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Dire que le monde a changé depuis la pandémie serait un euphémisme, et pour les entreprises, cela ne pourrait être plus vrai, notamment lorsqu'il s'agit de traiter des cas de fraude.

Pendant la pandémie, les gouvernements ont mis en place des mesures conçues pour aider les entreprises à rester à flot. Quelques-unes de ces mesures comprenaient des prêts aux petites entreprises et le soutien des salaires des employés pendant les fermetures. Des milliers de milliards ont été dépensés, mais tous ceux qui bénéficient de l'aide ont-ils été les bénéficiaires de bonne foi ? Pas tout.

On estime que plus de 10% de réclamations, indépendamment de la juridiction ou du régime gouvernemental, sont frauduleuses. Encore plus ont été déposées de manière incorrecte ou sans qu'il soit clair si la société répondait aux critères de soutien en premier lieu. Les gouvernements d'Europe et du monde entier cherchent maintenant à déterminer si les fonds fournis l'ont été par un comportement frauduleux ou s'il s'agissait de réclamations valables avec des preuves à l'appui.

Un aspect très préoccupant est de savoir si les employés à qui on a demandé de rester à la maison sont effectivement restés à la maison.

Comment apporter la preuve d'un négatif ? Comment prouver que les employés n'ont pas travaillé?

Prenons le Royaume-Uni comme exemple. Dans le cadre du régime de congé britannique, 80% des salaires des employés ont été couverts par le gouvernement pendant la période de verrouillage forcé. Littéralement du jour au lendemain, on a dit aux habitants du Royaume-Uni de ne pas aller travailler. Pour beaucoup, les travaux pouvaient être effectués à domicile, mais pour la plupart, ce n'était pas une option. C'est un scénario qui s'est déroulé sur tout le continent.

Avec autant de dépenses pour assurer la sécurité et la sécurité des personnes, il n'est pas surprenant que les gouvernements aient commencé à chercher à récupérer une partie de ces fonds.

Réclamations d'activités frauduleuses

Dans de nombreux cas, les divergences étaient dues à des erreurs de procédure ou de compréhension et pour celles-ci, un délai de grâce a été accordé pour se présenter et retourner tout avantage injustifié, sans poser de questions. Pour d'autres cependant, qui pourraient avoir agi de mauvaise foi et ne se sont pas manifestés volontairement, de lourdes amendes seraient imposées si des preuves insuffisantes de conformité au régime n'étaient pas suivies.

Comment apporter la preuve d'un négatif ? Comment prouver que les employés n'ont pas travaillé? Les données structurées sont une voie d'informations stockées électroniquement (ESI) qui peuvent fournir des indices supplémentaires menant à des informations sur les activités d'un individu. Composé d'informations ayant des paramètres et une structure organisationnelle prédéfinis, il peut être généré par l'homme ou par une machine.

Les données consistent principalement en des champs remplis de contenu qui peuvent être facilement organisés et recherchés, mais qui ont peu de contexte ou de valeur immédiate. Les numéros d'identification personnels, les emplacements GPS, les numéros de téléphone et pratiquement tout ce qui peut être enregistré ou formaté relèveraient de cette catégorie d'ESI.

Lorsque l'on cherche à définir la journée de travail d'une personne, il est important de comprendre à quelles activités régulières elle participe. Malheureusement, pour ceux qui ont été licenciés, les responsabilités liées au travail ne relèvent pas du cours normal de l'enquête, c'est-à-dire des activités liées au courrier électronique et à l'ordinateur. Cela dit, à l'ère moderne de la technologie, très peu d'emplois échappent complètement au suivi électronique.

Notre approche des données structurées Analyse

iDS a développé une approche pour rassembler cette myriade de flux de données structurés aidant les entreprises à identifier à quoi ressemble « une journée dans la vie » de leurs employés. Appelé "Fact Crashing" et similaire à un exercice de cartographie des données trouvé dans une approche plus standard, les consultants aident à identifier les nombreuses avenues de données stockées qui peuvent aider à définir la journée d'une personne. Des horodatages et des séquences de vidéosurveillance aux services de localisation des mobiles et aux connexions d'identification, des dizaines de points de données peuvent être identifiés. Certains sont facilement collectés et traités tandis que d'autres peuvent être plus difficiles ou protégés par les réglementations sur la confidentialité des données. Cela dit, il suffit de 3 ou 4 pistes bien définies pour créer un solide référentiel d'activité liée au travail.

Une fois que nous savons à quoi ressemble une journée ordinaire pour l'employé moyen, il est relativement simple d'identifier quand cette activité tombe à zéro, exactement ce qu'une organisation rechercherait en essayant de prouver qu'un employé en congé est en fait resté à la maison comme requis. Si ces mêmes flux peuvent être appliqués à l'ensemble d'un département ou à l'ensemble de l'entreprise en général, un consultant enquêteur peut très rapidement identifier ceux qui travaillaient et ceux qui ne travaillaient pas pendant une période de temps spécifiquement définie. Inestimable si un régulateur gouvernemental venait frapper à la porte pour demander si oui ou non les fonds à l'appui du programme ont été correctement distribués.

La technologie de découverte s'est historiquement concentrée sur des formes spécifiques de données. Les e-mails, les documents rédigés par des humains et les chats, pour n'en nommer que quelques-uns, ont tous été au centre des procédures d'interrogatoire numériques, aidant à fournir les preuves nécessaires pour prouver un point ou développer un argument juridique. Certaines enquêtes n'ont pas autant de chance et nous, en tant que consultants, devons chercher ailleurs lorsque nous recherchons des informations susceptibles de clarifier un événement particulier.

 iDS se spécialise dans l'analyse de données structurées, en développant des flux de travail basés sur des procédures et des pratiques d'enquête numériques solides. De l'identification, en passant par la normalisation et l'interrogation, jusqu'à la visualisation et la présentation, les consultants iDS s'associent à leurs clients pour déterminer comment les données structurelles peuvent identifier l'activité de travail, ou mieux encore, son absence lorsqu'elles fournissent la preuve qu'un comportement frauduleux n'existe pas.



iDS fournit des solutions de données consultatives aux entreprises et aux cabinets d'avocats du monde entier, leur donnant un avantage décisif - à la fois dans et hors de la salle d'audience. Nos experts en la matière et nos stratèges de données se spécialisent dans la recherche de solutions aux problèmes de données complexes, garantissant que les données peuvent être exploitées comme un atout et non comme un handicap. Pour en savoir plus sur iDS, visitez iDSinc.com

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