Proceso de Detección de Fraudes: El importante proceso de detección del fraude

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El proceso de detección del fraude es un proceso de revisión que implica el examen de las transacciones financieras históricas y otra información relacionada para identificar los indicadores de fraude en un departamento o función particular de la empresa.

Implica el análisis de diversas condiciones que ponen de manifiesto los factores que facilitan el fraude, las infracciones de los controles internos y cualquier posible sesgo de la dirección en el incidente de fraude real.

Proceso De DeteccióN Del Fraude

Proceso de detección del fraude

El proceso de detección de fraudes es también una actividad prospectiva para evaluar las posibilidades de que vuelvan a producirse incidentes de fraude. Para evaluar la reaparición del fraude en el futuro, los investigadores del fraude analizan los incidentes de fraude históricos y actuales para establecer las interconexiones entre ellos. Esta evaluación de la conexión ayuda a predecir posibles incidentes de fraude en el futuro.

Para detectar el fraude se estudian todos los procesos y actividades para encontrar los puntos débiles de los controles y las posibles vías, que son aprovechadas por las personas o los defraudadores.

La detección del fraude es un proceso continuo que se lleva a cabo cuando se producen incidentes de fraude o para evaluar las posibilidades de que se produzca un fraude en cualquier área del departamento.

Técnicas de detección del fraude

Dado que el fraude suele implicar múltiples métodos repetidos, la búsqueda de patrones es un enfoque general para la detección del fraude. Los analistas de datos, por ejemplo, pueden prevenir el fraude en los seguros desarrollando algoritmos para detectar patrones y anomalías.

La detección del fraude puede distinguirse mediante la aplicación de técnicas de análisis de datos estadísticos o de inteligencia artificial (IA)

Técnicas de análisis de datos estadísticos

  • determinación de los parámetros estadísticos
  • análisis de regresión
  • modelos y distribuciones de probabilidad
  • comparación de datos

Técnicas de inteligencia artificial (IA) utilizadas para detectar el fraude

  • La minería de datos es el proceso de categorización, agrupación y segmentación de datos para buscar patrones en millones de transacciones y detectar el fraude.
  • Las redes neuronales aprenden patrones de aspecto sospechoso y los utilizan para seguir detectándolos.
  • El aprendizaje automático detecta las características del fraude automáticamente.
  • El reconocimiento de patrones detecta comportamientos sospechosos en forma de clases, clusters y patrones.

Tipos de fraude

El fraude puede cometerse de diversas maneras y en diversos entornos. El fraude puede cometerse en los sectores de la banca, los seguros, la administración y la sanidad, por ejemplo.

La apropiación de cuentas de clientes es un tipo común de fraude bancario. Esto ocurre cuando alguien accede ilegalmente a la cuenta bancaria de la víctima mediante el uso de bots. Otros tipos de fraude bancario son el uso de aplicaciones maliciosas, la creación de identidades falsas, el blanqueo de dinero, el fraude con tarjetas de crédito y el fraude móvil.

El fraude en los seguros incluye el fraude por desvío de primas, que es el robo de las mismas, así como el churning gratuito, que es la negociación excesiva por parte de un corredor de bolsa con el fin de maximizar las comisiones. El desvío de activos, el fraude en la indemnización de los trabajadores, el fraude en los accidentes de tráfico, el fraude en los coches robados o dañados y el fraude en los incendios de viviendas son ejemplos de fraude al seguro. Todos los fraudes a los seguros están motivados por el deseo de obtener un beneficio económico.

El fraude gubernamental consiste en defraudar a agencias federales como los departamentos de Salud y Servicios Humanos, Transporte, Educación y Energía de los Estados Unidos son algunos ejemplos. Facturar por procedimientos innecesarios, cobrar de más por artículos que cuestan menos, proporcionar equipos viejos cuando se facturan por equipos nuevos, y reportar horas trabajadas por un trabajador que no existe, son todos ejemplos de fraude gubernamental.

El fraude farmacéutico y médico, así como el fraude al seguro, son todos ejemplos de fraude sanitario. Cuando alguien defrauda a una aseguradora o a un programa gubernamental de asistencia sanitaria, está cometiendo un fraude sanitario.

Cómo funciona la detección del fraude

Muchos delincuentes cometen fraudes aprovechando lagunas y probando patrones. Para descifrar el código de acceso de una tarjeta de crédito, un hacker podría crear un programa informático que probara aleatoriamente miles de pines de 4 dígitos por segundo. Dado que el fraude se comete con frecuencia a través de patrones, la detección del fraude emplea la inteligencia artificial para buscar estos patrones y envía una alerta cuando se detecta uno.

Dependiendo de la gravedad de la alerta, puede bloquear inmediatamente toda la actividad o enviar la alerta a un evaluador humano para que la investigue. Por ejemplo, para aprobar transacciones bancarias sospechosas, su banco puede enviarle alertas por mensaje de texto.

Reflexiones finales

La detección del fraude es un conjunto de actividades que se llevan a cabo para evitar que se obtenga dinero o bienes mediante engaño.

Muchos sectores, como la banca y los seguros, utilizan programas informáticos de detección de fraudes. La falsificación de cheques o el uso de tarjetas de crédito robadas son ejemplos de fraude bancario. Otros tipos de fraude pueden incluir la exageración de las pérdidas o la provocación de un accidente con el único fin de recibir un pago.

Con un número infinito y cada vez mayor de formas de cometer fraude, la detección puede ser difícil. La reorganización, la reducción de la plantilla, el cambio a nuevos sistemas de información o la existencia de un fallo de ciberseguridad pueden mermar la capacidad de una organización para detectar el fraude. Se recomiendan técnicas como la supervisión del fraude en tiempo real. Las transacciones financieras, las ubicaciones, los dispositivos utilizados, las sesiones iniciadas y los sistemas de autenticación deben ser examinados por las organizaciones en busca de fraude.

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