GIAN LẬN TIỀN LƯƠNG PAYROLL FRAUDGian lận trong thanh toán lương là khi một tổ chức trả tiền cho một nhân viên hoặc một nhân viên hư cấu cho các dịch vụ không được thực hiện.. Chúng ta
GIAN LẬN TIỀN LƯƠNG ( PAYROLL FRAUD)
Gian lận trong thanh toán lương là khi một tổ chức trả tiền cho một nhân viên hoặc một nhân viên hư cấu cho các dịch vụ không được thực hiện Chúng ta đề cập đến các kế hoạch gian lận thanh toán trái ngược với việc lạm dụng, khi nhân viên sử dụng quá mức thời gian cá nhân để lướt web, truy cập các trang mạng xã hội, thực hiện cuộc gọi điện thoại, gửi email và nhắn tin.
Các kế hoạch thanh toán gian lận được chia thành ba hạng mục chính: nhân viên ma, làm sai lệch thời gian tăng ca hoặc số giờ làm việc và gian lận liên quan đến hoa hồng. Nhân viên ma có thể là người thực sự hoặc hư cấu, và chưa bao giờ tồn tại trong tổ chức Người có thẩm quyền hoặc sở hữu quyền truy cập máy tính sẽ thuê người làm việc bằng cách đưa vào các tài liệu thích hợp hoặc bỏ qua các biện pháp kiểm soát để tạo ra nhân viên mới trong hệ thống thanh toán lương Việc thiết lập những người không tồn tại này với tên giống với nhân viên thực tế sẽ làm tăng cơ hội tránh bị phát hiện Những người được phân loại là lao động tạm thời hoặc thời vụ có nguy cơ cao hơn trở thành nhân viên ma hư cấu Những công nhân này thường có tỷ lệ thôi việc cao và khó theo dõi sau khi họ rời khỏi tổ chức, khiến việc gian lận khó bị phát hiện Hơn nữa, những người thực tế đã từng làm việc cho tổ chức có thể vô tình bị lợi dụng như một phần của hành vi gian lận tiền lương Một ví dụ là một người giám sát chấp nhận trả lương trong một hoặc hai chu kỳ trước khi nhân viên bắt đầu làm việc thực sự Một phương pháp khác là không loại bỏ nhân viên bị sa thải khỏi danh sách lương Những người tham gia vào các kế hoạch thanh toán lương bao gồm những người được ghi vào danh sách lương nhưng không cần phải đến làm việc (thường ở các địa điểm xa), và những người có mối quan hệ với người có thẩm quyền, chẳng hạn như thành viên gia đình Những nhân viên ma này có thể không có hoặc có ít nhiệm vụ nhưng lại được trả lương bằng hoặc cao hơn so với nhân viên làm việc full-time có chức danh tương tự.
Người ta đã đề cập rằng các tình huống sử dụng lao động tạm thời có nguy cơ cao hơn bình thường đối với nhân viên ma do tỷ lệ thôi việc cao Các tình huống khác có nguy cơ tạo ra nhân viên ma bao gồm:
▪ Thuê lao động nước ngoài - kẻ lừa đảo có thể cáo buộc rằng người lao động đã quay trở lại quê hương của họ nếu bị thẩm vấn.
▪ Tổ chức có quy mô lớn và địa điểm ở xa khiến việc giám sát trở nên khó khăn hơn.
▪ Các bộ phận có tính phân cấp cao và độc lập có hệ thống thanh toán lương riêng.
▪ Các bộ phận được quản lý bởi người có thẩm quyền cao.
▪ Bộ phận này có số lượng lớn nhân viên làm các công việc ở cấp độ đầu vào, chẳng hạn như tổng đài.
▪ Thiết lập tiền gửi trực tiếp cho nhân viên khi các thủ tục tuyển dụng thông thường được thông qua.
▪ Bất kỳ thay đổi nào đối với hồ sơ tổng thể về bảng lương, chẳng hạn như sửa đổi lộ trình gửi tiền trực tiếp, có thể được thực hiện mà không cần các kiểm tra và cân nhắc khác.
Cho dù nhân viên ma là hư cấu hay có thật, chu kỳ thanh toán lương yêu cầu họ phải được thêm vào tệp chính bảng lương với các thông tin liên quan, chẳng hạn như mức lương theo giờ hoặc số tiền lương Hệ thống theo dõi thời gian phải được cung cấp thông tin, chẳng hạn như số ngày nghỉ phép đối với nhân viên làm công ăn lương và số giờ làm việc đối với nhân viên làm việc theo giờ Tiền lương phải được phát hành và sau đó được giao cho nhân viên ma hoặc đồng phạm bằng cách gửi tiền trực tiếp hoặc giao nhận vật lý.
Làm giả giờ tăng ca hoặc làm giả giờ làm việc có thể xảy ra ở mọi tổ chức.Nhân viên có thể chịu trách nhiệm nhập số giờ làm việc của họ và gửi yêu cầu làm thêm giờ Việc
Too long to read on your phone? Save to read later on your computer
Save to a Studylist bổ sung thêm thời gian khi thực hiện việc này là một vấn đề đơn giản Những bổ sung nhỏ có thể không được người giám sát có thẩm quyền chú ý Khi người giám sát ủy quyền lỏng lẻo hoặc khi có sự thông đồng với người giám sát, số tiền lớn hơn có thể bị lừa gạt Các tài liệu về thời gian cũng có thể bị làm giả bằng cách giả mạo chữ ký ủy quyền hoặc bị thay đổi sau khi được phê duyệt Nếu quy trình phê duyệt được thực hiện qua hệ thống thời gian máy tính, kẻ lừa đảo có thể có quyền truy cập được mật khẩu Điều này đặc biệt đúng nếu kẻ lừa đảo hoặc đồng phạm làm việc trong bộ phận thanh toán lương Trong khi những nhân viên được trả lương được quyền làm thêm giờ có thể sử dụng cơ chế làm thêm giờ giả mạo, những người không thể yêu cầu làm thêm giờ phải tăng mức lương của họ như một cách để bỏ túi những khoản tiền bổ sung không đáng có Họ cần quyền truy cập vào tệp tổng thể về bảng lương để thay đổi mức lương của họ Nhiều khả năng sẽ có sự thông đồng với một nhân viên có quyền thay đổi mức lương hoặc, trong trường hợp là nhân viên theo giờ, mức lương theo giờ. Những nhân viên này, nếu có cơ hội, có thể sẽ tham gia vào các chương trình hoàn trả chi phí, như đã thảo luận ở Chương 11.
Gian lận liên quan đến hoa hồng thường liên quan đến việc giả mạo số lượng bán hàng của nhân viên Giá của các mặt hàng được bán có thể được tăng nội bộ hoặc tăng tỷ lệ hoa hồng để tăng số tiền hoa hồng Tương tự như việc tăng lương, việc thay đổi tỷ lệ hoa hồng cần có quyền truy cập vào hồ sơ chính về bảng lương mà có thể được thực hiện bằng cách thông đồng
Khi cơ cấu tỷ lệ hoa hồng sao cho sau khi vượt quá hạn ngạch nhất định, tỷ lệ cao hơn sẽ được áp dụng cho tất cả doanh số bán hàng thực hiện trong năm, sẽ có động cơ để thúc đẩy doanh số bán hàng cao hơn Tiền thưởng được trả sau khi đạt được hạn ngạch đã đặt ra có thể có tác dụng tương tự Doanh số bán hàng gần cuối năm cần được xem xét lại vì doanh số bán hàng có thể được đặt trước và sau đó bị hủy sau cuối năm Có thể xảy ra tình trạng bán hàng quá mức cho khách hàng với những hứa hẹn về chính sách hoàn trả miễn phí đối với hàng hóa chưa sử dụng hoặc chưa bán được Nhân viên bán hàng có thể đang cung cấp cho khách hàng những lợi ích trái phép hoặc các các điều khoản thanh toán linh hoạt, thuận lợi đối với khách hàng Đôi khi, nhân viên bán hàng có thể tạo ra doanh số bán hàng cho một khách hàng hợp tác và sau đó hoàn trả một phần hoặc toàn bộ số tiền cho khách hàng nếu tiền thưởng hoặc mức tăng tỷ lệ hoa hồng cao hơn số tiền được hoàn lại.
DỮ LIỆU VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU ( DATA AND DATA FAMILIARIZATION)
Case study sử dụng dữ liệu bảng lương thực tế từ Bảng lương của Bang Oklahoma từ Quý 1 năm 2012 đến Quý 4 năm 2012 Trường EMPLOYEE_ID đã được thêm vào dữ liệu gốc để hiển thị thay cho tên nhân viên thực tế
Dữ liệu được sử dụng để chứng minh cách tìm ra điểm bất thường Tất cả dữ liệu đều có sự bất thường Hầu hết các bất thường đều do hệ thống kinh doanh gây ra và không phải là gian lận, nhưng phải lưu ý rằng các đó là dấu hiệu cảnh báo gian lận tiềm ẩn. Hầu hết các bất thường đều có thể giải thích và dự đoán được, nhưng cũng cần được điều tra để đưa ra kết luận
Khi lấy dữ liệu tệp bảng lương chính, phải thỏa yêu cầu bao gồm tối thiểu các trường sau:
- Tên nhân viên (họ và tên)
- Số an sinh xã hội hoặc Số bảo hiểm xã hội
- Thông tin ngân hàng gửi tiền trực tiếp
- Mã phân loại nhân viên
- Mức lương (theo giờ và theo lương)
- Mức lương làm thêm giờ
- Mã số lương (thuế khấu trừ, y tế và các phúc lợi khác, v.v.)
- Trường bổ sung/sửa đổi có ngày liên quan và người cho phép thực hiện việc đó
Các tệp dữ liệu bảng lương hàng quý đã được tải xuống ở các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy (định dạng CSV) Khi nhập bốn tệp này ở mỗi năm vào IDEA, lưu ý cần đánh dấu tick để chọn mục hàng hiển thị đầu tiên là tên trường Tệp CSV chứa ba trường là ngày và IDEA tự động gán chúng làm trường ký tự Đối với mỗi trường trong số ba trường, phải đổi loại trường thành dạng “Date” với định dạng chính xác là DD- MMM-YY, như được nhập trong Hình 2.1 Điều này sẽ tránh được việc phải thay đổi từ trường ký tự sang trường ngày tháng trong IDEA
Sau khi nhập tệp đầu tiên (ví dụ: Quý 1), tệp định nghĩa bản ghi (RDF) sẽ được tạo tự động và lưu trong thư mục Import Definitions.ILB bên trong project folder Các tệp CSV tiếp theo có thể được nhập tương tự bằng cách này Không cần thực hiện bất kỳ thay đổi nào đối với các trường ngày tháng được IDEA chọn ban đầu làm trường ký tự vì những trường này đã được xác định trong RDF.
Hình 2.1 Chuẩn bị các trường dữ liệu để nhập vào tệp
Sau khi nhập bốn quý năm 2012 vào IDEA, sử dụng tính năng Append để thêm dữ liệu vào và tạo tệp có tên “Payroll 2012” (Bảng lương năm 2012) chứa các dữ liệu cho cả bốn quý Tệp “Payroll 2012” chứa các trường được hiển thị trong Hình 2.2.
Hình 2.2 Các trường của “Payroll 2012”
Tập dữ liệu không chứa mã số nhân viên hoặc số nhận dạng Để nhận dạng nhân viên cụ thể một cách chính xác bằng các tính năng như tóm tắt, nối hoặc trích xuất, chúng tôi cần bao gồm ba trường riêng lẻ: LAST_NAME (họ), FIRST_INITIAL (chữ cái đầu tiên trong tên) và MIDDLE_INITIAL (chữ cái đầu trong tên lót) Vì có thể cần phải làm điều này nhiều lần nên việc chuẩn bị trước dữ liệu có thể giúp tiết kiệm công sức và thời gian Có thể thêm một trường mới có tên NAME bằng phương trình LAST_NAME + “ ” + FIRST_INITIAL + “ ” + MIDDLE_INITIAL Điều này nối ba trường liên quan đến tên thành một trường theo họ, một khoảng cách trước chữ cái đầu tiên trong tên và một khoảng cách khác trước chữ cái đầu tiên của tên lót Tiếp theo đó chỉ cần chọn trường NAME khi áp dụng các bài kiểm tra phân tích Vì mục đích của case study này, trường EMPLOYEE_ID được tạo và nội dung được tạo dựa trên trường NAME mới.
Chúng ta nên xem số liệu thống kê trường trong Hình 2.3 để biết ý nghĩa của dữ liệu đó.
Hình 2.3 Thống kê trường số cho tập dữ liệu “Payroll 2012”
Tổng số mẫu là 1.798.710 Trong trường HOURS, có 250.464 dữ liệu bằng 0, và chúng đã được dự đoán trước trong trường này Tuy nhiên, trường AMOUNT chứa 198.142 dữ liệu bằng 0 nên có thể phải loại trừ dữ liệu bằng 0 trong các phương trình trong tương lai để có được kết quả thích hợp
Tiếp theo, kiểm tra số liệu thống kê trường cho các trường là ngày trong Hình 2.4
Dữ liệu REPORT_DATE sớm nhất và mới nhất là báo cáo hàng tháng nên phạm vi ngày có thể dự đoán được CHECK_DATE có một số dữ liệu nằm ngoài năm 2012 có thể cần điều tra IDEA cung cấp dữ liệu về Earliest (ngày đầu tiên) và Latest (ngày cuối
103.278 và dữ liệu sẽ tự động hiển thị) Trong trường hợp này, ngày thanh toán ngày
31 tháng 10 năm 2011 là số tiền thu hồi từ bảng lương âm $2.500,00 Cần lưu ý là không có khoản thanh toán nào được thực hiện vào bất kỳ ngày Thứ Bảy nào nhưng có
84 khoản thanh toán được thực hiện vào Chủ nhật Nếu nhấp vào số 84 trong Items on Sunday trong trường CHECK_DATE, chúng ta sẽ thấy kết quả được hiển thị như trong Hình 10.5
Khi kiểm tra, xác định được rằng các khoản thanh toán vào ngày Chủ Nhật đều do cùng một cơ quan thực hiện để trả lương Tất cả 84 bản ghi đều có khoảng trống trong trường LAST_NAME Mặc dù chúng có thể đã bị xóa vì lý do riêng tư trước khi thông tin về bảng lương được công bố trên trang web, nhưng đây cũng có thể là vấn đề kiểm soát đối với hệ thống trả lương Do thực tế là tất cả các khoản thanh toán đều được thực hiện bởi một cơ quan duy nhất vào Chủ nhật và trường LAST_NAME không có thông tin nên những mục này sẽ được truy vấn sau này.
Hình 2.4 Thống kê trường ngày cho tập dữ liệu của “Payroll 2012”
Hình 2.5 Items on Sunday của trường CHECK_DATE
Chúng ta có thể tóm tắt ACCOUNT bằng cách tính tổng và tính trung bình các trường HOURS và AMOUNT Chọn để hiển thị cả trường ACCOUNT_DESCRIPTION.
Hình 2.6 Tóm tắt theo trường ACCOUNT (tài khoản)
Có 23 loại tài khoản cho toàn bộ tập dữ liệu trong Hình 2.6 Vì tài khoản 511140 biểu thị tiền lương giảng dạy nên có thể kết luận rằng không phải tất cả 23 loại tài khoản sẽ được tất cả các cơ quan khác nhau sử dụng vì không phải cơ quan nào cũng tuyển dụng giáo viên.
Có thể xác định số lượng đại lý bằng cách tóm tắt theo AGENCY_NUMBER (mã số đại lý), tính tổng và tính trung bình trên các trường HOURS và AMOUNT; và nên chọn hiển thị trường AGENCY_NAME (tên đại lý).
Hình 2.7 Tóm tắt theo Agency Number (mã số đại lý)
Tệp kết quả chứa 159 bản ghi, mỗi bản ghi đại diện cho một cơ quan Số lượng bản ghi đại diện cho số lượng giao dịch Ví dụ: bản ghi 23 hiển thị số cơ quan 13100, là Cục Cải huấn; có 124.255 giao dịch trả lương với tổng trị giá 167.406.142,31 USD Số tiền thanh toán trung bình là $1.347,28 Tuy nhiên, trong quá trình kiểm tra số liệu thống kê hiện trường, có một số dữ liệu bằng 0 Nếu Bộ Cải huấn có dữ liệu bằng 0 trong khoản thanh toán của họ thì mức trung bình được hiển thị trong Hình 2.7 thấp hơn mức trung bình thực tế do số tiền bằng 0 được tính là dữ liệu hợp lệ
Trước khi xác định có bao nhiêu nhân viên trong bảng lương của bang, hãy xem có bao nhiêu kết quả giao dịch trong đó trường LAST_NAME của nhân viên bị trống Chúng ta có thể sử dụng LAST_NAME = = “ ” để thực hiện, như trong Hình 2.8
Hình 2.8 Xác định có bao nhiêu bản ghi không có họ
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ( DATA ANALYSIS)
a) Blank Contents in the Last-Name Field ( Nội dung trống trong trường Last-Name) File Payroll 2012 có 42.831 bản ghi trong đó trường Last- Name trống và một số bản ghi có số 0 trong trường AMOUNT, nên cần phải xác định xem liệu có bất kỳ Last- Name trống nào trong số này thuộc công ty cái mà chúng ta cần tập trung vào Sử dụng tiêu chí phương trình của LAST_NAME == “ ” AND AMOUNT < > 0,00, đã tìm thấy 23 bản ghi Trong 23 giao dịch này bao gồm trả lương thường xuyên, không thường xuyên, làm thêm giờ và lương thâm niên cần được xem xét chi tiết hơn Tương tự như đã làm ở file “Payroll 2012”, chúng ta sẽ tổng hợp trường ACCOUNT, tính tổng số trên trường HOURS (Giờ làm) và AMOUNT (Số tiền) rồi chọnACCOUNT_DESCRIPTION để hiển thị như hình 3.1.
Hình 3.1 Tóm tắt theo tài khoản cung cấp cho 9 loại thanh toán tiền lương cho “ the Department of Corrections” Để xác định số lượng nhân viên tại công ty này cũng như tổng số giờ và số tiền thanh toán của họ với mức trung bình Thay vì sử dụng trường NAME (TÊN) đã chuẩn bị trước, chúng ta sẽ tóm tắt bằng cách sử dụng ba trường tên liên quan để hiển thị thời gian tiết kiệm mà được cung cấp như NAME (hoặc EMPLOYEE_ID) Chúng ta cũng cần chọn trường EMPLOYEE_ID để hiển thị trong kết quả của mình.
Hình 3.2: Tóm tắt theo Name trung bình số giờ làm và số tiền.
Chúng ta có thể thấy rằng trong số 23 giao dịch có khoảng trống trong Last- Name, đó là có thể chỉ dành cho một nhân viên, vì vậy có thể giữ sự tập trung ở mức tối thiểu cho công ty này Ở đó thực tế là 24 bản ghi (7 cộng 17) nhưng một bản ghi có số 0 trong trường AMOUNT Có tổng cộng 4.707 bản ghi bao gồm hai họ trống Những không gian nổi bật tùy chọn được bật trong IDEA Bạn có thể thấy rằng số lượng khoảng trống đã nhập khác nhau ở hai bản ghi đầu tiên trong IDEA coi những khoảng trống khác nhau này là những kỷ lục độc đáo Nếu chúng tôi chỉ tóm tắt trên trường NAME (hoặc EMPLOYEE_ID), Phân tích dữ liệu sẽ chỉ có 4.706 hồ sơ Ví dụ này nhấn mạnh rằng không phải tất cả khoảng trống đều bình đẳng; chúng trống theo nhiều cách khác nhau. b) High Number of Payments (Số lượng thanh toán cao)
Chúng ta thường xem xét những nhân viên nhận được khoản thanh toán cao nhất, vì vậy chúng tôi lập chỉ mục theo thứ tự giảm dần của trường AMOUNT_SUM.
Số lượng hồ sơ cao thể hiện số lượng thanh toán cao Ngay cả khi thừa nhận thực tế là có thể có một số lượng bằng 0 sẽ làm tăng số lượng bản ghi, điều này có vẻ như quá đáng Để hiểu rõ hơn về phạm vi của số lượng thanh toán cao, chúng ta có thể lập chỉ mục trường NO_OF_RECS theo thứ tự giảm dần.
Tại sao những nhân viên này nhận được thanh toán thường xuyên như vậy? Tại sao số giờ của họ lại cao như vậy? Người ta dự kiến rằng một nhân viên trung bình sẽ có hơn 2.000 giờ mỗi năm bao gồm thời gian làm thêm Chúng tôi sẽ thực hiện các phân tích chính xác hơn bằng cách xem xét các loại thanh toán khác nhau sau này Hiện tại, việc xem xét trực quan nhanh chóng thông tin chi tiết của những nhân viên có thành tích cao nhất cho thấy các khoản thanh toán có thể bị trùng lặp Sử dụng “Department of Corrections-13100”, chúng ta có thể phát hiện khóa trùng lặp (Duplicate Key Detection) để định lượng việc xem xét nhanh. c) Duplicate Key Detection (Phát hiện khóa trùng lặp)
Có nhiều khóa mà có thể sử dụng buộc tất cả các khóa phải giống nhau trước khi hồ sơ được khớp Trong ví dụ này, chúng ta muốn thấy các khoản thanh toán tiền lương được thanh toán cùng ngày cho cùng một nhân viên cho trong cùng một loại bảng lương. nào mà nhân viên được trả lương lương thường xuyên và một số thứ khác chẳng hạn như làm thêm giờ. Đã có 2.195 bản ghi khớp với các lựa chọn trùng lặp của chúng ta trong hình dưới Một số bản sao hợp lệ, chẳng hạn như đảo ngược khoản lương được thực hiện do lỗi được xử lý trong cùng một ngày Vì chúng ta thiếu số lượng nhân viên thực tế (chúng ta đã tạo ra ID nhân viên theo tên), có thể có một số nhân viên có cùng họ và cùng tên viết tắt đầu tiên và tên đệm Dù thế nào đi nữa, những khoản thanh toán trùng lặp này phải được xem xét chi tiết hơn để loại bỏ những điểm bất thường có thể tiềm ẩn gian lận.
Phát hiện khóa trùng lặp bổ sung hoặc các thử nghiệm giống nhau có thể được thực hiện bao gồm:
● Cùng một nhân viên, cùng ngày thanh toán, cùng hình thức thanh toán và số tiền như nhau.
● Cùng một nhân viên, cùng ngày trả lương và cùng giờ.
● Cùng một nhân viên, cùng ngày thanh toán, cùng hình thức thanh toán và cùng giờ. d) Payments on Last Day of the Month (Thanh toán vào ngày cuối cùng của tháng)Khi chúng ta xem ngày thanh toán, khi hầu hết các giao dịch thường xuyên trả lương được diễn ra vào cuối tháng hoặc thứ Sáu cuối cùng của tháng (nếu ngày cuối cùng trong tháng rơi vào cuối tuần) Công ty này không xử lý các khoản thanh toán trên những ngày cuối tuần.
Chúng ta có thể thêm một số trường mà không cần IDEA áp dụng chúng cho đến khi nút OK được chọn Trong hình, chúng ta tạo tên trường DAY, MONTH và YEAR và nhập các phương trình @function liên quan Đối với mỗi trường, chúng ta nhập CHECK_DATE làm trường tham chiếu để trích xuất thông tin từ đó Trong trường cuối cùng, @LastDayOfMonth trả vào ngày cuối cùng của tháng IDEA cho phép sử dụng những lĩnh vực mới này Nếu chúng ta muốn kiểm tra xem các khoản thanh toán có được thực hiện vào ngày cuối cùng của tháng hay không, cần xem xét ngày cuối cùng của tháng rơi vào ngày cuối tuần.
Trong những trường hợp đó, thanh toán được thực hiện vào thứ Sáu trước cuối tuần. Chúng ta nên xem xét khả năng thứ Sáu trước cuối tuần có thể là ngày nghỉ lễ Chúng ta sẽ phải nối thêm một trường mới gọi là:
@ (( _ _ _ ) , , ) If LAST DAY OF MTH-3 DAY
Trường sẽ hiển thị số 1 nếu ngày cuối cùng của trường tháng tối thiểu là 3 ngày tính vào cuối tuần và một ngày nghỉ lễ là số nhỏ hơn ngày thanh toán Ngược lại, nếu điều kiện không khớp thì trường sẽ hiển thị số 2 để thể hiện không thanh toán vào ngày cuối cùng của tháng Điều này sẽ tốt khi chúng ta xem xét các khoản thanh toán cho tiền lương định kỳ, thường được trả mỗi tháng một lần vào cuối tháng. e) Analyzing Files by Payment Type (Phân tích File bằng các loại thanh toán) Chúng ta sẽ thực hiện bước “Trích xuất giá trị chính” để tạo cơ sở dữ liệu riêng cho từng số tài khoản Trong trường hợp này, chọn trường ACCOUNT_DESCRIPTION làm khóa thay vì số tài khoản để tên tệp hiển thị loại thanh toán Cái này giúp chúng ta không phải đối chiếu chéo số tài khoản với mô tả Chúng ta nhập làm tiền tố cho từng cơ sở dữ liệu đầu ra “ACCOUNT= ”.
Khi chọn trường ACCOUNT_DESCRIPTION làm khóa, IDEA sẽ tự động xác định rằng có chín khóa duy nhất và liệt kê chúng Có thể xóa dấu kiểm bên cạnh mỗi khóa mà bạn không muốn tạo cơ sở dữ liệu riêng Đối với ví dụ này, hãy để mặc định tất cả các phím được chọn Chọn nút OK, chín tệp sẽ được tạo sẽ được hiển thị. f) Regular Salary Payments ( Thanh toán lương thường xuyên)
File lương trả thường xuyên có 65.113 bản ghi Kỳ vọng rằng vì đây là những khoản thanh toán lương thường xuyên nên hầu hết trong số 65.113 giao dịch đều diễn ra vào cuối tháng Có thể mở file này để kiểm tra một cách chi tiết hơn Áp dụng tiêu chuẩn “PAID_LAST_DAY_OF_MTH = 2” để hiển thị 18.431 bản ghi trường hợp thanh toán không được thực hiện vào cuối tháng Thêm trường mới có tên
“DAY_OF_WEEK”, sử dụng phương trình “@Dow(CHECK_DATE)” trả về một số đại diện cho ngày trong tuần Số 1 là chủ nhật, 2 là thứ Hai, và 7 đại diện cho thứ bảy Điều này cho phép chúng ta xem liệu rằng có bất kỳ mô hình thanh toán vào ngày nào trong tuần không được thực hiện vào cuối tháng.
Kiểm tra chi tiết một số khoản thanh toán được thực hiện ngoài ngày cuối cùng của tháng là việc nên được thực hiện Chúng ta cũng nên xem xét chi tiết về các khoản thanh toán lương cao thường xuyên Để xác định giới hạn cho số tiền cần xem xét, chúng ta có thể phân loại số tiền để xem phạm vi trả lương định kỳ Phần lớn số tiền lương thường xuyên được trả nằm trong khoảng từ 2.000 USD đến 4.000 USD Chiếm hơn 75% giá trị USD Tất cả 16 khoản thanh toán của trên 15.000 USD trong các trường hợp ngoại lệ giới hạn trên cần được xem xét và một số trong số 240 các khoản thanh toán từ 10.000 USD đến 15.000 USD cũng cần được kiểm tra g) Overtime Wages Payments (Thanh toán tiền lương làm thêm giờ)
ĐĂNG KÝ LƯƠNG (THE PAYROLL REGISTER)
- Sổ đăng ký lương gồm các thông tin sau:
+ Họ và tên nhân viên
+ Số giờ làm việc hàng ngày
+ Tổng lương làm thường xuyên
+ Khoản khấu trừ bắt buộc của chính phủ
+ Các khoản khấu trừ khác
- Làm cách nào để kiểm tra xem trong doanh nghiệp của mình có đang xảy ra tình trạng “ nhân viên ma”
+ Xem xét tỷ lệ chênh lệch giữa số tiền trước và sau thuế Vì thông thường, các “ nhân viên ma” mong muốn được tối đa hóa số tiền sau thuế nên họ thường sẽ tạo ra tình trạng miễn trừ thuế cao nhằm giảm thiểu việc khấu trừ thuế và tối thiểu hóa việc tham gia vào các công việc trong công ty
+ Đồng thời, kiểm tra thủ công các khoản mục khác mà không có trên hệ thống của công ty
- Đối chiếu, kiểm tra bảng thanh toán lương với các dữ liệu khác trong trường hợp: + Các khoản thanh toán được thực hiện ngoài ngày bắt đầu hoặc kết thúc công việc được ghi trong bảng lương tổng hợp.
+ Các khoản thanh toán cho người lao động không có trong hồ sơ tổng thể về bảng lương.
+ Sự khác biệt về mức lương giữa sổ đăng ký bảng lương và hồ sơ tổng thể về bảng lương.
+ Nhân viên được mã hóa là nhân viên tích cực và không có khoản thanh toán nào trong sổ đăng ký bảng lương Cái này tài khoản nhân viên có thể được dành riêng để sử dụng cho việc gian lận tiền lương trong tương lai.
+ Trả lương cho nhân viên theo giờ không nằm trong hệ thống ghi chép thời gian. + Giờ hệ thống không khớp với giờ đăng ký bảng lương.
+ Các khoản thanh toán cho nhân viên không có trong nhật ký hệ thống, chẳng hạn như nhật ký máy tính, thẻ truy cập nhật ký truy cập hoặc nhật ký sử dụng điện thoại.
KIỂM TRA TRÊN BẢNG LƯƠNG VÀ HOA HỒNG (PAYROLL MASTER
Một số thử nghiệm có thể được áp dụng đối với tệp bảng lương để phát hiện các dấu hiệu cảnh báo về nguy cơ gian lận tiềm ẩn Các tập bảng lương phải luôn được lấy và đề xuất về các thủ tục kiểm tra việc thanh toán hoa hồng cũng nên được lập thành danh sách.
Kiểm tra tệp tin Bảng lương chính: Áp dụng tính năng phát hiện khóa trùng lặp trên thông tin ngân hàng chuyển khoản trực tiếp của nhân viên, điều này nhằm kiểm tra thông tin ngân hàng của nhân viên, đảm bảo rằng không có thông tin nào bị trùng lặp hoặc không hợp lệ. Áp dụng tính năng phát hiện khóa trùng lặp trên thông tin liên hệ của nhân viên, điều này giúp kiểm tra xem có thông tin liên hệ nào bị trùng lặp trong danh sách nhân viên hay không, đảm bảo rằng mỗi nhân viên chỉ có một bản ghi chép thông tin duy nhất trong tệp tin.
Tìm kiếm và kiểm tra địa chỉ của nhân viên, khi địa chỉ hòm thư được sử dụng thay vì địa chỉ thực tế của nhân viên cũng có thể là nguy cơ gian lận.
Xác định các thông tin còn trống trong danh sách thông tin của nhân viên như số điện thoại, địa chỉ, ngày sinh, v.v Điều này giúp phát hiện các lỗ hổng dữ liệu và đảm bảo tính đầy đủ, chính xác của thông tin nhân viên.
Xác định và kiểm tra những thay đổi địa chỉ thường xuyên, liên tục của nhân viên có thể là dấu hiệu của việc sử dụng địa chỉ không chính xác.
Quan sát biến động trong mã lương của nhân viên, bất kỳ sự thay đổi đột ngột hoặc không rõ nguyên nhân nào cũng có thể cảnh báo một nguy cơ gian lận trong hệ thống bảng lương.
Xác định nhân viên có sự thay đổi hay không trong quá trình nghỉ phép hoặc nghỉ ốm của họ, có thể sẽ xảy ra một nguy cơ gian lận khi không có báo cáo chính xác về việc nghỉ phép hoặc ốm.
Xác định nhân viên có ít hoặc không có những khoản khấu trừ tự nguyện cho bảo hiểm y tế, bảo hiểm nhân thọ và các khoản phúc lợi hưu trí, điều này có thể dẫn đến một rủi ro gian lận khi họ không tham gia hoặc không được khấu trừ các khoản phí này một cách hợp lý, chính xác.
Xác định, kiểm tra xem có những người chưa từng được tăng lương hoặc có mức lương tăng đáng kể trên bảng lương, sự không cân đối này có thể báo hiệu một nguy cơ gian lận trong việc thay đổi lương.
Xem xét và đánh giá những nhân viên được mã hóa làm việc tạm thời hoặc nhân viên thời vụ, bao gồm cả những người được trả lương qua công ty cung cấp nhân sự Những kiểu nhân viên này có thể có nguy cơ tạo nên rủi ro cao hơn do tính chất công việc không ổn định hoặc được quản lý một cách thiếu chặt chẽ.
Kiểm tra địa chỉ nhân viên trong tệp tin bảng lương chính để so sánh với địa chỉ nhà cung cấp, điều này giúp phát hiện các kế hoạch lừa đảo liên quan đến việc sử dụng địa chỉ không chính xác hoặc không tồn tại.
Kiểm tra thanh toán hoa hồng:
Kiểm tra việc trả hoa hồng quá mức bằng cách chọn các khoản thanh toán có giá trị cao (chọn 10% khoản cao nhất) hoặc số lượng lớn hoa hồng, điều này giúp phát hiện và kiểm soát việc trả hoa hồng quá mức cho nhân viên hoặc sự vi phạm trong quy trình trả hoa hồng, có khả năng gian lận.
Liên kết các khoản thanh toán hoa hồng với doanh số bán hàng của từng nhân viên bán hàng: Xác định mối liên hệ giữa khoản thanh toán hoa hồng và doanh số bán hàng của từng nhân viên Nếu có sự không phù hợp giữa hoa hồng và doanh số bán hàng, có thể phát hiện việc chi trả hoa hồng không hợp lý hoặc việc gian lận trong báo cáo doanh số bán hàng.
Liên kết các khoản thanh toán hoa hồng với chi phí đi lại và giải trí Nếu một nhân viên bán hàng có các chi phí đi lại và giải trí vượt quá mức hợp lý và không có sự liên kết rõ ràng với doanh số bán hàng, có thể cần tiến hành điều tra để xác định sự không phù hợp hoặc gian lận trong việc trả hoa hồng.
Thực hiện kiểm tra phát hiện khóa trùng lặp trên tệp tin bán hàng để tìm các hóa đơn trùng lặp được xử lý và kiểm tra cùng một số tiền vào cùng một ngày bởi cùng một nhân viên bán hàng cho cùng một khách hàng, nếu có sự trùng lặp, có thể đó là một tín hiệu của việc xử lý lỗi hoặc gian lận.
