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Usar el análisis de datos para la prevención y detección de fraudes

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En todo el mundo, las empresas pierden alrededor de 4 billones de dólares anuales debido al fraude. Según los datos del informe de la Asociación de Examinadores de Fraude Certificados (ACFE) 2018, la mayoría de las empresas típicas corrían el riesgo de perder aproximadamente el 5% de sus ingresos debido al fraude. Entre los sectores que sufren enormes pérdidas debido al fraude se encuentra el de la salud, donde las empresas pierden alrededor de 68 mil millones de dólares anuales, lo que equivale al 3% del gasto total en salud.

Con la creciente prevalencia del fraude en todas las industrias y los diferentes tamaños de empresas, las empresas están encontrando más difícil implementar sistemas eficientes para detectar y prevenir el fraude.

Análisis de detección de fraude: Búsqueda de amenazas ocultas

El proceso de detección de fraude implica la identificación de un fraude real o previsto que pueda tener lugar en una empresa. Debe haber sistemas para detectar la actividad fraudulenta en una etapa temprana, de modo que se puedan adoptar medidas para prevenir su aparición o reducir al mínimo las pérdidas causadas por ella. Los sistemas tradicionales de gestión del fraude, que se han empleado en el pasado, no han demostrado su eficacia. Ahora, con un fácil acceso a los datos de fuentes internas y externas, el análisis del fraude, que combina la tecnología analítica y las técnicas de análisis del fraude, ayuda a detectar y prevenir la actividad fraudulenta antes o después de que se produzca. 

Beneficios del análisis de fraude

Además de que ayuda a mejorar los métodos tradicionales de detección de anomalías, el análisis de fraude ofrece varias ventajas.

1. Identificar patrones ocultos

El análisis del fraude es muy superior a los métodos tradicionales en lo que respecta a la identificación de escenarios, pautas y tendencias cuando se produce una actividad fraudulenta.

2. Integración de datos

Al combinar datos de varias fuentes, el análisis de fraude simplifica el proceso de integración de los datos en un modelo.

3. Mejorar los esfuerzos existentes

Un punto a destacar sobre el análisis de fraude es que no elimina los métodos tradicionales sino que aumenta su eficacia para proporcionar mejores resultados.

4. Aprovechamiento de los datos no estructurados

Si bien los almacenes de datos almacenan los datos estructurados de la empresa, es dentro de los datos no estructurados donde tiene lugar la mayor parte de la actividad fraudulenta. Con el uso de análisis de texto, los datos no estructurados pueden ser fácilmente revisados para detectar y prevenir la ocurrencia de fraudes.

5. Mejora del rendimiento

Dado que cada empresa tiene procesos y sistemas diferentes, no existe una solución única para la detección y prevención del fraude. El análisis de fraude ayuda a identificar lo que es más adecuado para una empresa.

Técnicas de detección de fraudes

Los tipos de técnicas de detección de fraude que emplee una organización dependerán de los sistemas y procesos que se sigan. En consecuencia, las siguientes son técnicas comunes.

Proactiva vs. Reactiva

En la técnica proactiva, se establecen sistemas y procesos para detectar la actividad fraudulenta antes de que ocurra o en una etapa temprana del proceso. Por otra parte, la detección reactiva del fraude tiene lugar después de que se produzca el hecho.

Manual vs. Automatizado

La diferencia radica en el nivel de dependencia humana. Mientras que la detección manual la realizan los empleados, la detección automatizada depende en gran medida de las máquinas.

Usando el DSS para el análisis de detección de fraude

Big Data proporciona acceso a nuevas fuentes de datos, así como a acontecimientos en tiempo real, que pueden utilizarse como insumos para las herramientas del Sistema de Apoyo a las Decisiones y los modelos para la detección de fraudes. Analizando los indicadores actuales de comportamiento fraudulento y correlacionándolos con las ocurrencias de fraude, se hace más fácil identificar el fraude antes de que ocurra o en una etapa temprana del ciclo.

Diferentes métodos para la detección de fraudes

Los métodos más utilizados en el análisis de fraude son:

1. Sampling

La toma de muestras sólo tiene en cuenta una población pequeña y suele ser más eficaz cuando se dispone de una gran cantidad de datos. Aunque es un proceso importante en la detección de fraudes, su desventaja es que puede no detectar eficazmente el fraude, ya que analiza sólo una pequeña porción de los datos. En un escenario ideal, todas las transacciones deberían considerarse para la detección del fraude.

2. Ad-Hoc

En este método se utiliza una hipótesis para probar las transacciones y determinar si hay posibilidades de que se produzcan actividades fraudulentas. Sobre la base de los resultados, los hechos pueden investigarse más a fondo.

3. Análisis repetitivo

También conocido como análisis competitivo, el análisis repetitivo consiste en escribir guiones que tamizan un gran volumen de datos para determinar con precisión los hechos fraudulentos que se producen a lo largo del tiempo. Si bien el guión se ejecuta continuamente, se puede configurar para que proporcione notificaciones periódicas sobre el fraude, con lo que el proceso es más coherente y eficiente.

4. Técnicas de análisis

Este método se centra en la identificación de las anomalías para detectar el fraude. Incluye la detección de valores que superan los promedios de desviación estándar, además de un análisis de los valores altos y bajos para detectar anomalías, que a menudo indican la probabilidad de fraude. Otro método consiste en agrupar los datos sobre la base de criterios específicos, como la ubicación geográfica de los acontecimientos.

Una forma flexible de crear soluciones para la detección de fraudes

Un marco fiable de detección de fraudes debería incluir lo siguiente:

1. Realizar el SWOT (Fuerzas, Debilidades, Oportunidades y Amenazas)

Antes de implementar soluciones de análisis de fraude, la organización debe analizar sus fortalezas y debilidades para que se pueda diseñar un programa de detección de fraude adecuado a sus necesidades específicas.

2. Crear un equipo dedicado a la gestión del fraude

Para garantizar una fluidez en el proceso de detección de fraudes, la organización debe contar con un equipo dedicado a la detección y prevención de fraudes, incluida la notificación adecuada de los hechos fraudulentos cuando se produzcan.

3. Esbozar las normas comerciales pertinentes

Dado que existen diferentes tipos de actividades fraudulentas, algunas de las cuales son específicas de un tipo de industria, es esencial que la organización establezca normas comerciales claras con la ayuda de expertos y tras investigar los recursos y procesos existentes. El hecho de contar con reglas bien definidas también facilita a un proveedor externo la creación de una solución sólida para detectar y prevenir el fraude.

4. Limpiar los datos

Los datos existentes deben ser tamizados para eliminar las entradas o información irrelevantes. Además, los datos de las diversas bases de datos de la organización deberían integrarse.

5. Establecimiento del umbral

El significado de un umbral es que establece valores límite que ayudan a detectar anomalías. Independientemente de que la solución de análisis de fraude se construya internamente o por un proveedor externo, los límites no deben establecerse demasiado altos para evitar que los eventos fraudulentos se deslicen a través de la brecha. Del mismo modo, si los límites son demasiado bajos, puede dar lugar a que se pierdan tiempo y recursos en tareas innecesarias.

6. Modelización predictiva

Los modelos se construyen utilizando herramientas de minería de datos que asignan puntuaciones de propensión al fraude vinculadas a métricas no identificadas. En base a esto, la puntuación se realiza automáticamente y presenta los resultados para su revisión y análisis.

7. Uso del SNA (Análisis de Redes Sociales)

Al analizar las relaciones entre las diversas entidades dentro de la organización así como en el exterior, el uso del SNA ayuda a fortalecer el programa de detección de fraudes, haciéndolo más eficaz.

Casos de uso para la detección de fraudes: Específicos de la industria

Cuidado de la salud

La esencia de la detección de fraudes radica en la detección de anomalías. En lugar de perder tiempo y recursos en la identificación de servicios fraudulentos prestados por médicos, consultores médicos u otras partes, con el uso de la ciencia de los datos, el aprendizaje automático y la IA, el análisis de fraude puede mejorar el acceso a los cuidados de emergencia o crónicos. 

Seguros

El sector de los seguros pierde miles de millones cada año debido a la actividad fraudulenta, y el uso de la IA para la detección de fraudes en el sector de los seguros puede mejorar la eficiencia y aumentar considerablemente las ganancias de valor. Por ejemplo, puede utilizarse para identificar el fraude duro (causado por accidentes escalonados) o el fraude blando (malversación de fondos), que afectan a los ingresos del asegurador.

Valores financieros

Tanto si se trata de comprobaciones erróneas como de amenazas internas, el análisis de fraude ayuda a encontrar patrones que muestran una desviación del comportamiento normal dentro de los conjuntos de datos. El uso de múltiples conjuntos y tipos de datos permite a los bancos y organizaciones financieras identificar anomalías contextuales o colectivas que dan lugar a fraude.

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