Big Risks, Big Data

Volvemos tras unas semanas de descanso, y como no podía ser de otra manera, volvemos hablando sobre Big Data, este concepto que está en la lengua de cualquier ejecutivo de una empresa que esté al acecho de nuevas oportunidades para la mejora de su negocio.

Recordemos, aunque os invito a sumergiros en las palabras de mi anterior artículo, ese océano de datos sin descubrir, ese rastro de huellas interminable que sería capaz de llevarnos al éxito siempre y cuando seamos capaces de interpretarlo, porque los datos por sí solos no sirven para nada. Lo verdaderamente importante es el conocimiento que se puede extraer a partir de dichos datos, y es aquí donde entra en juego el big data.

Vivimos en una sociedad donde las palabras fraude y corrupción no nos resultan desconocidas, ni para las personas ni para las organizaciones, y es que para estas últimas, precisamente, el fraude representa aproximadamente el cinco por ciento de los ingresos perdidos [1]. Las compañías buscan crecer en mercados con altos niveles de percepción de riesgo de fraude, sobornos y corrupción e intentar evaluar los peligros y riesgos que esto supone se ha convertido en uno de los mayores desafíos para las empresas. Con el paso de los años, el concepto de Big Data ha ido abriéndose camino en aspectos relacionados con la gestión del riesgo de fraude, auditoría interna y control; y es precisamente con este concepto con el que se pretende minimizar, e incluso evitar, los impactos que este tipo de riesgo acarrea.

Cabe destacar que, a pesar de que la gestión del fraude se basa en la detección y prevención, alrededor del cincuenta por ciento [2] de dichas conductas fraudulentas se detectan por accidente cuando la pérdida ya ha sucedido. Y aunque la pérdida económica puede suponer un gran contratiempo, la pérdida de reputación y fidelidad por parte de los clientes, en muchas ocasiones, supone un riesgo mucho más importante.

La evolución tecnológica ha permitido que aumenten tanto los canales de comunicación que utilizan los distintos procesos como el volumen de datos que se gestionan en cada proceso y que se almacenan, y por lo tanto ha permitido que el riesgo de fraude sobre dichos procesos o datos se vea incrementado. Una empresa que no cuente con controles internos y medidas de seguridad habilitadas para tal efecto corre el riesgo de que sea incapaz de identificar efectivamente irregularidades como pagos no autorizados, sobornos, fraude de adquisiciones, lavado de dinero, etc.

Aun así, a pesar de contar con los controles adecuados, tales como el monitoreo de la conducta, el análisis de redes, el reconocimiento de patrones y la elaboración de perfiles, todos ellos controles de prevención probados y confiables [3], no son suficientes.

Pero la evolución tecnológica no solamente ha favorecido al aumento del alcance y potencial de los riesgos, sino que también ha aumentado el potencial de las herramientas disponibles para su control, y precisamente, cinco años atrás, empezó a cobrar fuerza la minería de datos, pudiéndole dar un enfoque analítico. Un enfoque que permitiría desenterrar patrones, tendencias, asociaciones, conexiones del comportamiento humano para prevenir el fraude.

Esta capacidad de acceder y analizar en tiempo real a enormes volúmenes de datos permite la creación de controles para la gestión del riesgo. Estos controles se deben centrar en las conductas habituales con el objetivo de poder detectar las conductas inusuales. De este modo, un sistema de controles adecuado pero flexible, será capaz de predecir situaciones sospechosas antes de que sea demasiado tarde. Y digo flexible porque un sistema de fraudes en tiempo real no debe interrumpir los servicios, ya que afectaría de forma negativa sobre la experiencia del cliente final, sino que debe consistir en una serie de controles que ayuden a optimizar la evaluación de escenarios de fraude y reducir el riesgo a través de métodos predictivos en segundo plano.

A pesar de que el Big Data ayuda a las empresas en multitud de áreas, es precisamente en la gestión de fraudes tanto internos como externos donde mayores beneficios se consiguen. Sobre todo en empresas del sector financiero, sanidad o gobiernos donde los datos que se gestionan tienen un carácter crítico y su pérdida o manipulación supone un riesgo demasiado importante.

Muchas empresas, actualmente, han optado por el uso de herramientas de análisis de datos con el objetivo de evaluar cualquier actividad inusual en sus procesos y prevenir el fraude externo e interno, evaluando fraudes anteriores o escenarios que favorezcan nuevos casos de fraudes.

Cómo hemos mencionado antes, el beneficio obtenido por una gestión de controles adecuada en la gestión del riesgo de fraude se deriva en una reducción notable en la pérdida de ingresos y en una fidelización de los clientes, demostrando la capacidad necesaria para proteger los activos que se posee. Y a pesar de que la evolución tecnológica favorece la aparición de nuevas trampas e ilegalidades, también favorece la capacidad para su detección y prevención.

 

REFERENCIAS:

[1] Big Data System for Analyzing Risky Procurement Entities, consultado el 20 de Noviembre de 2016.

[2] Fraud prevention, starring big data analytics | Graydon UK, consultado el 21 de Noviembre de 2016.

[3] Los grandes riesgos requieren pensamiento Big Data – EY, consultado el 20 de Noviembre de 2016.