Ungewöhnliche Kontenkombinationen

The Unusual Account Combinations analytic test identifies transactions that have unusual combinations when compared to the rest of the population. The user can decide on the percentage of the population that would be considered unusual. The default is 3%.

Diese Analyse kann zur Identifizierung verwendet werden:

  • Aufdeckung von möglichen Versuchen zur Manipulation von Jahresabschlüssen

  • Geringere Genauigkeit und Präzision der Finanzberichterstattung

  • Potentially unsupported transactions

  • Schwache Überwachung und Aufdeckung von Aktivitäten

  • Mangelhafte Ausbildung

  • Komplexe, nicht routinemäßige oder ungewöhnliche Geschäftsvorgänge, die weitere Untersuchungen rechtfertigen könnten

  • Fehlinterpretation von Rechnungslegungsgrundsätzen aufgrund von mangelnder Schulung oder Systemfehlern, die zu falschen Klassifizierungen in den Jahresabschlüssen führt

  • Systemeinstellungen, die nicht richtig konfiguriert sind

  • Infrequently posted transactions

  • Risiko wesentlicher falscher Darstellungen aufgrund potenzieller Betrugsfälle.

Für die Analyse verwendete Felder

Die folgenden Felder werden für diese Analyse verwendet:

Core field(s):

  • One or more fields that determine how the group will define the combinations. For example, you can use the Journal entry field.

  • One or more fields that determine the groupings. This is usually the Account number field, but other fields can also be used as required.

  • An amount field. Only one amount field can be selected for the grouping.

Parameter

Es gibt einen Parameter, der für die Durchführung dieses Tests festgelegt werden muss:

Percentage for unusual combinations - Enter a percentage up to two decimal places to use when determining what is considered an unusual combination. This percentage must be greater than 0% and can be a max of 50%. The default value is 3%.

Technische Spezifikationen

When you run the Unusual Account Combinations analytic test, the following steps are performed to run the test:

  1. Legen Sie bei Bedarf Filter über die Daten, damit eine Teilmenge für die Analyse verwendet wird. Wenn kein Filter gesetzt ist, wird die Analyse für die gesamte Datei durchgeführt. Dieser Schritt kann auch als letzter statt als erster Schritt durchgeführt werden.

    Hinweis: Filter sind derzeit nicht verfügbar und werden erst in einer späteren Version enthalten sein.

  2. Validate that the necessary reference columns have been selected, namely that an amount column has been selected, one or more columns that make up the grouping column such as an Account Number and one or more columns that make up the ID such as the Journal Entry Number.

  3. Create a NEW_ID column that concatenates the one or more columns that make up the ID.

  4. Create a NEW_GROUP column that concatenates the one or more columns that make up the grouping.

  5. Sort the data by NEW_ID and NEW_GROUP.

  6. Replace the NEW_GROUP column with increasing numeric values. This is done by grouping the NEW_GROUP column to get unique values and then assigning a unique number starting from zero. This step is performed in case the column length of NEW_GROUP is too long.

  7. Extract the credit combinations by ID. This is done by extracting all negative (credit) amounts. The credit combinations are added to a CREDIT_COMBINATIONS column. For example, if NEW_GROUP_NUMERIC had groupings 1 and 2, then the CREDIT_COMBINATIONS column would show 1, 2.

  8. Extract the debit combinations by ID. This is done by extracting all positive (debit) amounts. The debit combinations are added to a DEBIT_COMBINATIONS column. For example, if NEW_GROUP_NUMERIC had groupings 1 and 2, then the DEBIT_COMBINATIONS column would show 1, 2.

  9. Group the NEW_ID to obtain unique values.

  10. For each NEW_ID, add the DEBIT_COMBINATIONS and CREDIT_COMBINATIONS. This step is performed to give the unique combination for each ID.

  11. Replace any NaN with empty values.

  12. Group the DEBIT_COMBINATIONS and CREDIT_COMBINATIONS in order to get the count for each combination.

  13. Add a percentage that is based on the count / total count.

  14. Extract all rows that are equal to or less than the unusual_combinations_percentage value.

  15. Merge the previous dataset per ID to get the IDs that are under the unusual_combinations_percentage value.

  16. Merge the previous dataset with the original dataset to get all the transactions that belong to the IDs flagged.

  17. Delete any created columns so that the result only contains columns from the original record.

  18. Extrahieren Sie die vom Benutzer ausgewählten Ergebnisfelder. Alle Felder werden standardmäßig extrahiert.

    Hinweis: Die Möglichkeit, Ergebnisfelder auszuwählen, ist derzeit nicht verfügbar und wird in einer späteren Version aufgenommen.