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- Original title:
- Aufdeckung von Fraud im Einkaufsprozess durch die Kombination des Red Flag Ansatzes mit Process Mining
- Translated title:
- Identification of Fraud in the Purchase-to-Pay Process by combining the Red Flag Approach with Process Mining
- Author:
- Baader, Galina Yordanova
- Year:
- 2019
- Document type:
- Dissertation
- Faculty/School:
- Fakultät für Informatik
- Advisor:
- Krcmar, Helmut (Prof. Dr.)
- Referee:
- Krcmar, Helmut (Prof. Dr.); Schermann, Michael (Prof. Dr.)
- Language:
- de
- Subject group:
- DAT Datenverarbeitung, Informatik; WIR Wirtschaftswissenschaften
- Keywords:
- Wirtschaftskriminalität, Red Flags, Process Mining, Fraud Patterns
- Translated keywords:
- Fraud Detection, Red Flags, Process Mining, Fraud Patterns
- TUM classification:
- WIR 523d
- Abstract:
- Wirtschaftskriminelles Verhalten wird häufig identifiziert, indem man große Datenmengen aus IT Systemen nach Unregelmäßigkeiten durchsucht. Dies führt jedoch oft zu einer hohen Anzahl an falsch-positiven Werten. Ziel ist die Reduktion der falsch-positiven Werte im Einkaufsprozess durch die Kombination des Red Flag Ansatzes mit Process Mining und der Verknüpfung von Red Flags zu Fraud Patterns. Hierzu wurde ein Prototyp entwickelt und mit synthetischen und realen Datensätzen zweier Unternehmen ev... »
- Translated abstract:
- Fraud detection often includes analysing large datasets of IT systems to locate irregularities. This often results in a large number of false positives. The aim of the dissertation is to reduce the number of false positives by combining the red flag-based approach with process mining and by combining red flags to fraud patterns. For this purpose, a prototype was developed and evaluated with synthetic and real data sets from two companies.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1459272
- Date of submission:
- 13.12.2018
- Oral examination:
- 26.07.2019
- File size:
- 10854130 bytes
- Pages:
- 423
- Urn (citeable URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20190726-1459272-1-5
- Last change:
- 05.11.2019
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