Técnicas para detectar análisis de fraudes: en la actualidad, los sistemas de TI de una organización administran y almacenan los datos comerciales. Por lo tanto, las organizaciones confían más en los sistemas de TI para respaldar los procesos comerciales. Debido a tales sistemas de TI, el nivel de interacción humana se ha reducido en mayor medida, lo que a su vez se convierte en la razón principal del fraude en una organización. Para detectar y prevenir tales fraudes nuevamente, las organizaciones recurren a controles automatizados.

Detección de fraude

La detección de fraude significa la identificación del fraude real o esperado que se producirá dentro de una organización. Una organización necesita implementar sistemas y procesos adecuados para detectar fraudes en una etapa temprana o incluso antes de que ocurra. La detección de fraude consta de las siguientes técnicas

  • Proactivo y Reactivo
  • Manual y Automatizado

Una organización debe incluir estas técnicas de detección de fraude en su estrategia contra el fraude

¿Por qué es importante la detección de fraude?

La técnica de detección de fraude es importante para que una organización descubra nuevos tipos de fraudes y también algunos fraudes tradicionales. Incluso la técnica de detección de fraude más efectiva puede ser eludida por un estafador experto. Por lo tanto, la organización debería ser muy inteligente al desarrollar tales técnicas de detección de fraude.

Los beneficios de la detección de fraude incluyen lo siguiente

  • Exposición reducida a actividades fraudulentas.
  • Reducción de los costos asociados con el fraude.
  • Descubra a los empleados vulnerables en riesgo de fraude
  • Tener controles organizacionales
  • Mejora los resultados de la organización.
  • Obtiene la confianza de los accionistas de la organización.

Análisis para monitoreo de fraude

La accesibilidad a los datos comerciales de fuentes internas y externas se ha vuelto más fácil. Esto hace que las organizaciones utilicen análisis en sus programas de detección de fraude. Fraude El análisis de datos juega un papel crucial en la detección temprana y el monitoreo del fraude. Estas técnicas de análisis de datos ayudarán a la organización a detectar las posibles instancias de fraude e implementar un programa efectivo de monitoreo de fraude para proteger a la organización.

¿Qué es el análisis de fraudes?

El análisis de fraude es la combinación de tecnología analítica y técnicas de análisis de fraude con interacción humana que ayudará a detectar las posibles transacciones inadecuadas como fraude o soborno, antes de que se realice la transacción o después de que se haya realizado.

¿Por qué análisis de fraude?

La detección tradicional de anomalías y varios métodos basados ​​en reglas ya están en práctica por muchas organizaciones para detectar y prevenir el fraude. Pero no son tan poderosos. Tienen sus propios límites. Cuando se agrega el análisis a dichos métodos tradicionales, mejora las capacidades de detección de fraude y le da una nueva dimensión a las técnicas de detección de fraude.

Otra razón importante para usar el análisis de datos para manejar el fraude es porque actualmente los sistemas de control interno tienen debilidades de control. Para evitar esto, las organizaciones deben tener un control sobre cada transacción que tenga lugar y probar la transacción utilizando análisis de fraude.

Y el análisis de fraudes también ayuda a medir el rendimiento que lo ayudará a estandarizar y tener un control para la mejora constante.

Beneficios del análisis de fraudes

  • Identificar patrones ocultos

El análisis de fraudes identifica nuevos patrones, tendencias y escenarios bajo los cuales ocurren los fraudes. Mientras que los enfoques tradicionales pasan por alto tales cosas.

  • Integración de datos

El análisis de fraude juega un papel importante en la integración de datos. Combina datos de varias fuentes y registros públicos que pueden integrarse en un modelo.

  • Mejorar los esfuerzos existentes.

El análisis de fraude no reemplaza los métodos tradicionales basados ​​en reglas, sino que se suma a sus esfuerzos existentes para brindarle mejores resultados.

  • Aprovechar datos no estructurados

El análisis de fraude ayuda a obtener el mejor valor de los datos no estructurados. La mayoría de los datos estructurados se almacenan en el almacén de datos de la organización. Pero los datos no estructurados son el lugar donde tienen lugar actividades más fraudulentas. Aquí es donde la analítica de texto juega un papel importante en la revisión de los datos no estructurados y la prevención de fraudes.

  • Mejorar el rendimiento

Con el uso de análisis de fraude, puede identificar fácilmente lo que funciona para su organización y lo que no funciona para su organización

Proceso de análisis de datos

Pasos para crear su programa de fraude

  • Cree un perfil que incluya todas las áreas donde se espera que ocurra el fraude y los posibles tipos de fraude en esas áreas.
  • Mida el riesgo de fraude y la exposición general a la organización. Priorizar los riesgos basados ​​en fraude.
  • Siga el método de prueba Ad-hoc para buscar indicadores de fraude en áreas particulares de la organización.
  • Establecer una evaluación de riesgos y decidir dónde prestar más atención
  • Supervise la actividad y comuníquela en toda la organización para que los empleados de la organización estén al tanto de lo que sucede en la organización.
  • Si se descubre algún fraude, informe a la gerencia de inmediato para resolver el problema y averiguar por qué sucedió
  • Repara cualquier control roto
  • La segregación de funciones es muy esencial.
  • Ampliar el alcance del programa y repetir el proceso.

Métodos de análisis de fraude

Existen cinco métodos importantes de detección de fraude.

  • Muestreo

El muestreo es obligatorio para ciertos procesos de detección de fraude. El muestreo será más efectivo cuando haya mucha población de datos involucrada. Pero aún así tiene su propia desventaja. Es posible que el muestreo no pueda controlar completamente la detección de fraude, ya que solo tiene en cuenta a una pequeña población. Las transacciones fraudulentas no ocurren al azar, por lo tanto, una organización necesita probar todas las transacciones para detectar fraudes de manera efectiva.

  • Ad hoc

Ad-Hoc no es más que descubrir fraudes mediante una hipótesis. Te permite explorar. Puede probar las transacciones y averiguar si hay alguna posibilidad de fraude. Puede tener una hipótesis para probar y averiguar si ocurre alguna actividad fraudulenta y luego puede investigar sobre la misma.

  • Análisis repetitivo o continuo

El análisis repetitivo o competitivo significa crear y configurar scripts para que se ejecuten en un gran volumen de datos para identificar los fraudes a medida que ocurren durante un período de tiempo.

Ejecute el script todos los días para realizar todas las transacciones y recibir notificaciones periódicas sobre los fraudes. Este método puede ayudarlo a mejorar la eficiencia general y la coherencia de sus procesos de detección de fraude.

  • Técnicas analíticas

Las técnicas analíticas lo ayudan a descubrir fraudes que no son normales

  • Calcule los parámetros estadísticos para descubrir valores que excedan los promedios de la desviación estándar.
  • Mire los valores altos y bajos y descubra las anomalías allí. Tales anomalías son a menudo los indicadores de fraude.
  • Clasifique los datos: agrupe sus datos y transacciones en función de factores específicos como el área geográfica.

Ley de benford

La ley de Benford a menudo se puede usar como un indicador de datos fraudulentos. La distribución de Benford no es uniforme, con dígitos más pequeños más probables que los dígitos más grandes. Usando la ley de Benford puede probar ciertos puntos y números e identificar aquellos que aparecen con frecuencia de lo que se supone que son y, por lo tanto, son sospechosos.

Existen varias otras herramientas de minería de datos de detección de fraude para detectar el fraude.

  • Coincidencia de datos : este método descubrirá si hay datos que coincidan exactamente con otros datos.
  • Suena como : este es otro método poderoso donde identifica variaciones de nombres válidos de empleados de la compañía.
  • Duplicados : este es otro método que muchas organizaciones utilizan con mayor frecuencia para identificar el fraude y cualquier error que ocurra en todas las transacciones comerciales.
  • Brechas : en este método puede encontrar los datos secuenciales que faltan. Por ejemplo, si tiene órdenes de compra emitidas por la compañía en orden secuencial y si falta algo, puede averiguarlo fácilmente. Este es un método fácil y funcionará muy bien si se usa correctamente.

Análisis de fraude en compañías de seguros

El análisis de datos ha demostrado ser realmente confiable en la detección de fraudes en varios campos. Tomemos un ejemplo de detección de fraude de una compañía de seguros que usa métodos de detección de fraude

Tres métodos de detección de fraude utilizados por la compañía de seguros

  1. Análisis de redes sociales (SNA)

El método SNA sigue el enfoque híbrido para detectar el fraude. El enfoque híbrido incluye reglas empresariales organizativas, métodos estadísticos, análisis de patrones y análisis de enlaces de red. Cuando busca fraude en el análisis de enlaces, debe buscar grupos y cómo los grupos se relacionan con los demás. Varias fuentes de datos como registros, juicios y quiebras pueden integrarse en un modelo.

La siguiente figura explica el flujo del método de detección de fraude SNA en una compañía de seguros

  1. Análisis predictivo de detección de fraude para big data

El análisis predictivo utiliza análisis de texto y análisis de sentimientos para analizar grandes datos para la detección de fraudes. El análisis predictivo ha sido ampliamente utilizado por muchas organizaciones, ya que ayuda a detectar fraudes de manera proactiva. Al principio, el análisis predictivo se usaba para analizar la información estadística almacenada en las bases de datos estructuradas, pero ahora se extiende al ámbito de los grandes datos. La imagen que se muestra a continuación representa el flujo de detección de fraude utilizando el análisis de big data

  1. Gestión de la relación social con el cliente (CRM)

Social CRM es un proceso de programa de detección de fraude. En estos días es muy crucial para las compañías de seguros vincular las redes sociales a su CRM. Vincular las redes sociales a CRM aumenta la transparencia con los clientes. Esta transparencia gana la confianza de los clientes sobre la organización. Este ecosistema centrado en el cliente beneficia a la empresa en gran medida y también ve a través de que los clientes tienen el control. El siguiente diagrama representa el flujo de CRM social en las compañías de seguros.

Implementación de análisis de datos para detección de fraude

Muchas compañías de seguros utilizan diferentes herramientas de detección de fraude para detectar el fraude. Pero se necesita un marco más confiable para que el proceso de detección de fraude sea más exitoso. Hemos enumerado aquí algunos pasos sobre cómo implementar análisis para la detección de fraudes

  • Realizar DAFO

Muchas organizaciones se han dado cuenta de la creciente importancia de la analítica del fraude. Pero a toda prisa están optando por costosas soluciones de detección de fraude que no coinciden con las fortalezas y debilidades de la compañía. Por lo tanto, las organizaciones deben hacer análisis FODA antes de comenzar con el programa de detección de fraude para que funcione al máximo.

  • Crear un equipo dedicado de gestión de fraudes.

Las empresas tradicionales no tienen un equipo específico para la detección de fraudes. Pero en estos días es importante contar con un equipo dedicado que trabaje para encontrar y prevenir fraudes en la organización. El equipo debe tener un flujo adecuado y un sistema de detección de fraude de informes adecuado.

  • Opción de compilación o compra

Una vez que finaliza el análisis DAFO y se realiza la asignación del equipo, es importante que las empresas decidan cómo quieren implementar el análisis y qué recursos se requieren. Las empresas necesitan saber si son capaces de crear una solución analítica para sí mismas o si deben comprar una solución analítica de detección de fraude a un proveedor. Si es necesario comprar, entonces la compañía debe investigar sobre los diferentes proveedores de detección de fraude y sus productos disponibles en el mercado que se ajustan a su compañía. Hay pocos factores importantes a tener en cuenta al comprar una solución de análisis de fraude, como el costo, la interfaz de usuario, la escalabilidad, la facilidad de integración y otros.

  • Datos limpios

Integre todas las bases de datos en la organización y elimine todas las cosas no deseadas de las bases de datos.

  • Diseñar reglas comerciales relevantes

Las empresas deben elaborar reglas comerciales después de hacer una investigación sobre los recursos y la experiencia de la empresa. Existen diferentes tipos de fraude y pocos de los cuales son específicos de una industria en particular. El proveedor externo no puede construir una solución robusta de detección de fraude sin obtener los aportes adecuados de la organización o empresa.

  • Establecer el umbral

Si la solución está incorporada o comprada fuera de la empresa, debe proporcionar valores límite para diferentes anomalías. Los umbrales se establecen mediante la detección de anomalías. Si los límites se establecen demasiado altos, entonces hay posibilidades de que los fraudes se deslicen entre ellos. Si los límites se establecen demasiado bajos, se desperdicia mucho tiempo y recursos. Por lo tanto, una organización debe ser muy inteligente para determinar los umbrales

  • Modelado predictivo

Las herramientas de minería de datos se utilizan para crear modelos que producen puntajes de propensión al fraude que están vinculados a métricas no identificadas. Después de que la puntuación se realiza automáticamente, los resultados se establecen para su revisión y posterior análisis.

  • Usando SNA

SNA ha demostrado ser el programa de detección de fraude más efectivo al modelar las relaciones entre varias entidades.

  • Cree un sistema integrado de gestión de casos que aproveche las redes sociales

El sistema de administración de casos le permite al investigador conocer todos los hallazgos importantes que son relevantes para una investigación y pueden ser datos estructurados o no estructurados. Las métricas son los indicadores de fraude y pueden ser útiles para la comparación a nivel organizacional o de red.

  • Soluciones analíticas de futuro

Las empresas siempre deben buscar fuentes de datos adicionales y deben integrarlas con el programa de detección de fraude actual para crear el programa de detección de fraude más eficiente y efectivo. Esto lo ayudará a erradicar cualquier fraude nuevo que pueda desarrollarse en el futuro.

Conclusión

Los fraudes aumentarán a medida que aumente el volumen de transacciones de su negocio. El avance tecnológico es una ventaja y una desventaja para su negocio, ya que abre nuevas vías para los estafadores. La analítica para detectar el fraude puede desempeñar un papel muy importante en la identificación del fraude en las primeras etapas y en la protección de su negocio de grandes pérdidas. No requiere mucho tiempo y recursos para obtener análisis de fraude para su negocio. Comience con un pequeño proyecto de detección de fraude y luego comience a expandirse. Puede tomar tan pocas semanas.

Categoría:

Big Data