Casi Studio in Evidenza
Indagine Frode Fornitori in Azienda Manifatturiera
Scoperta di uno schema sofisticato di frode negli acquisti nascosto in 5 anni di dati transazionali
La Sfida
Un'azienda manifatturiera di medie dimensioni sospettava frodi sui fornitori dopo aver notato discrepanze durante un audit di routine. L'azienda aveva 5 anni di dati sugli acquisti distribuiti su piu sistemi ERP e database legacy. Le precedenti indagini manuali avevano trovato problemi isolati ma non erano riuscite a identificare l'intera portata del problema.
L'Approccio di MAIA
- Integrazione con tutti i sistemi finanziari in 4 ore
- Analisi di 2,3 milioni di transazioni utilizzando analisi comportamentale e statistica
- Identificazione di entita fornitori con caratteristiche indicative di frode
- Tracciamento dei flussi di fondi per rivelare relazioni nascoste tra fornitori e dipendenti
- Generazione di documentazione pronta per il tribunale con tracce di audit complete
Risultati Chiave
- Rete di societa schermo: 4 entita fornitori controllate da parenti di un responsabile acquisti
- Schema pagamenti duplicati: 847 pagamenti duplicati per un totale di 1,1M EUR in 3 anni
- Manipolazione prezzi: Sovrafatturazione sistematica del 15-40% su beni contrattualizzati
- Indicatori di tangenti: Tempistiche di pagamento inusuali e importi cifra tonda collegati a depositi bancari di dipendenti
Due Diligence per Acquisizione Private Equity
Indagine finanziaria rapida rivela irregolarita materiali prima della chiusura dell'affare
La Sfida
Un fondo di private equity aveva una finestra di 5 giorni per completare la due diligence finanziaria su un target di acquisizione da 75M EUR. I registri finanziari della societa target erano distribuiti su piu sistemi con qualita dei dati inconsistente. I metodi tradizionali di due diligence avrebbero richiesto un minimo di 3-4 settimane.
L'Approccio di MAIA
- Deployment di integrazione rapida con ERP e sistemi contabili del target
- Analisi completa a livello di transazione su 7 anni di dati
- Applicazione di algoritmi di rilevamento frodi sul riconoscimento ricavi
- Identificazione di passivita non dichiarate attraverso analisi dei pattern di pagamento
- Generazione di report esecutivo con evidenze di supporto per le negoziazioni
Risultati Chiave
- Problemi di tempistica ricavi: 3,1M EUR di ricavi riconosciuti prematuramente negli ultimi due trimestri
- Passivita non dichiarate: 1,9M EUR di obblighi di garanzia non riflessi nei bilanci
- Transazioni parti correlate: Pagamenti inusuali a entita collegate al management
- Gap di conformita: Multiple violazioni delle policy di riconoscimento ricavi secondo i principi GAAP
- Manipolazione capitale circolante: Estensione artificiale dei termini di pagamento con fornitori chiave
Automazione Conformita SOX per Servizi Finanziari
Trasformazione del monitoraggio continuo della conformita in un'organizzazione multi-entita
La Sfida
Una societa di servizi finanziari quotata in borsa doveva dimostrare conformita SOX attraverso 15 entita aziendali. Il test manuale dei controlli consumava il 40% della capacita del team di internal audit, e i test periodici significavano che le violazioni non venivano rilevate fino ai cicli di audit.
L'Approccio di MAIA
- Implementazione del monitoraggio continuo dei controlli su tutte le 15 entita
- Automazione dei test di segregazione funzioni con alert in tempo reale
- Configurazione del monitoraggio delle autorizzazioni a livello di transazione
- Creazione di raccolta evidenze automatizzata per la prontezza audit
- Sviluppo di dashboard esecutive per la visibilita sullo stato di conformita
Risultati Raggiunti
- Rilevamento immediato: Violazioni di segregazione funzioni segnalate in minuti vs. scoperta trimestrale
- Preparazione audit ridotta: Pacchetti evidenze automatizzati hanno ridotto il tempo di preparazione del 70%
- Remediation proattiva: Debolezze dei controlli identificate e affrontate prima dell'audit esterno
- Riallocazione risorse: Team internal audit riassegnato a lavoro consulenziale ad alto valore
Programma di Rilevamento Frodi sui Sinistri Assicurativi
Identificazione di reti di frode organizzate e riduzione dei pagamenti fraudolenti
La Sfida
Una compagnia assicurativa regionale stava sperimentando un aumento delle frodi sui sinistri ma mancava della capacita analitica per identificare schemi di frode organizzata. L'Unita Investigazioni Speciali (SIU) era sommersa dalle segnalazioni e non riusciva a distinguere le frodi sofisticate dai sinistri legittimi.
L'Approccio di MAIA
- Analisi di 3 anni di dati storici sui sinistri per stabilire pattern di frode
- Implementazione di scoring in tempo reale per i sinistri in entrata
- Applicazione di analisi di rete per identificare sinistri e richiedenti collegati
- Cross-referencing dei dati sui sinistri con fonti dati esterne
- Prioritizzazione delle segnalazioni SIU per probabilita di frode e impatto potenziale
Risultati Chiave
- Reti organizzate: 12 distinte reti di frode che coinvolgono incidenti simulati e sinistri gonfiati
- Collusione fornitori: Fornitori medici che sovrafatturavano sistematicamente per le cure
- Recidivi: Richiedenti che presentavano sinistri sotto identita multiple presso diversi assicuratori
- Miglioramento elaborazione: Sinistri legittimi elaborati il 50% piu velocemente con verifica automatizzata
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