Corrupción y fraude fiscal son dos temas que se encuentran en el foco de atención de la opinión pública. Casos como los “Panama Papers”, acusaciones de lavado de dinero en contra de la ex presidenta de Argentina, Cristina Fernández y la sentencia de la justicia chilena en el caso Mazza, el episodio de lavado de activos más grande en Chile son solo algunos ejemplos más bullados en el último tiempo.

Según el último Estudio de Fraude Mundial 2016, elaborado por la Asociación de Examinadores de Fraude Certificados (ACFE, sus siglas en inglés), indica que 2.410 casos de estafa han generado una pérdida total de más de US$6,3 billones. Asimismo, el informe ubica a América Latina y el Caribe como la quinta región con más pérdidas en el mundo (con 112 casos y pérdidas promedio de US$ 174.000) En Chile, datos de la Fiscalía y el Ministerio Público muestran que el 6% de los delitos ingresados durante enero-diciembre 2015 fueron de carácter económico y tributario, ubicando a esta categoría en la sexta posición de delitos perpetrados.

En palabras de Marcelo Sukni, gerente general de SAS para Chile y Perú, esta es una problemática que no sólo encontramos en Chile sino en el mundo y cada vez toma más fuerza. Es una operación en la que se trata de dar una apariencia lícita a recursos o bienes de actividades ilegales.

Este tipo de delitos pueden ser controlados a través de la analítica y un sistema de análisis de riesgos que permita evaluar las inconsistencias y vulnerabilidades. El experto agrega que la información en tiempo real es “fundamental para que las empresas e incluso los bancos detecten cualquier transacción o movimiento sospechoso.

 

Analítica predictiva de fraudes

En efecto, la analítica y arquitectura de big data proveen distintas soluciones para crímenes financieros, siendo capaces de ofrecer evaluaciones rápidas y distintos escenarios anti lavado de dinero, permitiendo modernizar procesos, visualizar exposiciones al riesgo y validar estrategias.

Estos servicios, caracterizados por ser un modelo híbrido en el que se utilizan reglas del negocio, detección de anomalías, modelos predictivos, minería de texto y análisis de redes, son mayormente utilizados por entidades financieras porque ayudan a reducir costos e incrementar la efectividad de sus programas. Al mismo tiempo, permite unificar el enfoque de las empresas en asuntos de fraude, cumplimiento y seguridad mientras potencian los esfuerzos de detección y prevención, razón por la que cada vez más autoridades fiscales implementan estas herramientas.

Pese a que los métodos tradicionales para abordar riesgos han sido efectivos, algunos gobiernos están apostando por tecnologías más avanzadas para combatir el fraude. Un ejemplo de ello es el Irish Tax and Customs. Las autoridades irlandesas decidieron luchar contra el fraude a través de la analítica predictiva, con los servicios de SAS, utilizando la minería de datos y análisis para mejorar sus procesos, lo que dio como resultado un mejor cumplimiento de nuevas normas y regulaciones, mejor servicio al cliente y reducción los costos a los contribuyentes irlandeses.

Por su parte, la Junta de Impuestos y Aduanas de Estonia, encargada entre otras cosas de asegurar la recepción de los ingresos presupuestarios de impuestos estatales y los derechos de aduana, implementó también la minería de datos desarrollada por SAS con el fin de detectar y prevenir el fraude fiscal dentro, de las 25.000 declaraciones de impuestos que reciben mensualmente para evaluación.

“Antes de implementar este sistema estábamos gastando demasiados recursos en los contribuyentes que no habían cometido errores. El 70 a 80% de nuestra auditoría no produjo ningún problema o recuperaciones”, comenta Egon Veermäe, director general adjunto de Procesos Básicos. “Hoy en día, con SAS entre otras herramientas, estamos analizando correctamente los datos para orientar fraudes o errores entre un 80 y 90% de los documentos auditados. Eso hace que nuestro equipo mucho más productivo y nos permite centrarnos en cosas más importantes”, concluye.