Volvemos tras unas semanas de descanso, y como no pod铆a ser de otra manera, volvemos hablando sobre Big Data, este concepto que est谩 en la lengua de cualquier ejecutivo de una empresa que est茅 al acecho de nuevas oportunidades para la mejora de su negocio.
Recordemos, aunque os聽invito a sumergiros聽en las palabras de mi anterior art铆culo, ese oc茅ano de datos sin descubrir, ese rastro de huellas聽interminable que ser铆a capaz de llevarnos al 茅xito siempre y cuando seamos capaces de interpretarlo, porque聽los datos por s铆 solos no sirven para nada. Lo verdaderamente importante es el conocimiento que se puede extraer a partir de dichos datos, y es aqu铆 donde entra en juego el聽big data.
Vivimos en una sociedad donde las palabras fraude y corrupci贸n no nos resultan desconocidas, ni para las personas ni para las organizaciones, y es que para estas 煤ltimas, precisamente, el fraude representa aproximadamente el cinco por ciento de los ingresos perdidos [1]. Las compa帽铆as buscan crecer en mercados con altos niveles de percepci贸n de riesgo de fraude, sobornos y corrupci贸n e intentar evaluar los peligros y riesgos que esto supone se ha convertido en uno de los mayores desaf铆os聽para las empresas. Con el paso de los a帽os, el concepto de Big Data ha ido abri茅ndose camino en aspectos relacionados con la gesti贸n del riesgo de fraude, auditor铆a interna y control; y es precisamente con este concepto con el que se pretende minimizar, e incluso evitar, los impactos que este tipo de聽riesgo acarrea.
Cabe destacar que, a pesar de que la gesti贸n del fraude se basa en la detecci贸n y prevenci贸n, alrededor del cincuenta por ciento [2] de dichas conductas fraudulentas se detectan por accidente cuando la p茅rdida ya ha sucedido. Y aunque la p茅rdida econ贸mica puede suponer un gran contratiempo, la p茅rdida de reputaci贸n y fidelidad por parte de los clientes, en muchas ocasiones, supone un riesgo mucho m谩s importante.
La evoluci贸n tecnol贸gica ha permitido que aumenten tanto los canales de comunicaci贸n 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 as铆, a pesar de contar con los controles adecuados, tales como el monitoreo de la conducta, el an谩lisis de redes, el reconocimiento de patrones y la elaboraci贸n de perfiles, todos ellos controles de prevenci贸n probados y confiables [3], no son suficientes.
Pero la evoluci贸n tecnol贸gica no solamente ha favorecido al aumento del alcance y potencial de los riesgos, sino que tambi茅n ha aumentado el potencial de las herramientas disponibles para su control, y precisamente, cinco a帽os atr谩s, empez贸 a cobrar fuerza la miner铆a de datos, pudi茅ndole dar un enfoque anal铆tico. Un enfoque que permitir铆a desenterrar patrones, tendencias, asociaciones, conexiones del comportamiento humano para prevenir el fraude.
Esta capacidad de acceder y analizar en tiempo real a enormes vol煤menes de datos permite la creaci贸n de controles para la gesti贸n 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, ser谩 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 afectar铆a de forma negativa sobre la experiencia del cliente final, sino que debe consistir en una serie de controles que ayuden a optimizar la evaluaci贸n de escenarios de fraude y reducir el riesgo a trav茅s de m茅todos predictivos en segundo plano.
A pesar de que el Big Data ayuda a las empresas en multitud de 谩reas, es precisamente en la gesti贸n 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 car谩cter cr铆tico y su p茅rdida o manipulaci贸n supone un riesgo demasiado importante.
Muchas empresas, actualmente, han optado por el uso de herramientas de an谩lisis de datos con el objetivo de evaluar cualquier actividad inusual en sus procesos y聽prevenir el fraude externo e interno, evaluando fraudes anteriores o escenarios que favorezcan聽nuevos casos de fraudes.
C贸mo hemos mencionado antes, el beneficio obtenido por una gesti贸n de controles adecuada en聽la gesti贸n del riesgo de fraude se deriva en una reducci贸n notable en la p茅rdida de ingresos y en una fidelizaci贸n de los clientes, demostrando la capacidad necesaria para proteger los activos que se posee. Y a pesar de que la evoluci贸n tecnol贸gica favorece la aparici贸n de nuevas trampas e ilegalidades, tambi茅n favorece la capacidad para su detecci贸n y prevenci贸n.
REFERENCIAS:
[1]聽Big Data System for Analyzing Risky Procurement Entities, consultado el 20 de Noviembre de 2016.
[2]聽Fraud prevention, starring big data analytics | Graydon UK, consultado el 21 de Noviembre de 2016.
[3]聽Los grandes riesgos requieren pensamiento Big Data – EY, consultado el 20 de Noviembre de 2016.
Ruben Ares S谩nchez
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Rub茅n, este es el post que est谩 realmente centrado en tu tema. Y es el que abre el campo a profundizar y reflexionar sobre las consecuencias de lo que esto supone.
Copio: 芦monitoreo de la conducta, el an谩lisis de redes, el reconocimiento de patrones y la elaboraci贸n de perfiles,禄
Y el impacto que esto tiene en la sociedad actual? Consecuencias? Empresas vinculadas? Casos de 茅xito? Noticias ‘inquietantes’ sobre este tema?
A ver que me encuentro en el 煤ltimo post.