Big Data y análisis forense de datos, ¿qué tan conveniente es su aplicación para la detección y prevención del fraude?  

digitalUna de las grandes preocupaciones de una empresa que desea surgir y crecer en el mercado laboral es el riesgo de fraude, pero muchas veces esto se convierte en un reto para la empresa. Por esta razón es que grandes empresarios y ejecutivos toman en consideración la implementación de la Big Data ya que ofrece para la empresa ventajas y beneficios en relación al manejo de la información que lograrán mantener un alto nivel en la detección y percepción de los riesgos de fraude. Tomando esto en consideración, será necesario conocer qué es y qué tan beneficioso puede ser para una empresa la aplicación de la Big Data en conjunto con un análisis forense de datos.

 Redacción INCP a partir de artículo publicado por Revista Contaduría Pública (Instituto Mexicano de Contadores Públicos – Por Ignacio Cortes Castan.

 Para mayor información, puede referirse al artículo titulado “Big Data – oportunidad significativa. Análisis forense de datos en la detección y prevención del fraude” de la fuente Revista Contaduría Pública (Instituto Mexicano de Contadores Públicos – Por Ignacio Cortes Castan.

 Big Data – oportunidad significativa. Análisis forense de datos en la detección y prevención del fraude 

El panorama actual ofrece diversos desafíos, las compañías buscan crecer en mercados con altos niveles de percepción de riesgo de fraude, sobornos y corrupción, mientras los reguladores u organismos encargados de hacer cumplir la ley intensifican su colaboración transfronteriza y los costos asociados con ausencia de cumplimiento aumentan.

Los análisis de riesgo fuera de plazo, fraudes no detectados y las investigaciones pobremente ejecutadas, así como el fracaso en el seguimiento de los controles internos, únicamente exacerban el riesgo al que se enfrentan las empresas.

Para los ejecutivos de distintos campos e industrias, el Big Data ofrece oportunidades significativas, aunque también en ocasiones, debido a la falta de conocimiento, plantea dudas sobre los beneficios que se pueden obtener. Para los encargados de la prevención, detección e investigación del fraude, la minería de datos puede ser una herramienta eficaz en el cumplimiento global y los esfuerzos antifraude, aunque también representa un reto importante ante la carencia, en muchos casos, de experiencia técnica en el manejo de instrumentos avanzados.

Ante este panorama, ¿cómo las empresas enfocan sus esfuerzos de Análisis Forense de Datos (FDA, por sus siglas en inglés) para explotar grandes volúmenes de datos (mejor conocido como Big Data)? Antes de responder lo anterior, ¿qué queremos decir con estos términos?

De acuerdo con la definición propuesta por Gartner, Big Data, se refiere a activos de información de gran volumen, gran velocidad de crecimiento y gran variedad, que demandan eficiencia de costos y formas innovadoras de procesar la información para una perspectiva enriquecedora y facilitadora de la toma de decisiones. Con FDA nos referimos a la habilidad de recoger y utilizar datos estructurados (contabilidad general o datos de transacciones) y no estructurados (comunicaciones por correo electrónico o campos de texto libre en bases de datos) para identificar pagos potencialmente inapropiados y patrones de comportamiento y tendencias. Asimismo, el FDA puede contener la integración de herramientas de monitoreo continuo, análisis de datos en tiempo real (o tiempo real aproximado) y permitir una rápida respuesta para prevenir transacciones sospechosas o fraudulentas.

Una encuesta reciente desarrollada por EY, “Global Forensic Data Analytics Survey 2016”, identificó que un alto porcentaje de las compañías en México desarrollan de manera interna su modelo de análisis forense de datos como parte del programa antifraude; sin embargo, un número importante pasa por alto áreas de oportunidad para implementar herramientas más sofisticadas. Las tecnologías avanzadas que incorporan la visualización de datos, el análisis estadístico y el concepto de minería de textos, en contraste con las hojas de cálculo o herramientas de bases de datos relacionales, pueden ser aplicadas a conjuntos de datos masivos con origen en distintas fuentes. Esto permitiría a las empresas formular cuestiones de cumplimiento sobre datos que anteriormente no eran sujetos a escrutinio.

El despliegue de herramientas avanzadas de FDA para explotar grandes volúmenes de información, tanto estructurada como no estructurada, proporciona nuevas perspectivas, lo que se traduce en investigaciones más específicas, mejores análisis de causas, y en una contribución, dentro de un ciclo virtuoso, a una mejor gestión del riesgo de fraude, sobornos y corrupción.

Antes de invertir en una herramienta costosa de análisis de Big Data las organizaciones deberán resolver algunas preguntas:

  • ¿Aprovecha toda la información posible?

  • ¿Cuenta con personal capacitado para desarrollar un modelo propio de FDA? (Que conozca de procesos, riesgos y pueda aplicar técnicas estadísticas o identificar anomalías, interpretar resultados de pruebas analíticas y su impacto al negocio).

  • ¿Tiene el apoyo de áreas clave como: cumplimiento, legal, auditoría interna, tecnologías de información y el propio negocio?

  • ¿Es conveniente contratar un tercero con experiencia y que posea la infraestructura necesaria para satisfacer sus necesidades?

Una vez resueltas estas cuestiones puede estar en una mejor posición para desarrollar un caso de negocio que justifique inversión para el desarrollo o la mejora de un modelo de FDA.

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Fuente: Revista Contaduría Publica (Instituto Mexicano de Contadores Públicos – Por Ignacio Cortes Castan

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