El enfoque de la investigación y el análisis de sentimientos debe llevar a predecir el fraude

lupaPor lo general, el enfoque de una investigación es llegar a determinar cuál fue la causa o el culpable de un hecho, sin embargo, en una investigación de fraude el enfoque es diferente. El análisis que se realiza en este proceso, no debe llevar al culpable, sino a la identificación de los factores y aspectos relacionados que llevaron a eso, para de esta forma como objetivo final poder tener la facultad de predecir en un futuro las posibles conductas fraudulentas dentro de una organización. En este orden de ideas, es en donde aparece el análisis sentimental, el cual se basa en un procedimiento de ubicación de palabras clave para definir y relacionar sentimientos específicos, que se pueden determinar como adjetivos positivos o negativos. Ahora bien, en concordancia con la investigación de un fraude, este puede indicar cuáles son los empleados potencialmente descontentos, los cuales relacionan palabras negativas sobre sus organizaciones, que muestran indicios de poseer alguno de los tres elementos del triángulo del fraude.

Redacción INCP a partir del artículo publicado por Fraude Interno – Julián Ríos 

Para mayor información, puede referirse al artículo titulado “Análisis sentimental y predicción del fraude” de la fuente Fraude Interno – Julián Ríos.

Análisis sentimental y predicción del fraude 

Las investigaciones de fraude que terminan con un análisis forense casi siempre van enfocadas al descubrimiento de evidencia post-mortem, es decir, buscan la prueba del delito cometido. Algunos otros estamos apostando por llegar lo menos posible a este punto y en vez de realizar procedimientos forenses nos estamos enfocando al análisis conductual para predecir cuándo un fraude será cometido.

Tratar de averiguar qué piensa la gente siempre ha sido interesante para la mayoría de las personas. Es aquí donde entra el análisis de sentimientos. Este es un término muy utilizado en las redes sociales para calificar la percepción de una marca, publicidad o campaña en neutral, negativa o positiva. En algunos sitios es llamado también minería de opinión.

¿Cómo determinar un sentimiento?

El análisis de sentimientos se basa en un proceso llamado “ubicación de palabras clave”, donde se obtienen palabras que se relacionan con sentimientos específicos y suelen ser adjetivos positivos o negativos. Los examinadores del fraude buscan palabras de afecto dentro de las comunicaciones de los investigados para la detección del fraude.

¿Cómo usar la técnica en una investigación?

Un examinador podría recibir un aviso de que un gerente está manipulando las ventas obtenidas de su división para cumplir con las cuotas de la empresa. Para evaluar qué tan cierto puede ser dicho aviso, el examinador contrasta una lista de palabras clave “flexible, irrazonable, temporal y preocupado” con los correos electrónicos de la supuesta parte, y si hay resultados positivos se realizan las investigaciones pertinentes.

¿Cómo predecir la ocurrencia de un fraude?

El análisis de sentimientos también puede identificar a los empleados potencialmente descontentos, basándose en palabras clave negativas. Los examinadores de fraude reconocen señales de alerta mediante la búsqueda de las palabras clave negativas que indican los tres elementos del triángulo del fraude (presión, oportunidad y racionalización). Por ejemplo: ignorado, exhausto, desconsiderado, acosado, atropellado o sesgado.

Llevando el análisis de sentimientos a la analítica

El análisis de sentimientos puede llevar mucho tiempo y puede convertirse en una tarea ardua si la investigación involucra a muchas personas. En NF Cybersecurity and Antifraud Firm desarrollamos un software llamado The Fraud Explorer que permite desplegarse en forma silenciosa en los computadores de los sospechosos y cosechar estas palabras clave para luego ser enviadas en tiempo real a una plataforma de analítica para ser indexadas. Una vez almacenadas se pueden hacer análisis globales de comportamiento, desviaciones, anomalías y se pueden elaborar modelos predictivos de fraude basados en la técnica, de tal forma que se recoja el sentimiento que los usuarios expresan por cada aplicación que usan. 

Fuente: Fraude Interno – Julián Ríos

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