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http://dx.doi.org/10.13089/JKIISC.2012.22.4.851

A Study on Detection Technique of Anomaly Signal for Financial Loan Fraud Based on Social Network Analysis  

Wi, Choong-Ki (Graduate School of Information Security, Korea University)
Kim, Hyoung-Joong (Graduate School of Information Security, Korea University)
Lee, Sang-Jin (Graduate School of Information Security, Korea University)
Publication Information
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology / v.22, no.4, 2012 , pp. 851-868 More about this Journal
Abstract
After the financial crisis in 2008, the financial market still seems to be unstable with expanding the insolvency of the financial companies' real estate project financing loan in the aftermath of the lasted real estate recession. Especially after the illegal actions of people's financial institutions disclosed, while increased the anxiety of economic subjects about financial markets and weighted in the confusion of financial markets, the potential risk for the overall national economy is increasing. Thus as economic recession prolongs, the people's financial institutions having a weak profit structure and financing ability commit illegal acts in a variety of ways in order to conceal insolvent assets. Especially it is hard to find the loans of shareholder and the same borrower sharing credit risk in advance because most of them usually use a third-party's name bank account. Therefore, in order to effectively detect the fraud under other's name, it is necessary to analyze by clustering the borrowers high-related to a particular borrower through an analysis of association between the whole borrowers. In this paper, we introduce Analysis Techniques for detecting financial loan frauds in advance through an analysis of association between the whole borrowers by extending SNA(social network analysis) which is being studied by focused on sociology recently to the forensic accounting field of the financial frauds. Also this technique introduced in this pager will be very useful to regulatory authorities or law enforcement agencies at the field inspection or investigation.
Keywords
Financial Frauds; Anomaly Signal; Forensic Accounting; Social Network Analysis; Association Coefficient;
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