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講者:Harry Lu|Data Analytics Manager @ Spotify

數據科學在舞弊防治的應用與挑戰(DS in Compliance and Fraud Detection)

數據科學在舞弊防治的應用與挑戰:

在這次分享中, Harry 將會與我們談論數據科學在 舞弊防治 的應用與挑戰。目前大部分的科技業都有不少資料科學的應用,從product/experiment/ml,但是在舞弊防治以及企業合規的部分,因為缺乏重視,所以往往在資料科學的運用跟不上企業本身的進步速度,導致有時會看到科技公司因為缺乏相關的數據與技術,而無法提升合規(Compliance)品質進而降低成本,Harry 稱之為 #科技公司中的不科技。隨著合規成本的快速提高,Harry 希望能夠分享其看法與經驗,讓上市公司的 compliance function 可以善用資料科學與機器學習,進而改善公司經營中非常脆弱的控制環節。

活動主辦單位: Taiwan Data Science Meetup 台灣資料科學社群

大綱:

一、講者介紹 (Introduction)

二、(Why) transferred from a fraud investigator to a data scientist

三、(How) to speak two languages: Connecting Data Science and Compliance

四、(What) to discover: DS Opportunities in Compliance

五、工商時間

六、Q&A

一、講者介紹 (Introduction)

Harry Lu

Harry 目前為 Spotify Data Analytics Manager,自2015年開始在亞太區從事舞弊調查的工作。後來2018年加入了 Johnson & Johnson 進行數據分析。去年加入 Spotify 帶領各項資料科學專案。Harry 的工作偏向協助 compliance function 並透過數據,找出可以運用的 insight。為了擴展技能,Harry 也同時參與公司的 Home Content Insight,在不同團隊間 rotate 增長見聞。

takeaways for three groups of people

Views are mine. I cannot disclose confidential info and will have to edit the story a bit when it comes to the confidential/compliance element.
(以下故事皆為真人真事改編)

這一次的演講 Harry 主要希望傳達公司內部的資料科學團隊/舞弊稽查部門/管理階層合作的可能,有助於舞弊稽查問題更有效率地解決。

二、(Why) transferred from a fraud investigator to a data scientist

  • ask “what else” and “who else” to the data

資料科學是一個正在飛速發展領域,在不同的領域與產業上,有許多的資料科學家將其應用在個人化推薦、銷售極大化以及許許多多的應用商品上。像 Spotify 本身就是在以機器學習為核心的公司,著重在推薦系統上。

learned from fraud investigations in Biotech / Consulting

  1. 很難去問誰也在做這個課題
    各大公司通常都不願意將這些資訊公布出來,因此,做舞弊調查的時候很難找到做類似事情的人詢問,假設在美國拿到一個案子,通常只 focus 在案件上,因此常常會產生一個疑問,如果有相同的案件發生,誰也可以去投入一些資源去解決這件事情(what else and who else)?
    因此,進一步去思考,是不是可以建立模型幫助去預測可能的舞弊情況,幫助在舞弊調查中進行更加有效率。
  2. 現在的大公司都會有大量資料,但是常常會發現這些資料都不是針對舞弊調查的資料,無法用於舞弊調查上
    近幾年來,有發現公司逐漸在收集這些資料,但以目前所知的進展,還是有一段路要走。
  3. 預防成本比補救成本低許多
    透過機器學習幫助預防舞弊發生,可以省下高昂的花費,在美國一個案件通常會是20–30萬美金,相當於一個資料科學家的薪水,所以是可以快速看到效果的。
    所以希望透過用資料科學的方法,幫助這件事情更有效率。如果可以妥善地運用公司的資料於舞弊防治上,那麼可以得到很好的效果。

綜合上述的經驗,讓 Harry 想要前往資料科學領域前進,著手改變科技中的不科技。

下圖為CFEs 預測未來公司組織將會面臨每年5% fraud 造成的利潤損失:

CFEs estimate lose 5% each year in fraud problems

其中的4. WFH 又更值得關注,疫情造成全球 WFH 變得稀鬆平常,也導致了舞弊更多的可能性,也讓無法用原先的方法去進行舞弊調查。

fraud types

上述為主要的舞弊類型,Harry 認為其中 AM、COI,是很適合公司嘗試用資料科學方法去解決的類型。

  • AM(資產偷盜):盜用公司財產的行為,如 ghost vendor ,接收貨款之後,沒有提供相應的服務/商品。
  • COI(利益衝突):如懷有私心地將親戚放置到不符合其能力之職位,造成公司的利益受損。能力不符合導致利益衝突,在公司文化非常常見,調查的時候很容易發現,但很難去預防,因為沒有相關數據去預防。

三、(How) to speak two languages: Connecting Data Science and Compliance

  • connect data science resources with compliance business

故事1: 假設 Hrry 為Compliance 部門的一員,想要利用資料科學建造模型(model-based)去應用於Compliance environment,取代目前的rule-based analytics on financial controls。但他在Compliance 部門遭遇了下列問題:

  • 沒有收集相關的資料
  • 部門滿意於現行的人工方法
  • 不確信是否能夠相信機器學習模型
  • 教導律師、稽核人員去了解 coding、data science 比較沒有效率(成本太高)

— > 重重的阻礙,促使 Hrry 依然選擇舊有、人工的方法去處理問題。

故事2: 部門(Compliance / Data Science)間的溝通障礙

language by data science team

language by compliance team

資料科學團隊:我們可以透過 分群(clustering) 找尋相似性…

舞弊團隊:??

舞弊團隊:我們最近有一個 資產挪用問題(asset of misappropriation) 需要調查…

資料科學團隊:??

資料科學家與舞弊團隊雙方其實都非常願意合作,但是雙方不了解如何去溝通取得需要的資料、技術以及共識,其中有太多的技術 term,使得雙方難以合作。

如果有一個 中間人 ,可以去同時理解雙方所說的話,將其轉換到相同的基礎上,那麼就可以透過 資料科學 的方法去解決 舞弊 的問題。

藉由中間人,產生兩部門之間的 connection 之後,也許就可以去進行一個資料科學專案去解決企業內舞弊的問題。

例如:

  • 透過模型去抓出 ghost vendor,節省過往花20-30萬美金的成本去解決問題,可能更有效率。

clustering

上圖為 Compliance 應用之一:clustering 的視覺化

  • 如果想要做舞弊防治的專案,clustering 通常會是一個不錯的開頭,因為舞弊通常會有特定的 pattern,可以藉此去找出線索,進而解決問題。

四、(What) to discover: DS Opportunities in Compliance

  • hidden opportunity in compliance and fraud investigations

如果是不太熟 Compliance 的人,有幾個方法或是關鍵字去幫助跨入這個領域。

以下用2個應用場景當作釋例

(story 1) How to find out ghost vendor(by employee)?

如果你是今天公司的資料科學家,可以用下列幾點去詢問,來開始 DS 專案

  1. Due Diligence by reviewing the vendor application
  2. Screening on the vendor owner
  3. Fuzzy match(90% confidence parameter) on between employee(發現一些特殊的pattern,將發現轉給調查人員,進而找到更深的證據)
  4. Transfer the address to latitude and longitude (using Geopy and Geopandas Libraries)
    a. And calculate the minimum of distance between any vendor and employee(美國地非常大,常常可以自己設定地址,有時候可以透過此方法取得重大進展)
    b. Neighbor ghost company/Home manufactory/Different address but same location

(story 2) How to find out under-age user

常常發生在 general public app,如 Spotify、Netflix, YouTube,Facebook,可能會有 under-age user 問題需要解決。

  1. Have a group of under age users (maybe from the kid app)
    a. Data collection will be different, but find out the feature we collect for recommendation
  2. Have a group of true adult users
    a. Credit Card Verification (assume the bank do the age check)
  3. Binary Prediction
  4. Roll with verification popup from the user end(跳出通知給潛在的under-age user有kid app可以使用)

還有一些其他類型的應用例子

  1. pattern discovery
    希望找出資料中哪一些特徵對於目標是重要,是決定性的特徵。在舞弊稽查中非常重要。
  2. ML and then reverse engineering for simplified rulesets
    a. Example: T&E fraud, payment fraud
    很多時候,在 Compliance 問題中,我們並不會有live data。我們可能是透過跑了一次 clustering ,我們透過 clustering 的結果,透過 reverse engineering 去解析 clustering ,找出一個簡單的規則判斷,找出一個簡單版本去找到大部分的舞弊狀況。
  3. Data pipeline for real-time monitoring
  4. Geolocation on vendor master
    a. Example: Conflict of interest/ghost vendors
  5. Combine with eDiscovery for advanced analytics
    a. Text sentiment analysis on subject email or text message
    b. Company device activity logs
  6. Other benefits
    a. For massive review, deploy RPA
    b. Helpful technology such as OCR

有些我們不會稱作 fraud,如 Compliance / Security,但也很適合透過 DS 去解決的例子。

  1. Contract Completeness | finding missing contracts in contract repositories
  2. System Vulnerability | Mapping external datasets (security scores of apps) to internal app usage data
  3. User Access Management | comparing the average access by team to detect unauthorized accesses
    可以簡單使用 dashboard,可以找出不太正常的 access 狀況,雖然不是 fraud detection,但也很非常適合用 DS 做的應用。
  4. Payment Analytics | creating metrics (i.e., date-interaction, ratios, etc.)
  5. Risk Assessment | Integrating quantitative method in addition to qualitative assessment
  6. Test User Account Analysis | detect artificial accounts based on account behaviors

  • For data scientists:建議不要使用太技術的 term,會阻礙溝通,多用應用場景去解釋,成為中間的橋樑幫助合作。
  • For compliance:可以培養一些 DS/ML 知識,進而將 DS/ML 知識應用於日常工作中。
  • For management:投入資料科學資源於compliance/finance去更有效率地解決問題。

五、工商時間

Quitting In New York

[衡想辭職在紐約]一對紐約夫婦上班到懷疑人生之後開的節目。我們會從科技業的職場閒聊、美國生活、崩潰育兒、聊到到好友間的離經叛道愛情故事啦!每週二晚上八點更新喔!

Harry ‘ s Podcast:衡想辭職在紐約 Quitting In New York

Harry 每天工作遇到舞弊稽查,都是遭遇人性的黑暗面,經過五年的洗禮之後,難免需要有出口排憂解悶。Harry ‘s Podcast 的主要分享主題是:

  • 工作上發生的趣事
  • 美國生活的分享

推薦大家 Harry 優質的 Podcast 頻道,了解更多 Harry 的生活趣事。

六、Q&A

Q1:家庭方案有限定住在同一個地方,用什麼方式可以去判斷說謊呢?

  • 目前我們還沒有真的去抓,但這些都會有 IP資訊,可以根據此特徵去判斷。

Q2: 請問在 Spotify data analytics manager這個role是不是比較接近 DS & business(compliance in this case)?所謂的business initiative 還是由business提出?

  • 沒錯。
  • 不一定,如果你是資料科學部分,但你有分析的想法依然可以去溝通看看。

Q3:碩士學位在 Spotify 的 DS 職位很重要嗎? 我現在在考慮要不要去念 BA/DS 的研究所,想請問你有什麼建議嗎?

  • 主要是需要有 portfolio、實戰經驗,以我目前看過的經驗,學、碩、博士都有。side project 幫助比較大,有的日常工作是做音樂分析,但平常的side project 是做 NBA 的 dashboard。
  • 應該去考慮研究所可以帶給你什麼知識,有助於你取得工作。

Q4:通常 vendor 的家數應該不多吧?請問資料量大概是多少呢?會不會資料過少無法分析?或者有 imbalanced data (真正有偷盜行為的 vendor 不多)

  • 會發生 imbalanced data 情況,但是有方法可以解決,像是 clustering 就比較不需要那麼多資料,如果是二元模型就可能比較需要多一點資料。

Q5:請問 Harry 是如何說服公司的其他人去相信 ML 的結果是可以準確抓出詐欺行為的?

  • 需要去驗證(validate),透過這樣的循環,去說服外部的律師或者內部的內稽人員,透過這樣的互動去讓雙方都參與並相信這個方法是有幫助的。

Q6:如果現在是資料科學家,對於 Compliance and Fraud Detection 相關Domain 有興趣的話,請問是否可以推薦一些學習這個領域的資源呢?

  • 我的背景是 Accounting and Finance 出生,同時也是美國舞弊稽查師(CFE),所以我有許多經驗在此領域;資料科學方面則是與大家一樣,透過Leetcode & Medium & TWDS 以及其他線上課程,與大多數人應該沒有太大的不同。

Q7:除了Clustering 之外,還有哪先用在 Compliance 常用的ML Technique呢?謝謝

  • 透過已知的案例去預測二元分類模型。

Q8:Comliance 結合 DS 的領域真的很有趣,但想請問這種工作性質怎麼設定KPI?因為這種工作很關鍵(一不小心就被告)但又比較難有效益(不確定省下多少錢)

  • 可以肯定地是 KPI 絕對不是由查出多少案件而定,因為那樣會促使員工挑選簡單的案子去解決,是一個非常難的問題,但絕對不是業績制。

Q9:想請問像是剛剛說到 DS 與其他團隊的溝通是很重要的,那除了透過這種溝通獲得需要分析的事件外,會有 DS team 想到分析什麼,然後提出成果的嗎?

  • 對的,我自己的情況就是, DS team 分享一些可能用的方法,我們將其使用在Compliance上。

Q10:請問有聽過 fraud/risk 轉到 business side 當分析師的例子嗎? 怎麼達成的?

  • 有,我的經驗中,如果是做 fraud 出身的,會有幾個人格特質,比如說常常講話,會透過interview去了解情況。
  • 不太一定,當在做 fraud 的時候,你的領域知識會比較深,那麼補足相關DS 知識就可以進入了。

Q11:想請問剛剛提到的 clustering 之後找出最重要的幾個特徵,然後制定rule-based 的預測方法,請問實務上怎麼在貴但是準確率較高的 model-based or 便宜但可能準確率比較低的rule-based之間取捨?

  • case by case,假設公司有200人,你告訴老闆說要找 fraud detection 的model,就比較不是一個當務之急的問題;那如果是公司有15萬人且遍佈在世界各地,且policy、regulation都不一樣的話,那麼ML-based 絕對是比較好的選擇。所以是取決於你公司專案的scale。

Q12:請問對於DS領域的manager的career path,你建議需要培養哪些能力跟須要注意那些契機?

  • 這是一個很大的問題,溝通是關鍵,coding 不是主要的工作,主要是做現在的分享以及將部門結合在一起合作。

Q13:What’s the difference between working in Spotify and Johnson & Johnson?

  • Johnson & Johnson 可以比作台灣的中華電信,有很大的客戶以及覆蓋率,他的成長不會像科技公司爬升那麼快,Spotify 就是一個中型企業,競爭對手Apple、Amazon,會比較有挑戰大鯨魚的熱血感。

Q14:可以分享如何找到推動 Clustering 的 features 或是找到關鍵的特徵嗎?

  • SHAP value,透過此方法去反推,有時候會發現有的driving features會沒有辦法幫助你 fraud investigation,這種情況也會捨棄它。

Q15:目前聽起來每個應用都要 case by case 去談,花了很多力氣去溝通,想請問有沒有可以標準化或是變成平台的做法嗎?

  • 這有點算是舞弊稽查的成本鴻溝,像現在我大概每3個月都會發現新的fraud 類型,如果你今天問這個問題是從節省成本角度出發,或者從資料科學家的角度,就是能不能建立一個模型去捕捉多種形態的fraud,這也是一種方法。

Q16:Spotify 的個人化推薦比其他 benchmark 精準,請問可以分享嗎?

  • 關鍵點在於強化學習,這是我們最近研究的方向。

Q17:對於即將碩士畢業的 DS,除了side product 外,有什麼其他可以累積經驗或是提升不同領域之間溝通的方法嗎?

  • side-project 就是提升經驗的方法之一,所以盡可能去做,使 side-project可以到達分享的程度,就可以累積經驗了。
  • 練習溝通有很多方法,像是我今天的演講也是其中之一,可以透過協作、在公司作跨部門的溝通,主動去尋求自我練習的機會。

Q18:請問你從 Compliance domain 轉到資料分析,除了通過自修、Leetcode 外,有做 side-project or portfolio 嗎?

  • 有的,而且我其實是在公司內部做的,因為我發現沒辦法在公開的github 做 side-project,因為沒有相關的資料,所以我是在公司內部主動尋求機會。
  • 比如說,我手邊的案子查完了,但我想要挖得深一些,這樣的經驗有很大的幫助,甚至有的案子透過這樣的方式,有發現到更多的 insight。所以做 side-project 是很值得花時間的。

筆手:Aaron Yang
校稿:Harry Lu
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