Las estrategias para cometer fraude se están volviendo cada vez más sofisticadas al punto de hacerlo más difícil de detectar. Según la Agencia Fiscal Belga, se calcula que los delincuentes roban 100.000 millones de euros (132.000 millones de dólares estadounidenses) al año a los gobiernos de toda Europa mediante un sistema que se denomina fraude carrusel. Este consiste en organizar una serie de falsificaciones entre empresas para lograr sacar ventaja del impuesto de valor agregado IVA.

La analítica avanzada es indispensable en la lucha contra el fraude. ¿Por qué? Las instituciones financieras necesitan sistemas exigentes de detección de fraude que les permita prevenir cualquier posible riesgo y para eso se necesita el conocimiento y perspectiva completos de sus clientes.

Ya existen herramientas que integran características avanzadas de gestión y verificación de la información. El enfoque híbrido de detección del fraude no sólo responde a esas necesidades, sino que permite buscar la esencia misma del proceso. El análisis de riesgo que implica técnicas de avanzadas, ayuda a identificar posibles sospechosos antes de que produzcan daños importantes en las entidades financieras y gubernamentales. El fraude carrusel está siendo combatido cada vez con mayor éxito en Europa ya que el método híbrido de detección ha hecho legibles grandes cantidades de datos para el conocimiento de los expertos.

Por otro lado, pensemos por un momento en cómo las redes sociales podrían aportar notablemente a generar más información que con otros sistemas tradicionales no sería posible adquirir. El análisis de redes sociales se utiliza en el modelo de detección híbrida de fraude. ¿Cómo funciona? El reto consiste en extraer grandes cantidades de datos de internet, lo cual permite encontrar y analizar conversaciones mediante monitoreos constantes y mediciones que sólo permite el entorno digital.

Por último, la prevención del fraude no es un proceso estático, por el contrario, es cíclico y por eso las organizaciones deberían seguir estos tres pasos fundamentales:

1. Capturar y unificar todos los tipos de datos disponibles de todos los canales e incorporarlas en el proceso analítico.

2.  Monitorear continuamente las transacciones y aplicar análisis de comportamiento para permitir la toma de decisiones en tiempo real.

3. Emplear técnicas de seguridad en capas.

Con estas técnicas, las compañías deben ser capaces de utilizar la información de valor para construir mejores modelos, generar tendencias y previsiones y determinar la formación de nuevos productos y líneas de negocio que prevendrán futuros crímenes. Para conocer soluciones eficientes de detección de fraude, pregunte aquí