Deteksi korupsi yang efektif bergantung pada pengaturan parameter risiko dinamis untuk transaksi dan penggunaan algoritma untuk identifikasi tanda-tanda perusahaan cangkang melalui analisis kepemilikan dan pola aktivitas

Berikutnya perlu menekankan pentingnya penilaian risiko dan identifikasi tanda bahaya. Ini adalah tahap di mana sistem bergerak melampaui sekadar pengumpulan data dan secara aktif mendeteksi potensi aktivitas korupsi. Mari kita bahas aspek-aspek ini secara lebih rinci.

Menetapkan Parameter Risiko: Menetapkan Ambang Batas Kecurigaan

Salah satu langkah penting adalah menetapkan ambang batas ukuran transaksi. Dengan menetapkan batas atas jumlah transaksi, sistem dapat menandai transaksi yang memerlukan pemeriksaan. Ambang batas ini dapat bersifat dinamis, beradaptasi dengan pola pengeluaran umum dalam suatu lembaga. Selain itu, pembayaran satu kali yang luar biasa besar yang menyimpang dari norma yang ditetapkan harus diidentifikasi.

Jenis penerima juga memainkan peran penting. Penerima harus dikategorikan berdasarkan sifatnya, seperti individu, perusahaan, atau nirlaba. Pembayaran yang dilakukan kepada entitas dengan riwayat aktivitas mencurigakan atau yang beroperasi di sektor berisiko tinggi harus ditandai untuk penyelidikan lebih lanjut.

Menganalisis riwayat pengeluaran dapat membantu mendeteksi anomali. Dengan meninjau pola transaksi historis dari kedua lembaga pemerintah dan penerima, sistem dapat mengidentifikasi perubahan mendadak dalam perilaku belanja atau lonjakan frekuensi transaksi yang mungkin mengindikasikan penyimpangan.

Tujuan pembayaran harus selalu jelas. Sistem klasifikasi dapat membantu mengkategorikan pembayaran ke dalam jenis seperti kontrak, hibah, atau gaji. Pembayaran dengan deskripsi yang samar atau tidak jelas harus ditandai, terutama jika tidak sejalan dengan misi lembaga yang dinyatakan.

Risiko geografis merupakan faktor lain yang perlu dipertimbangkan. Transaksi yang melibatkan penerima yang berlokasi di wilayah dengan tingkat korupsi yang tinggi harus dipantau secara ketat. Demikian pula, faktor risiko berbasis waktu harus diperhitungkan, karena transaksi yang terjadi mendekati acara politik atau pada akhir tahun fiskal mungkin memerlukan pemeriksaan tambahan.

Identifikasi Perusahaan Cangkang: Mengungkap Kepemilikan dan Aktivitas Tersembunyi

Untuk mendeteksi perusahaan cangkang, analisis struktur kepemilikan harus diterapkan. Algoritme dapat digunakan untuk memeriksa struktur kepemilikan entitas penerima, mengidentifikasi jaringan kompleks dengan berbagai lapisan perusahaan cangkang. Pola yang melibatkan pemegang saham atau direktur nominee juga harus diselidiki.

Tanda-tanda bahaya tertentu umumnya dikaitkan dengan perusahaan cangkang. Entitas yang sering mengubah alamat terdaftarnya—terutama yang menggunakan alamat virtual atau PO Box—harus dipantau. Kurangnya kehadiran daring, seperti situs web resmi atau aktivitas media sosial, juga dapat mengindikasikan aktivitas yang mencurigakan. Selain itu, bisnis yang aktivitasnya yang dinyatakan tidak sesuai dengan pola transaksinya harus ditandai.

Kapitalisasi rendah dapat menjadi tanda peringatan lainnya. Perusahaan dengan modal terdaftar minimal relatif terhadap ukuran pembayaran pemerintah mungkin beroperasi sebagai perusahaan cangkang. Demikian pula, entitas yang dibuat dan dibubarkan dalam jangka waktu pendek harus diperiksa. Banyak perusahaan cangkang juga menggunakan ruang kantor virtual dan sering bertransaksi dengan entitas cangkang lainnya, membentuk jaringan yang mencurigakan.

Untuk memperkuat upaya deteksi, integrasi data sangat penting. Menggabungkan data blockchain dengan basis data eksternal, seperti daftar perusahaan dan catatan kepemilikan manfaat, dapat memberikan konteks tambahan. Alat intelijen sumber terbuka juga dapat digunakan untuk mengumpulkan lebih banyak informasi tentang entitas penerima.

Pembelajaran mesin dapat meningkatkan deteksi perusahaan cangkang. Dengan menggunakan algoritme canggih, sistem dapat mengidentifikasi pola dan anomali yang menunjukkan aktivitas penipuan. Analisis heuristik dapat lebih menyempurnakan metode deteksi dengan menganalisis data on-chain untuk perilaku yang mencurigakan.

Pertimbangan Utama

Sistem penilaian risiko yang kuat harus dinamis dan adaptif. Saat taktik korupsi baru muncul, sistem harus berevolusi untuk melawannya secara efektif.

Kemampuan menjelaskan juga penting, terutama saat menggunakan pembelajaran mesin. Proses pengambilan keputusan algoritma harus tetap transparan dan mudah dipahami untuk memastikan kepercayaan pada temuan sistem.

Pengawasan manusia harus selalu menjadi bagian dari proses. Sementara otomatisasi dapat meningkatkan deteksi secara signifikan, penyelidik manusia harus memiliki keputusan akhir dalam menentukan apakah suatu transaksi benar-benar mencurigakan.

Peningkatan berkelanjutan sangat penting. Evaluasi dan pembaruan rutin akan membantu menjaga efektivitas sistem dalam mendeteksi aktivitas penipuan.

Mpu Gandring ingin memberantas korupsi di Indonesia dengan teknologi blockchain! Anda ingin mendukung?

• Follow akun Mpu.
• Upvote dan resteem postingan Mpu.
• Share di Instagram, Facebook, X/Twitter dll.
• Biar pemerintah mendengar dan menerapkannya.

Posting terkait: https://steemit.com/steem-sea/@mpu.gandring/dengan-mengintegrasikan-pemantauan-blockchain-dengan-alat-penilaian-risiko-sebuah-sistem-dapat-dibangun-untuk-tandai-potensi

Proyek Percontohan
Proyek percontohan sistem manajemen kontrak pemerintah desa Steem SEA yang memanfaatkan blockchain Steem untuk mencatat informasi kontrak penting secara permanen, dengan fokus pada integritas dan transparansi data
Proyek percontohan pengeluaran pemerintah di blockchain tentang “Pembelian bangku taman kota Steem SEA” menggunakan blockchain Steem