Tecnologías para la lucha contra el fraude corporativo

Fraude corporativo

El fraude corporativo y en general el fraude es un flagelo que puede estar presente en cualquier tipo de organización, sin tener relación alguna con su tamaño o sector, y que puede presentarse en varias situaciones de la vida de cualquier persona, es por ello que cada vez más las organizaciones encaminan sus esfuerzos hacia la prevención del mismo.

Las manifestaciones más frecuentes de fraude se pueden presentar a manera de alteración de estados financieros, robos, uso inadecuado de los activos, corrupción, suplantación de identidad entre otros; Esto expresado en términos económicos implica la perdida de una gran cantidad de recursos, según el Mapa de Fraude Corporativo elaborado por BDO España, para el periodo 2018-2019 los costos de un fraude en el 39% de los casos implican una pérdida de recursos con un monto mayor a 50.000 dólares, y el 20% de los casos no se llega a determinar dicho monto.

En este sentido la tecnología es una aliada útil y eficaz para detectar este tipo de comportamientos fraudulentos, más que presentar soluciones milagrosas y que blinden al 100% las operaciones de una organización, se presentan diversas herramientas que con un enfoque de aplicación especifico, ayudaran a su organización en este aspecto.

Las tecnologías que ayudan en la detección y tratamiento de fraudes, están basadas en la recolección, análisis y tratamiento de datos, hoy en día y debido a la virtualidad en la que se desarrollan las transacciones relacionadas directamente con las actividades organizacionales y con las actividades personales de los empleados, se hace más sencillo la captura de datos, dichas tecnologías son utilizadas en diversos campos , no solamente en lo relacionado a fraudes, pero se pueden orientar a ser aplicadas en ese campo.

• Reconocimiento de patrones (Pattern recognition): el reconocimiento de patrones de manera automática y el análisis de las similitudes entre los datos, permiten un análisis estadístico de la información, también el procesamiento de señales y/o imágenes, la recuperación de información, una mejor comprensión de los datos, y el aprendizaje automático, ejemplo de aplicación: análisis de transacciones bancarias de las organizaciones y de las personas, generando alertas cuando estás presentan comportamientos por fuera de los estándares.
• Redes neuronales artificiales (Artificial Neuronal Networks): modelo informático, que se compone de neuronas artificiales con conexión entre ellas que permiten la transmisión de señales, la información que ingresa transita por la red neuronal, dónde es sometida a varias operaciones que generan información de salida, son sistemas autónomos en cuanto a aprendizaje y el objetivo de las mismas es la resolución de problemas simulando el cerebro humano, ejemplos de aplicación: visión a través del computador, reconocimiento de voz, facilitando la identificación acertada de las personas.
• Procesamiento de datos (Data Mining): la minería de datos permite a través de algoritmos matemáticos, el tratamiento e interpretación de grandes volúmenes de información, realizando el proceso manera automática, tiene como principal objetivo, encontrar modelos, reglas, que permitan la lectura, explicación de los datos enmarcadas en un contexto especifico.
• Aprendizaje Automático (Machine learning): es una disciplina de la inteligencia artificial que se basa en que los softwares y/o robots pueden tomar su aprendizaje de los datos, identificar similitudes y tomar decisiones sin que intervenga en mayor medida un humano, mediante la automatización de modelos analíticos esto es posible, debido a que el programador crea una serie de condiciones de partida que el algoritmo de aprendizaje debe adoptar y crear nuevas para mejorar el modelo programado inicialmente, ejemplo: detección de intrusos: se obtienen y analizan datos de usuarios autorizados y cuando se detecta un comportamiento fuera de lo normal evalúa si es una situación de riesgo y genera alertas al respecto.
• Inteligencia Artificial (Artificial Intelligence): esta tecnología busca imitar la inteligencia humana, a través de software y robots , inicialmente para dar solución a problemas de la vida cotidiana, se caracteriza por tener un proceso autónomo de aprendizaje, en el caso de los fraudes permite identificarlos y crear modelos que ayuden con la identificación de fraudes parecidos la siguiente vez que se presenten, mediante análisis cognitivos ya que el software o robot va aprendiendo del comportamiento humano y de esta forma se hace cada vez más robusto el modelo de riesgos y por ende la detección de fraudes.

Como vemos la tecnología es la base sobre la cual luego se generarán aplicaciones específicas que ayudaran con la detección y tratamiento oportunos de los fraudes, es importante contar con software que permitan la automatización de los procesos y de la información y que faciliten la gestión de la información en las organizaciones, ya que como vemos cada vez más es necesario realizar una detallado análisis y tratamiento de la misma.

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