Berikut beberapa metode untuk mengidentifikasi area berisiko tinggi terjadinya penipuan dan pemborosan dalam layanan pemerintah, sehingga memungkinkan kita menargetkan sistem blockchain secara efektif:
Analisis Data Historis: Carilah kejadian penipuan atau pemborosan di masa lalu dalam program pemerintah. Laporan dari auditor, pengaduan pelapor, dan bahkan investigasi media dapat mengungkap area kerentanan. Identifikasi layanan yang mengalami masalah berulang atau banyak tanda bahaya.
Memanfaatkan Sumber Daya Eksternal: Memanfaatkan sumber daya dari organisasi seperti Kantor Akuntabilitas Pemerintah (GAO) di AS, yang menerbitkan "Daftar Risiko Tinggi" yang menyoroti program pemerintah yang rentan terhadap salah urus keuangan. Selain itu, pengawas industri atau LSM antikorupsi mungkin bisa memberikan wawasan yang berharga.
Penilaian Risiko Internal: Melakukan penilaian risiko di dalam instansi pemerintah sendiri. Hal ini dapat melibatkan lokakarya dengan karyawan dari berbagai departemen untuk bertukar pikiran mengenai area di mana penipuan atau kesalahan mungkin terjadi. Carilah proses yang melibatkan sejumlah besar uang, alur kerja yang rumit, atau pengawasan yang terbatas.
Analisis Data: Memanfaatkan alat analisis data untuk mengidentifikasi anomali dalam pola belanja atau hasil program. Misalnya, lonjakan biaya pengadaan barang atau jasa tertentu yang tidak terduga dapat menjadi tanda bahaya.
Pembandingan: Bandingkan layanan pemerintah kita dan kerentanannya terhadap penipuan dengan entitas serupa lainnya. Benchmarking ini bisa dilakukan di dalam negeri atau bahkan internasional.
Dengan menggabungkan metode-metode ini, kita dapat menciptakan gambaran komprehensif mengenai area berisiko tinggi dalam layanan pemerintah. Setelah teridentifikasi, kita kemudian dapat menyesuaikan sistem blockchain untuk mengatasi kerentanan spesifik dari program tersebut, meningkatkan transparansi, akuntabilitas, dan mengurangi potensi penipuan dan pemborosan.
Penjelasan Diagram:
- Diagram dimulai dengan menganalisis data historis (A) yang dapat dibagi menjadi mengidentifikasi masalah penipuan/pemborosan di masa lalu (B) dan mengidentifikasi anomali pengeluaran (C). Kedua jalur tersebut mengarah pada daftar awal area berisiko tinggi (D).
- Sumber daya eksternal (E) seperti laporan GAO atau informasi pengawas (F) juga dapat berkontribusi untuk menyempurnakan daftar (D).
- Penilaian risiko internal (G) yang melibatkan lokakarya karyawan (H) semakin menyempurnakan area berisiko tinggi (D).
- Membandingkan kerentanan (I) dengan entitas serupa (J) memberikan data tambahan untuk menyempurnakan daftar akhir area berisiko tinggi (D).
- Terakhir, area berisiko tinggi yang teridentifikasi (D) menginformasikan pengembangan sistem blockchain yang ditargetkan (K) untuk mengatasi kerentanan tertentu.
Mpu Gandring ingin memberantas korupsi di Indonesia dengan teknologi blockchain! Anda ingin mendukung?
- Follow akun Mpu.
- Upvote dan resteem postingan Mpu.
- Share di Instagram, Facebook, X/Twitter dll.
- Biar pemerintah mendengar dan menerapkannya.
| Proyek Percontohan |
|---|
Upvoted! Thank you for supporting witness @jswit.
Downvoting a post can decrease pending rewards and make it less visible. Common reasons:
Submit