Tecnología para combatir el fraude

El fraude es uno de los factores que más daño económico y reputacional puede ocasionar a una organización. En 2017 generó a las empresas unas pérdidas de más de 7.000 millones de euros. La analítica de datos reduce a la mitad las pérdidas medias potenciales y el tiempo de detección del fraude.

El fraude puede incluso hundir una compañía, como ocurrió con Enron y WorldCom. El fraude más común sigue siendo la malversación y apropiación indebida de activos (40% de los casos), según el informe Report to the Nations elaborado por ACFE.

El fraude se genera, mayoritariamente, en el interior de las organizaciones. El 65% de los fraudes es cometido por empleados que llevan en la compañía más de seis años; y en un 21% adicional, por ex empleados. En el 62% de los casos hubo colaboración con terceros ajenos a la organización, según el informe Global profiles of the fraudster, elaborado por KPMG.

Detectar a tiempo los indicios es clave para prevernirlos. Para ello, la tecnología es crítica. Curiosamente, la tecnología se utiliza mucho más para cometer fraude -se utiliza para comerter  más del 24% de los fraudes- que para detectarlo y prevenirlo -solo en el 3% de los casos es descubierto gracias a la tecnología-.

42%

de los fraudes se producen en empresas familiares

51%

de los casos de fraude es reportado por los propios empleados

40%

de los casos corresponde a malversación y apropiación indebida de activos, el fraude más común

La debilidad de los controles internos es la causa principal –de más de la mitad- de los fraudes que se cometen. Las líneas éticas están resultando bastante efectivas para su detección, pero la tecnología tiene mucho más que decir: las compañías que han implantado soluciones de analítica avanzada de datos han conseguido reducir más de un 50% las pérdidas medias por fraude y el tiempo de detección del mismo.

La analítica avanzada de datos ayuda a detectar señales de alarma que se repiten en el comportamiento de potenciales defraudadores

Aplicada a Recursos Humanos, Data Analytics permitiría analizar las señales de alarma del comportamiento de los potenciales defraudadores dado que, aunque tienden a guardar las apariencias, hay ciertos comportamientos y prácticas que los pueden delatar, como muestra el siguiente gráfico:  el 85% de los defraudadores muestra al menos una de estas señales de alarma y en el 50% de los casos, aparecen las seis primeras señales, según el estudio de ACFE.

Señales de alarma que delatan al potencial defraudador

La tecnología aplicada a las técnicas de investigación tradicionales como Forensic Accounting o Corporate Intelligence -identificar conexiones entre personas y entidades-, unidas a las nuevas técnicas de Data Analytics  combinadas con Inteligencia Artificial como Deep Learning permiten identificar anomalías o red flags que puedan indicar potenciales riesgos de fraude en los libros contables, inventarios, datos de empleados, gastos y cualquier otra información relevante. Encontrarás más información detallada en el informe completo.

Para obtener más información sobre las fórmulas para prevenir, detectar  e investigar el fraude, puedes contactar con el responsable de Forensic en KPMG, Fernando Cuñado.

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