


What is GRAM Radar?
What is GRAM Radar?
What is GRAM Radar?
GRAM Radar
기업의 재무 및 거래 데이터를 분석하여 이상징후와 내부통제 취약 신호를 식별하는 데이터 기반 리스크 진단 솔루션입니다.
많은 재무 리스크는 데이터가 없어서가 아니라,
거래 단위의 패턴이 체계적으로 분석되지 않기 때문에 드러나지 않습니다.
표본 기반 점검으로는 놓치기 쉬운 거래 단위의 패턴을 식별하고, 경영진과 내부감사 조직이 우선순위를 기반으로 보다 구조적인 점검을 수행할 수 있도록 지원합니다.
GRAM Radar
기업의 재무 및 거래 데이터를 분석하여 이상징후와 내부통제 취약 신호를 식별하는 데이터 기반 리스크 진단 솔루션입니다.
표본 점검만으로는 놓치기 쉬운 거래 단위의 패턴을 분석하고, 경 영진과 내부감사 조직이 보다 구조적으로 우선순위를 정해 점검할 수 있도록 지원합니다.

GRAM Radar
기업의 재무 및 거래 데이터를 분석하여 이상징후와 내부통제 취약 신호를 식별하는 데이터 기반 리스크 진단 솔루션입니다.
표본 점검만으로는 놓치기 쉬운 거래 단위의 패턴을 분석하고, 경영진과 내부감사 조직이 보다 구조적으로 우선순위를 정해 점검할 수 있도록 지원합니다.
GRAM Radar
기업의 재무 및 거래 데이터를 분석하여 이상징후와 내부통제 취약 신호를 식별하는 데이터 기반 리스크 진단 솔루션입니다.
많은 재무 리스크는 데이터가 없어서가 아니라,
거래 단위의 패턴이 체계적으로 분석되지 않기 때문에 드러나지 않습니다.
표본 기반 점검으로는 놓치기 쉬운 거래 단위의 패턴을 식별하고, 경영진과 내부감사 조직이 우선순위를 기반으로 보다 구조적인 점검을 수행할 수 있도록 지원합니다.

GRAM Radar
기업의 재무 및 거래 데이터를 분석하여 이상징후와 내부통제 취약 신호를 식별하는 데이터 기반 리스크 진단 솔루션입니다.
많은 재무 리스크는 데이터가 없어서가 아니라,
거래 단위의 패턴이 체계적으로 분석되지 않기 때문에 드러나지 않습니다.
표본 기반 점검으로는 놓치기 쉬운 거래 단위의 패턴을 식별하고, 경영진과 내부감사 조직이 우선순위를 기반으로 보다 구조적인 점검을 수행할 수 있도록 지원합니다.
GRAM Radar
기업의 재무 및 거래 데이터를 분석하여 이상징후와 내부통제 취약 신호를 식별하는 데이터 기반 리스크 진단 솔루션입니다.
표본 점검만으로는 놓치기 쉬운 거래 단위의 패턴을 분석하고, 경영진과 내부감사 조직이 보다 구조적으로 우선순위를 정해 점검할 수 있도록 지원합니다.


왜 데이터 기반 리스크 진단이
필요한가
많은 기업이 ERP와 회계 데이터를 보유하고 있지만, 실제로는 거래 단위 이상징후를 체계적으로 점검하는 체계가 충분하지 않은 경우가 많습니다.
그 결과 중복지급, 분할지급, 비정상 승인 패턴, 순환성 거래, 이해상충 가능성과 같은 신호가 사후적으로 발견되거나 놓치는 경우가 발생할 수 있습니다.
GRAM Radar는 이러한 리스크 신호를 데이터 기반으로 식별하고, 어떤 영역을 우선적으로 점검해야 하는지 실질적인 판단 근거를 제공합니다.
-
표본 점검만으로는 놓치기 쉬운 거래 단위 이상징후
-
인력만으로 전수 검토가 어려운 대량 거래 데이터
-
문제 발생 이후가 아니라 사전에 확인해야 할 리스크
-
경영진과 내부감사가 바로 활용할 수 있는 결과물 필요
왜 데이터 기반 리스크 진단이
필요한가
많은 기업이 ERP와 회계 데이터를 보유하고 있지만, 실제로는 거래 단위 이상징후를 체계적으로 점검하는 체계가 충분하지 않은 경우가 많습니다.
그 결과 중복지급, 분할지급, 비정상 승인 패턴, 순환성 거래, 이해상충 가능성과 같은 신호가 사후적으로 발견되거나 놓치는 경우가 발생할 수 있습니다.
GRAM Radar는 이러한 리스크 신호를 데이터 기반으로 식별하고, 어떤 영역을 우선적으로 점검해야 하는지 실질적인 판단 근거를 제공합니다.
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표본 점검만으로는 놓치기 쉬운 거래 단위 이상징후
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인력만으로 전수 검토가 어려운 대량 거래 데이터
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문제 발생 이후가 아니라 사전에 확인해야 할 리스크
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경영진과 내부감사가 바로 활용할 수 있는 결과물 필요

왜 데이터 기반 리스크 진단이
필요한가
많은 기업이 ERP와 회계 데이터를 보유하고 있지만, 실제로는 거래 단위 이상징후를 체계적으로 점검하는 체계가 충분하지 않은 경우가 많습니다.
그 결과 중복지급, 분할지급, 비정상 승인 패턴, 순환성 거래, 이해상충 가능성과 같은 신호가 사후적으로 발견되거나 놓치는 경우가 발생할 수 있습니다.
GRAM Radar는 이러한 리스크 신호를 데이터 기반으로 식별하고, 어떤 영역을 우선적으로 점검해야 하는지 실질적인 판단 근거를 제공합니다.
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표본 점검만으로는 놓치기 쉬운 거래 단위 이상징후
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인력만으로 전수 검토가 어려운 대량 거래 데이터
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문제 발생 이후가 아니라 사전에 확인해야 할 리스크
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경영진과 내부감사가 바로 활용할 수 있는 결과물 필요
왜 데이터 기반 리스크 진단이
필요한가
많은 기업이 ERP와 회계 데이터를 보유하고 있지만, 실제로는 거래 단위 이상징후를 체계적으로 점검하는 체계가 충분하지 않은 경우가 많습니다.
그 결과 중복지급, 분할지급, 비정상 승인 패턴, 순환성 거래, 이해상충 가능성과 같은 신호가 사후적으로 발견되거나 놓치는 경우가 발생할 수 있습니다.
GRAM Radar는 이러한 리스크 신호를 데이터 기반으로 식별하고, 어떤 영역을 우선적으로 점검해야 하는지 실질적인 판단 근거를 제공합니다.
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표본 점검만으로는 놓치기 쉬운 거래 단위 이상징후
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인력만으로 전수 검토가 어려운 대량 거래 데이터
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문제 발생 이후가 아니라 사전에 확인해야 할 리스크
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경영진과 내부감사가 바로 활용할 수 있는 결과물 필요

왜 데이터 기반 리스크 진단이
필요한가
많은 기업이 ERP와 회계 데이터를 보유하고 있지만, 실제로는 거래 단위 이상징후를 체계적으로 점검하는 체계가 충분하지 않은 경우가 많습니다.
그 결과 중복지급, 분할지급, 비정상 승인 패턴, 순환성 거래, 이해상충 가능성과 같은 신호가 사후적으로 발견되거나 놓치는 경우가 발생할 수 있습니다.
GRAM Radar는 이러한 리스크 신호를 데이터 기반으로 식별하고, 어떤 영역을 우선적으로 점검해야 하는지 실질적인 판단 근거를 제공합니다.
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표본 점검만으로는 놓치기 쉬운 거래 단위 이상징후
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경영진과 내부감사가 바로 활용할 수 있는 결과물 필요
왜 데이터 기반 리스크 진단이
필요한가
많은 기업이 ERP와 회계 데이터를 보유하고 있지만, 실제로는 거래 단위 이상징후를 체계적으로 점검하는 체계가 충분하지 않은 경우가 많습니다.
그 결과 중복지급, 분할지급, 비정상 승인 패턴, 순환성 거래, 이해상충 가능성과 같은 신호가 사후적으로 발견되거나 놓치는 경우가 발생할 수 있습니다.
GRAM Radar는 이러한 리스크 신호를 데이터 기반으로 식별하고, 어떤 영역을 우선적으로 점검해야 하는지 실질적인 판단 근거를 제공합니다.
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표본 점검만으로는 놓치기 쉬운 거래 단위 이상징후
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인력만으로 전수 검토가 어려운 대량 거래 데이터
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문제 발생 이후가 아니라 사전에 확인해야 할 리스크
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경영진과 내부감사가 바로 활용할 수 있는 결과물 필요
Key Risk Areas
GRAM Radar는 단일 이상징후 탐지에 그치지 않고, AP · AR · 구매 · 비용 · 지급 · 마스터데이터 · 접근권한 등 주요 업무 영역에 걸친 약 200개의 리스크 시나리오를 기반으로 거래 단위의 패턴과 연관 신호를 종합적으로 분석합니다.
중복 지급
단순 동일 금액뿐 아니라 유사 금액, 거래처, 일자, 인보이스 정보 등을 결합해 반복 지급 가능성을 점검합니다.
분할 지급
승인 한도 및 통제 기준 회피 가능성이 있는 분할성 거래 패턴을 분석합니다.
순환 거래 및
비정상 거래흐름
형식상 정상 거래처럼 보이나 실질이 불분명한 거래 구조의 신호를 탐지합니다.
구매 및 지급 프로세스
이상징후
비정상 발주, 특정 거래처 집중, 수기 조정, 예외적 승인 패턴 등을 점검합니다.
임직원 - 거래처간
연계 리스크
임직원과 거래처 간 이해상충, 연계 가능성, 비정상 연결 신호를 확인합니다.
비용 및 정산 이상징후
경비, 정산, 환급, 반복 청구 등 비용 처리 전반의 비정상 패턴을 식별합니다.
Key Risk Areas
GRAM Radar는 단일 이상징후 탐지에 그치지 않고, AP · AR · 구매 · 비용 · 지급 · 마스터데이터 · 접근권한 등 주요 업무 영역에 걸친 약 200개의 리스크 시나리오를 기반으로 거래 단위의 패턴과 연관 신호를 종합적으로 분석합니다.
중복 지급
단순 동일 금액뿐 아니라 유사 금액, 거래처, 일자, 인보이스 정보 등을 결합해 반복 지급 가능성을 점검합니다.
분할 지급
승인 한도 및 통제 기준 회피 가능성이 있는 분할성 거래 패턴을 분석합니다.
순환 거래 및
비정상 거래흐름
형식상 정상 거래처럼 보이나 실질이 불분명한 거래 구조의 신호를 탐지합니다.
구매 및 지급 프로세스
이상징후
비정상 발주, 특정 거래처 집중, 수기 조정, 예외적 승인 패턴 등을 점검합니다.
임직원 - 거래처간
연계 리스크
임직원과 거래처 간 이해상충, 연계 가능성, 비정상 연결 신호를 확인합니다.
비용 및 정산 이상징후
경비, 정산, 환급, 반복 청구 등 비용 처리 전반의 비정상 패턴을 식별합니다.
Key Risk Areas
GRAM Radar는 단일 이상징후 탐지에 그치지 않고, AP · AR · 구매 · 비용 · 지급 · 마스터데이터 · 접근권한 등 주요 업무 영역에 걸친 약 200개의 리스크 시나리오를 기반으로 거래 단위의 패턴과 연관 신호를 종합적으로 분석합니다.
중복 지급
단순 동일 금액뿐 아니라 유사 금액, 거래처, 일자, 인보이스 정보 등을 결합해 반복 지급 가능성을 점검합니다.
분할 지급
승인 한도 및 통제 기준 회피 가능성이 있는 분할성 거래 패턴을 분석합니다.
순환 거래 및 비정상 거래흐름
형식상 정상 거래처럼 보이나 실질이 불분명한 거래 구조의 신호를 탐지합니다.
구매 및 지급 프로세스 이상징후
비정상 발주, 특정 거래처 집중, 수기 조정, 예외적 승인 패턴 등을 점검합니다.
임직원 - 거래처간 연계 리스크
임직원과 거래처 간 이해상충, 연계 가능 성, 비정상 연결 신호를 확인합니다.
비용 및 정산 이상징후
경비, 정산, 환급, 반복 청구 등 비용 처리 전반의 비정상 패턴을 식별합니다.
How hidden risks become visible
기존 데이터를 기반으로, 복잡한 시스템 변경 없이 실행 가능한 인사이트로 전환합니다

네트워크 분석
일반적인 보고서에서는 드러나지 않는 거래 간 연결 구조와 숨겨진 관계를 시각화하여 비정상적인 거래 흐름을 식별합니다.

주요 리스크 대상
우선적인 검토가 필요한 거래처, 임직원, 고객 등 주요 대상(Entity)을 식별하여 리스크 기반의 점검 우선순위를 설정할 수 있도록 합니다.

리스크 개요
거래 및 데이터 전반에서 리스크 신호가 어디에 집중되어 있는지를 한눈에 파악할 수 있도록 통합된 시각을 제공합니다.
각 분석 뷰는 리스크를 서로 다른 수준에서 시각화합니다 —
전사적 패턴, 주요 대상(Entity), 그리고 잠재적인 거래 구조 및 연관관계까지 단계적으로 분석할 수 있습니다.
How hidden risks become visible
기존 데이터를 기반으로, 복잡한 시스템 변경 없이
실행 가능한 인사이트로 전환합니다

리스크 개요
거래 및 데이터 전반에서 리스크 신호가 어디에 집중되어 있는지를 한눈에 파악할 수 있도록 통합된 시각을 제공합니다.

주요 리스크 대상
우선적인 검토가 필요한 거래처, 임직원, 고객 등 주요 대상(Entity)을 식별하여 리스크 기반의 점검 우선순위를 설정할 수 있도록 합니다.

네트워크 분석
일반 적인 보고서에서는 드러나지 않는 거래 간 연결 구조와 숨겨진 관계를 시각화하여 비정상적인 거래 흐름을 식별합니다.
각 분석 뷰는 리스크를 서로 다른 수준에서 시각화합니다 —
전사적 패턴, 주요 대상(Entity), 그리고 잠재적인 거래 구조 및 연관관계까지 단계적으로 분석할 수 있습니다.
How hidden risks become visible
기존 데이터를 기반으로, 복잡한 시스템 변경 없이 실행 가능한 인사이트로 전환합니다

리스크 개요
거래 및 데이터 전반에서 리스크 신호가 어디에 집중되어 있는지를 한눈에 파악할 수 있도록 통합된 시각을 제공합니다.

주요 리스크 대상
우선적인 검토가 필요한 거래처, 임직원, 고객 등 주요 대상(Entity)을 식별하여 리스크 기반의 점검 우선순위를 설정할 수 있도록 합니다.

네트워크 분석
일반적인 보고서에서는 드러나지 않는 거래 간 연결 구조와 숨겨진 관계를 시각화하여 비정상적인 거래 흐름을 식별합니다.
