den menneskelige efterkontrol aldrig undervurderes.

Derudover skal man være opmærksom på, at AI's resultater kan variere afhængigt af den version af GPT, man anvender. For eksempel kan GPT-4 give anderledes resultater end en specialiseret Data Analysis GPT. Det betyder, at det er vigtigt at vælge den rette AI-model, som passer til ens behov og de specifikke dataanalyser, man ønsker at udføre.

Endvidere kan det være nyttigt at anvende andre metoder til at identificere og rette fejl i dataene, som for eksempel at anvende statistiske værktøjer til at finde ekstreme værdier eller udliggere i transaktionsdata. I kombination med AI kan disse metoder give et mere komplet billede af dataenes kvalitet og integritet. Data-analyse værktøjer som Tableau kan også bruges i parallel for at visualisere og forstå fejlene på en mere intuitiv måde.