自2013年10月至今年3月底，短短一年半﹐台灣共發生超過十件大型採購舞弊案件，損失金額平均超過1億元，發生期間從三年到17年不等。從這些案件觀察到並非採購金額愈大，舞弊損失愈大，許多採購金額每年高達三、四千億的公司，損失反而不及年採購量低於50億元的中小企業；許多發生採購舞弊的上市公司，雖已設立內控制度，仍無法有效防治採購舞弊；採購舞弊多經由舉報方式發現。透過以上幾點，可看出採購舞弊不論對中小企業或大型企業，都是不可忽略的風險。

採購舞弊除了金額損失，不當得標的供應商若摻雜劣質品，將造成難以彌補的商譽損害，危及消費大眾健康安全。許多舞弊查核師都認為採購舞弊是最難偵測的舞弊類型，因採購舞弊通常具備交易量大、員工與供應商共謀機率高、以及採購環節複雜三項特質。目前產業防治採購舞弊最佳實務為大數據監控舞弊，可協助企業防範採購舞弊，在最短時間內有效降低風險。

大數據是幫助企業瞭解消費者行為最有效的工具，更是幫助企業瞭解與預測舞弊犯罪行為最強大的防治武器。過去內部稽核或電腦稽核人員的傳統檢查方法，多只考慮一個主要資料來源進行分析，但在大數據監控舞弊數據分析的技術下，企業現在能結合多種資料（例如ERP系統中供應商得標率、電子郵件、社群網絡等），將其整理並交叉對比，迅速找出異常狀況，大大提升偵測採購人員與供應商不當來往之機率與效率。某家跨國企業在對比其供應商的得標率與採購人員的電子郵件時，透過文字採礦技術（text mining）破解該員工與供應商的暗語，發現該員工洩漏技術資訊給供應商以協助得標，成功揭露發生長達五年的採購舞弊。

大數據舞弊數據分析還能幫助企業發展出舞弊風險模型，若某員工行為模式或某交易跡象與過去舞弊事件雷同，在內建的舞弊風險模型中將被列為高風險目標，舞弊查核者可即時鎖定對象並進行調查。另外，大數據分析技術再搭配視覺化工具，將是一個更有效的監控平台。透過視覺化分析技術，不懂電腦程式的高階主管也能利用互動式監控儀表板所陳列的圖表監控異常交易，輕易洞察出高風險供應商分佈地區、異常採購時間與金額，能迅速地針對該交易是否需深入調查作出決策。

另外，透過對比供應商資料與採購部門員工資料，亦可發現潛在利益衝突，提升營運透明度。

許多企業只針對眼前的認知來思考解決方式，卻沒有透過掌控的資料去瞭解問題產生面向及嚴重性，如果能透過數據分析的方式，利用分辨風險群組，將焦點集中在營運中容易發生舞弊的區塊，在營運監控、風險掌控與法令遵循上將更有效率與效果。

（作者是安永聯合會計師事務所執業會計師、協理）