El rol del Análisis Avanzado de Datos en la detección del fraude

El análisis de datos actualmente desempeña un papel fundamental en la identificación de indicadores de fraude en la mayoría de las áreas de procesos de negocio. El implementar el análisis de datos en la monitorización continúa de las transacciones comerciales, e integrarlas en un proceso unificado, permite identificar y responder oportunamente a las señales de alerta y a reducir el riesgo de una escalada de fraude. 

Los fundamentos del uso del análisis de datos para detectar fraudes son razonablemente simples. Confiar en el examen de solo una muestra de datos es insuficiente para encontrar patrones de advertencia y, a menudo, también es inadecuado para cumplir con las necesidades regulatorias.

El objetivo es analizar poblaciones enteras de datos transaccionales (así como, quizás, datos maestros y configuraciones de control de aplicaciones) para buscar indicadores de actividades fraudulentas. Las técnicas pueden ir desde análisis estadísticos diseñados para buscar transacciones fuera de la norma de lo esperado, hasta pruebas analíticas que buscan circunstancias específicas que indiquen una alta probabilidad de fraude.

Una consideración importante en la creación de un programa de detección de fraude es evitar este obstáculo asegurándose de que las pruebas analíticas tengan en cuenta las anomalías que se sabe que no son fraudulentas. En la práctica laboral, cuantas menos excepciones surjan, mayor será la probabilidad de que realmente indiquen la existencia de fraudes, permitiendo así direccionar los esfuerzos y recursos a los puntos de atención mas probables de los resultados de las pruebas para se investiguen oportuna y activamente.