「明白な経費ポリシーを定め、適切にチェックすることによって、不正の機会を減らす手段はたくさんある。例えば経費管理システムでは、飲食費を不正操作して食品の項目に高額の飲料費を含めたり、一定のコストを超えた食事代を申請したりする状況を防止できる」

　「当社の顧客のケースでは、従業員の中に恋愛関係にあるカップルがいて、この2人が宿泊を伴う会議を手配していたことが分かった。この2人はホテルの部屋の宿泊料を別々に申請していたが、実際には1室に宿泊して、使わなかった部屋の宿泊費は自分のものにしていた」

搾取

　「レポートでは、同じ項目を2回請求する『二重取り』のような不審な経費申請や、常習的に領収書なしで経費を申請する人物も検出できる。他のレポートの利用方法として、特定の従業員の出費を基に、それがその従業員の地位に合致しているかどうかを判断できる。こうした比較検証とデータ分析は、当社の顧客が不正パターンを検出するツールとして非常に役に立っていることは間違いない」

　経費管理製品を手掛けるConcur Technologies（現在はSAPの一部門）の英国エンタープライズ責任者クリス・ベイカー氏も同じ意見だ。「どんな場合も検出より防止の方がいい。われわれはそこに大きな重点を置き、製品の中で特定の不正を防止できる機能を開発している」

　「例えば、2人が同じ食事の領収書を入手して、それぞれが経費を申請する『バディーミール』は、別々の人物の経費報告書から同じ名称を探すことによって検出する。基本的なルールに基づくレポートでそうした不正は見破ることができるが、それでも優れた明確なポリシーと、申請を組織のポリシーと照らし合わせて不審点を検出し、調査できる何らかの監査機能は必要だ」

　ベイカー氏によると、どのようなレポート機能やルールベース分析を製品に盛り込むかをConcurが決めるに当たり、さらに高度なデータ分析が浮上した。「われわれは四半期ごとに何百万という経費申請を処理している。そのためわれわれの下には大量のデータがある。それを詳しい調査に活用し、集約された申請の中からパターンを検出して、継続的な製品の向上に役立てている。われわれの分析では多数の興味深い数字も判明した。例えば不正の85％は、わずか5％の従業員が関わっている」

分析機能の搭載

　それでもベイカー氏は、さらに高度な分析機能が経費管理システムそのものに搭載されるようになる（あるいはアクセスしやすくなる）と予想する。例えば「Oversight」のようなConcur向けのサードパーティー経費分析アプリが既に登場し始めていて、一層の高度化が進む見通しだ。

　「予測学習の未来は複数のシステムの連携にある」とベイカー氏は言う。「不正検出については、例えばデータを会社のCRMや経理システムから引き出し、データの関連性を調べて、その全てを横断するパターンを探し出す。経費詐欺が実際にどの程度大きな問題かは分からないが、紙の領収書が過去のものになりつつある中で、ユーザーは間違いなくシステムをうまく欺く新しい手段を見つける。それを検出するために一層高度な分析技術が必要になる」

　実際に、一部の大手企業や金融機関は既にそうした技術を使っている。大手戦略コンサルタント企業や分析専門企業によれば、経費データをより幅広い分析に取り込んで複数のシステムを参照し、不正行為やコンプライアンス違反の兆候を見つけたいという需要が優良顧客の間で高まりつつあるという。

　PwCのフォレンジックチームディレクター、スティーブン・シェルトン氏は言う。「経費は大きなコストのまとまりだ。分析がビジネスツールとして受け入れられるようになる中で、経費は明らかにそれを応用すべき分野に思える。一般的な経費管理ツールに使われるルールベースのワークフロープロセスでは検出が難しい形態の経費詐欺もある。二重取りや、特定の限度額に満たない申請を繰り返す行為はその一例だ」

　「それぞれの申請はルールに従っているかもしれないが、全体的な行動パターンに目を向ければ、不審な点が見つかるかもしれない。例えば当社の顧客の間で一般的なアプローチとして、個人と部門の両方について経費申請の履歴を調べる。長期的に見ると、特定の人物や部門による申請が、他の人物や部門と懸け離れていることがある。それには正当な理由があるかもしれない。しかし詳しく調べる根拠はある」

異常検出

　シェルトン氏によると、PwCはクラスタリングや予測モデリングなどの技術を使ってデータの異常バターンを検出している。同社はこれを、経費申請履歴などのデータの中から潜在的な異常を見つけたいという法人顧客のために単発で行うこともあり、同地域での料金は3万～5万ポンドだという。

　ビジネスインテリジェンスと分析を手掛けるSASでも、高度な経費分析に対する需要が伸びている。銀行や金融機関の優良顧客対応を専門とする同社ビジネスソリューションスペシャリスト、サンディープ・テンガー氏はこう語る。「多くの企業が総体的な調査へと移行している。そうした高度な分析の導入は多額の投資を伴うことから、経費詐欺のみに重点を絞るのはまだ経済的ではない。それよりも企業は全般的な不正の検出を目的としている」

　「大半は今のところ、極めて単純な実験ツールを使って、これまで分析したことのなかったデータの異常を調べている段階だ。だが今後はインテリジェンス性を高めてリスクを回避し、異常に対して対策を講じることが次の段階となる」

　経費データをCRMや会計システムのデータと組み合わせて高度な分析を適用すれば、従業員同士の結託や、外部の不正組織の一員かもしれない内部関係者、贈収賄や汚職、さらにはテロリストに対する不正な資金提供といった事案を企業が検出しやすくなる。

　技術がさらに成熟すれば、いずれは必然的に、そうした高度な分析ツールが市販の経費管理システムに組み込まれる（あるいは連携が容易になる）だろう。

　将来的には技術よりも文化の方が課題になるかもしれない。組織のために負担した正当な経費については不必要な詮索をすることなく迅速に支払う一方で、疑い深くけちな雇用主に不信の目で監視されていると従業員に感じさせる危険は避ける必要がある。