Kiểm soát nội bộchương 10 payroll fraudgian lận tiền lương

<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

<b>TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - LUẬT</b>

<b>KIỂM SỐT NỘI BỘCHƯƠNG 10PAYROLL FRAUDGIAN LẬN TIỀN LƯƠNG</b>

<b>Giảng viên hướng dẫn: TS. Nguyễn Vĩnh KhươngLớp học phần: 231KK6903</b>

<b>Nhóm 9Thành viên:</b>

3. Phan Thị Anh Phương - K214091902

6. Nguyễn Phương Thúy - K214091905

<i><b><small>Tp. Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2023</small></b></i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 2</span><div class="page_container" data-page="2">

<b>MỤC LỤC</b>

I. GIAN LẬN TIỀN LƯƠNG ( PAYROLL FRAUD)...2

II. DỮ LIỆU VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU ( DATA AND DATA

III. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ( DATA ANALYSIS):...15

IV. ĐĂNG KÝ LƯƠNG (THE PAYROLL REGISTER):...33

V. KIỂM TRA TRÊN BẢNG LƯƠNG VÀ HOA HỒNG (PAYROLL MASTER AND COMMISSION TEST):...35

VI. KẾT LUẬN (CONCLUSION):...38

</div><span class="text_page_counter">Trang 3</span><div class="page_container" data-page="3">

<b>I. GIAN LẬN TIỀN LƯƠNG ( PAYROLL FRAUD)</b>

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 cơng nhân này thường có tỷ lệ thơi 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 vơ 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 khơng 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.

</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4">

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 mơ 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 tốn 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 khơng 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 thơng 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

<b>Too long to read onyour phone? Save to</b>

read later on your computer

Save to a Studylist

</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5">

bổ sung thêm thời gian khi thực hiện việc này là một vấn đề đơn giản. Những bổ sung nhỏ có thể khơng được người giám sát có thẩm quyền chú ý. Khi người giám sát ủy quyền lỏng lẻo hoặc khi có sự thơng 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 khơng 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 thơng 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 hồn 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

</div><span class="text_page_counter">Trang 6</span><div class="page_container" data-page="6">

thể xảy ra tình trạng bán hàng quá mức cho khách hàng với những hứa hẹn về chính sách hồn 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. Đơi khi, nhân viên bán hàng có thể tạo ra doanh số bán hàng cho một khách hàng hợp tác và sau đó hồn 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.

<b>II. DỮ LIỆU VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU ( DATA AND DATA FAMILIARIZATION)</b>

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

- Thông tin ngân hàng gửi tiền trực tiếp - Mã phân loại nhân viên

- Mức lương (theo giờ và theo lương)

</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7">

- 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

</div><span class="text_page_counter">Trang 8</span><div class="page_container" data-page="8">

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 tơi 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.

<b>Data familiarization steps:</b>

Chúng ta nên xem số liệu thống kê trường trong Hình 2.3 để biết ý nghĩa của dữ liệu đó.

</div><span class="text_page_counter">Trang 9</span><div class="page_container" data-page="9">

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 đốn được. CHECK_DATE có một số dữ liệu nằm ngồi năm 2012 có thể cần điều tra. IDEA cung cấp dữ liệu về Earliest (ngày đầu tiên) và Latest (ngày cuối

</div><span class="text_page_counter">Trang 10</span><div class="page_container" data-page="10">

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 khơng có khoản thanh tốn nào được thực hiện vào bất kỳ ngày Thứ Bảy nào nhưng có 84 khoản thanh tốn 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 khơng có thơng tin nên những mục này sẽ được truy vấn sau này.

</div><span class="text_page_counter">Trang 11</span><div class="page_container" data-page="11">

Hình 2.4. Thống kê trường ngày cho tập dữ liệu của “Payroll 2012”

</div><span class="text_page_counter">Trang 12</span><div class="page_container" data-page="12">

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)

</div><span class="text_page_counter">Trang 13</span><div class="page_container" data-page="13">

Có 23 loại tài khoản cho tồn 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 khơng 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 tốn 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 tốn 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

</div><span class="text_page_counter">Trang 14</span><div class="page_container" data-page="14">

Hình 2.8. Xác định có bao nhiêu bản ghi khơng có họ

Quy trình trả về 42.831 bản ghi trong đó trường LAST_NAME trống. Nếu những khoảng trống này xuất hiện trong dữ liệu gốc, kiểm toán viên sẽ đặt câu hỏi về một số giao dịch và phải xác định xem liệu có điểm yếu nào trong hệ thống trả lương hay khơng.

Bằng cách tóm tắt theo trường EMPLOYEE_ID cũng như tính tổng và tính trung bình trên các trường HOURS và AMOUNT, số lượng bản ghi thu được sẽ cung cấp dấu hiệu về số lượng nhân viên trong tập dữ liệu.

Tệp kết quả chứa 126.598 bản ghi, như được hiển thị trong Hình 2.9. Thơng thường, có thể chấp nhận con số này là số lượng người lao động thuộc bang được trả lương vào năm 2012 nếu mã số nhân viên đã có sẵn tệp gốc và không phải được tạo ra. Tuy nhiên, do trường LAST_NAME trống ảnh hưởng đến mã số nhân viên được tạo nên số lượng nhân viên chính xác có thể ít hơn một chút so với hiển thị.

</div><span class="text_page_counter">Trang 15</span><div class="page_container" data-page="15">

Hình 2.9. Tóm tắt theo Employee ID (mã số nhân viên)

<b>III. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ( DATA ANALYSIS):</b>

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 chọn ACCOUNT_DESCRIPTION để hiển thị như hình 3.1.

</div><span class="text_page_counter">Trang 16</span><div class="page_container" data-page="16">

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 tốn 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.

</div><span class="text_page_counter">Trang 17</span><div class="page_container" data-page="17">

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 tơi 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)

</div><span class="text_page_counter">Trang 18</span><div class="page_container" data-page="18">

Chúng ta thường xem xét những nhân viên nhận được khoản thanh tốn 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 tốn cao, chúng ta có thể lập chỉ mục trường NO_OF_RECS theo thứ tự giảm dần.

</div><span class="text_page_counter">Trang 19</span><div class="page_container" data-page="19">

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 thơng tin chi tiết của những nhân viên có thành tích cao nhất cho thấy các khoản thanh tốn 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.

</div><span class="text_page_counter">Trang 20</span><div class="page_container" data-page="20">

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.

</div><span class="text_page_counter">Trang 21</span><div class="page_container" data-page="21">

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 tốn, 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 tốn, 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). Cơng ty này khơng xử lý các khoản thanh tốn trên những ngày cuối tuần.

</div>