CÓMO DETECTAR EL FRAUDE OCUPACIONAL CON LA ANALÍTICA DESCRIPTIVA
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Julián Ríos, CISSP, CFE
Detecto fraude ocupacional y cibercrimen usando metodologías innovadoras
En mis presentaciones y conferencias sobre el combate del fraude siempre hablo de que la analítica es simplemente un análisis detallado de los datos. Este análisis se puede realizar de manera vertical (con tablas de datos), horizontal (con gráficas) y diagonal (combinando un segmento de la gráfica con sus orígenes de datos). Haciendo analítica podemos convertir los datos en información, porque recordemos, que el mar de datos que llamamos Big Data no pasa de ser solo eso: datos, que sin un análisis no nos sería de mucha utilidad.
Cuando un dato analizado es útil, se convierte entonces en información, que puede ser usada y transferida para la toma de desiciones
Y entramos ahora a hablar sobre la analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva, que es cuando, aparte de presentar los datos ya como información, se va a poder usar para describir, predecir o prescribir situaciones al interior de una organización. Veamos entonces que significa cada una de ellas.
Analítica descriptiva
Es aquella donde se analiza de manera objetiva una serie de alertas y datos clave extraídos de bases de datos relacionales y no estructuradas. Se sacan conclusiones y estadísticas de datos pasados y actuales y pueden ser usados para la toma de desiciones estratégicas con un grado de confianza alto a nivel institucional.
Analítica predictiva
Es aquella donde, haciendo uso del histórico de datos, se puede predecir la ocurrencia de escenarios hipotéticos futuros y tener la capacidad de modificar variables en dichos escenarios para analizar su incidencia directa sobre la consecuencia de una toma de decisión, buscando tomar la más óptima para la organización.
Analítica prescriptiva
Si la analítica predictiva nos dice qué podrá suceder, la prescriptiva nos dice que deberá suceder. Puede parecernos algo similar, pero mientras que la analítica predictiva puede crearnos muchos escenarios, la prescriptiva sólo nos dará uno: el mejor para la toma de una decisión específica en la organización.
La analítica en el combate del fraude ocupacional
Si bien podríamos pensar que la analítica predictiva y la prescriptiva suenan mas atractivas en términos de marketing, la analítica descriptiva sigue siendo la más confiable cuando hablamos de detectar fraude ocupacional (corrupción, apropiación indebida de activos y fraude en estados financieros).
Si usáramos la analítica predictiva, esperaríamos que se generaran varios escenarios donde se esté cometiendo fraude, un ejemplo de ello es cuando a través del machine learning se nos arroja una alerta de fraude porque se construyó un escenario de operaciones sospechosas en una transacción, lo que quisiéramos aquí como examinadores del fraude es que no ocurran muchos falsos positivos y los escenarios no ocasionen demasiados dolores de cabeza para el equipo que debe tomar desiciones.
Si usáramos la analítica prescriptiva, deberíamos estar en capacidad de recibir un escenario con la mejor recomendación para la toma de una decisión, tal cual como una fórmula médica, nos prescriben un sólo tratamiento. En términos de combate del fraude ocupacional, deberíamos contar con un sistema que analizando los datos históricos y actuales sea capaz de prescribir la ocurrencia de la materialización de un fraude.
Cómo lo hacemos con analítica descriptiva
Aquí en NF S.A.S desarrollamos The Fraud Explorer, un software que implementa la analítica del triángulo del fraude de Donald R. Cressey. Este software recoge comportamientos de presión, oportunidad y justificación expresados en un ambiente laboral y a través de la semántica genera alertas cuando un comportamiento converge con un vértice del triángulo del fraude.
A través de la analítica descriptiva podemos usar esas alertas generadas por el sistema para analizar el contexto de la ocurrencia de cada una en tiempo y espacio y así determinar si ese comportamiento podría desembocar en la materialización de un fraude ocupacional. Aplicamos analítica descriptiva porque es necesario el análisis manual de datos sobre el mar conductual para la toma de desiciones.
Referencias
(Ibertech, 2018) Analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva
Acerca de Julián
Julián Ríos, certificado en materia de Antifraude y Seguridad de la Información, es el fundador de la firma internacional NF, con base en la ciudad de Medellín, Colombia. También es el creador del software antifraude The Fraud Explorer y DRIFR y apoya a personas y empresas a enfrentar y solucionar sus retos en materia de Ciberseguridad y combate del fraude.
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