El tema del fraude en las empresas siempre ha estado latente, y afortunadamente cada vez existen más y más herramientas y métodos para prevenirlo y detectarlo a tiempo. En este artículo te contamos cómo es que las empresas modernas usan el análisis de datos para dicha tarea.
Análisis de datos cómo método de manejo de riesgos y detección de fraude
Las organizaciones que utilizan el monitoreo proactivo de datos pueden reducir sus pérdidas por fraude en un promedio del 54 % y detectar estafas en la mitad del tiempo, según el Informe a las Naciones de la Asociación de Examinadores de Fraude Certificados. Esta es una idea de cómo los encargados pueden usar la tecnología de análisis de datos para detectar patrones y descubrir anomalías que pueden ayudar a descubrir fraudes en tiempo real.
La transición al análisis de datos
Históricamente, muchas organizaciones se han basado en procesos manuales engorrosos, como auditorías externas y consejos de los empleados, para detectar estafas fraudulentas. Desafortunadamente, estos métodos de detección son intrínsecamente reactivos, es decir, detectan actividades sospechosas mucho después de que sucedan. También pueden ser impredecibles. Los procedimientos de auditoría, por ejemplo, a menudo se basan en el muestreo, lo que deja grandes cantidades de datos sin examinar.
Los avances en el análisis de datos ahora permiten examinar enormes cantidades de datos, tanto dentro como fuera de una organización, para descubrir patrones, relaciones, correlaciones, anomalías y otros conocimientos. Esta tecnología permite a las organizaciones ser proactivas en el seguimiento de sus actividades en tiempo real o casi en tiempo real y detectar actividades sospechosas o de alto riesgo de forma rápida y rentable.
Caso de estudio: SEC y los patrones de fraude
El análisis de datos ayuda a revelar patrones que serían difíciles o incluso imposibles de detectar con métodos convencionales. Durante los últimos años, la Comisión de Bolsa y Valores de EE. UU. (SEC) ha utilizado el análisis de datos para detectar incluso los delitos de fraude de valores más pequeños. Su llamado programa «Robocop» utiliza la automatización para filtrar rápidamente enormes cantidades de datos comerciales y marcar actividades potencialmente fraudulentas que justifican una mayor investigación.
Tradicionalmente, la SEC ha empleado un enfoque basado en valores, donde inicia una investigación basada en actividades sospechosas que involucran una acción específica u otro valor. Por lo general, la agencia se entera de estas actividades a través de noticias o referencias de la Autoridad Reguladora de la Industria Financiera (FINRA) sobre actividades comerciales sospechosas que conducen a una fusión, adquisición u otro evento corporativo que afecta el precio del valor.
Con base en esta información, la organización busca a través de miles de millones de líneas de datos proporcionados por las firmas de corretaje y compensación para averiguar quién negoció el valor antes del evento. En el momento en que se completan las búsquedas manuales de datos y se contacta a los comerciantes, la SEC ha ayudado indirectamente, dando a los comerciantes la oportunidad de cubrir sus huellas.
El análisis de datos permite a la SEC adoptar un enfoque más proactivo basado en el comerciante. Este enfoque analiza los datos de las empresas de corretaje y compensación para identificar patrones, como los comerciantes que negocian los mismos valores. A su vez, estos patrones pueden usarse para descubrir relaciones entre comerciantes u otras personas con fuentes comunes de información material no pública, lo que justifica una mayor investigación. Esto ayuda a la SEC a llevar a cabo su investigación inicial sobre uso de información privilegiada en secreto, de modo que se puedan recopilar pruebas antes de iniciar una acción de ejecución.
Tendencias de referencia
El objetivo del análisis de datos es detectar posibles fraudes revelando anomalías o desviaciones del comportamiento o patrones «normales». Para hacer eso, un experto establece una línea base de actividad no fraudulenta para compararla con el conjunto de datos sospechoso.
También puede ser posible identificar datos que se sabe que están asociados con el fraude. Quizás es más probable que ocurra actividad fraudulenta en ciertos momentos del día, en ciertas ubicaciones geográficas, en ciertos tipos de cuentas o en ciertas cantidades.
Por ejemplo, supongamos que una empresa está preocupada por el fraude de facturas. Se determina que los estafadores generalmente crean facturas falsas con montos que están justo por debajo del límite de aprobación de $2,500. El análisis de datos identifica a los proveedores con un porcentaje inusualmente alto de facturas ligeramente por debajo de este umbral.
Tipos de fraude que existen en el mundo de los negocios
1. Fraude de nómina
El fraude de nómina ocurre cuando alguien explota el sistema de nómina de su empresa para robar dinero mientras aparenta pagarle a alguien por su trabajo. Un empleado que tiene acceso al sistema de nómina tendrá más facilidad para cometer este tipo de fraude. Pero también puede ser cometido por cualquier persona dentro o fuera de la empresa con amplias habilidades de piratería.
Alguien puede cometer fraude de nómina mediante:
- Hojas de tiempo falsas para pagarse a sí mismo o a otra persona más de lo que ganó
- Emisión de bonos no autorizados
- Envío de dinero a un empleado falso o ex colaborador inexistente
2. Fraude de estados financieros
Un empleado o dueño de un negocio puede cometer fraude en los estados financieros por una gran variedad de razones. Por lo general, el estafador manipula los registros financieros para hacer que sus activos, ingresos o patrimonio neto total parezcan mayores. También maquillan sus deudas, pasivos y pérdidas. Este tipo de fraude generalmente se comete para obtener préstamos o evitar las consecuencias de no alcanzar las metas financieras. Otras veces, el trabajador busca préstamos para poder robar el dinero para sí mismo. En cualquier caso, este tipo de fraude empresarial es un delito financiero grave.
3. Aprobación indebida de activos
La apropiación indebida de activos es el tipo más común de fraude de los empleados y, a menudo, es el más fácil de cometer. Seamos claros: apropiarse indebidamente de activos significa robar deliberadamente a un empleador.
Esta categoría se divide en dos:
- Apropiación indebida de efectivo: robar dinero directamente de la empresa, ya sea transfiriendo fondos de cuentas bancarias de la empresa, realizando compras no autorizadas con una tarjeta de la empresa o sacando efectivo directamente de la caja fuerte.
- Malversación no monetaria: Robo de activos no monetarios de la empresa. Esto podría ser en la forma de tomar equipo de oficina, suministros o inventario sin autorización.
4. Fraude fiscal
Cuantos más ingresos obtenga una empresa, más tendrá que pagar en impuestos sobre la renta. El fraude fiscal ocurre cuando una empresa evita las altas tasas impositivas porque se encuentra en una categoría impositiva más alta. Los dueños de negocios a veces se esfuerzan por pagar menos impuestos minimizando las ganancias de su negocio o reclamando deducciones falsas mintiendo en sus declaraciones de impuestos o presentando una declaración falsificada. Además, la evasión de impuestos ocurre cuando las empresas o los individuos evitan pagar impuestos por completo. Esto también se considera un tipo de fraude fiscal.
5. Robo de identidad
El robo de identidad es una forma compleja de fraude comercial porque una empresa puede ser el perpetrador o la víctima.
El robo de identidad es cuando alguien roba información personal de otra persona y usa su información para robarle. Los estafadores podrían abrir una nueva línea de crédito con su número de seguro social, realizar compras con su número de tarjeta de crédito, cometer delitos con una identidad falsa y mucho más.
Una empresa puede cometer robo de identidad robando información de cuentas bancarias u otros datos personales de sus clientes. Al mismo tiempo, las empresas pueden ser atacadas a través del fraude de datos. Los empleados con información confidencial pueden usar esos datos para robar de una empresa o cometer otros delitos. Otra empresa también podría robar esta información a través de una transacción de empresa a empresa.
6. Corrupción
La corrupción es un término general para muchos tipos diferentes de fraude comercial. Esencialmente, cuando una persona en el poder en un negocio deliberadamente malversa los fondos o se involucra en cualquier tipo de comportamiento deshonesto, se considera corrupción.
Algunos ejemplos de corrupción son:
- Lavado de dinero.
- Manipulación de elecciones públicas.
- Aceptar sobornos.
- Realización de transacciones no declaradas.
- Realización de tratos comerciales con delincuentes.
Momentos y oportunidades del fraude
Cuanto más tiempo pasa sin detectarse el fraude, más costoso se vuelve. Al permitir que las organizaciones sean proactivas en lugar de reactivas en la detección de fraudes, el análisis de datos ayuda a minimizar el daño.
¿Cómo puede el análisis de datos ayudar a detectar y prevenir el fraude? Aquí hay dos ejemplos del mundo real:
Una compañía de seguros usó análisis de datos para descubrir un reclamo fraudulento por daños a un automóvil por inundaciones. Al incluir datos de redes sociales, su sistema pudo mostrar que el automóvil estaba fuera de la ciudad el día que ocurrió la inundación.
PayPal utiliza análisis de datos para proteger a sus clientes contra el fraude. La empresa analiza los datos históricos de pago para identificar los factores que están estrechamente asociados con el fraude potencial, como el tipo de dispositivo utilizado, el país de origen y ciertos detalles de los perfiles de usuario. La empresa utiliza esta información para crear algoritmos de aprendizaje automático que evalúan cada transacción en busca de signos de fraude.
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