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5 pasos para prevenir y detectar el fraude mediante el análisis de datos

Debido a la creciente sofisticación y complejidad de los fraudes que se cometen en la actualidad, estos superan las medidas antifraude tradicionales. De acuerdo con el Informe a las Naciones de 2018 presentado por la Asociación de Examinadores de Fraude Certificados (ACFE, por su sigla en inglés), las organizaciones que implementan medidas preventivas de supervisión de datos detectan la actividad fraudulenta un 58 % más rápido. Además, estas empresas experimentan un 52 % menos de pérdidas que las demás. Estas cifras sugieren que comprender los datos y analizarlos con efectividad puede aportar beneficios significativos a los esfuerzos que realizan las organizaciones para prevenir y detectar el fraude.

Pero ¿por dónde se debe comenzar? Los volúmenes de datos a nivel global siguen creciendo de manera exponencial. Se pueden aprovechar estos datos para identificar patrones inusuales o señales de alerta. Históricamente, esto no era posible mediante las técnicas tradicionales de auditoría o creación de muestras por sí solas. Los equipos de administración y auditoría necesitan una plataforma de análisis más eficaz a fin de identificar patrones de fraude que antes podrían haber pasado inadvertidos. Para las organizaciones o los grupos que están comenzando a usar el análisis de datos con el propósito de prevenir o detectar el fraude, podría parecer que esto consume demasiado tiempo o incluso que es algo imposible. Pero no es así.

A continuación se detalla un plan de cinco pasos que le servirá para implementar el análisis de datos como parte de su programa antifraude.

  1. Identificar factores de riesgo de fraude
  2. Identificar áreas susceptibles de verse afectadas por fraude
  3. Comprender cuáles son las fuentes de datos relevantes
  4. Mezclar, combinar y analizar los datos
  5. Compartir información y programar alertas

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