Big data para controlar facturas falsas apocrifas
Evasión fiscal con facturas falsas
Un lago de datos es un repositorio centralizado que le permite almacenar todos sus datos estructurados y no estructurados a cualquier escala. Puede almacenar sus datos tal cual, sin tener que estructurarlos primero, y ejecutar diferentes tipos de análisis, desde cuadros de mando y visualizaciones hasta procesamiento de big data, análisis en tiempo real y aprendizaje automático para orientar mejores decisiones.
Las organizaciones que consigan generar valor empresarial a partir de sus datos superarán a sus homólogas. Según un estudio de Aberdeen, las organizaciones que implementaron un lago de datos superaron a empresas similares en un 9% en crecimiento orgánico de ingresos. Estos líderes fueron capaces de realizar nuevos tipos de análisis, como el aprendizaje automático, a partir de nuevas fuentes, como archivos de registro, datos de secuencias de clics, redes sociales y dispositivos conectados a Internet almacenados en el lago de datos. Esto les ayudó a identificar y aprovechar más rápidamente las oportunidades de crecimiento del negocio mediante la captación y retención de clientes, el aumento de la productividad, el mantenimiento proactivo de los dispositivos y la toma de decisiones informadas.
Análisis de datos médicos
Seguro que ha oído hablar de Netflix, Microsoft, Zoom y Honda, atacados recientemente por piratas informáticos. En el último año, la naturaleza del fraude ha cambiado mucho. Los atacantes han cambiado el tipo de víctimas a las que se dirigen, pasando de los particulares y las pequeñas empresas a las grandes corporaciones. Aprovechan el trastorno que ha causado el coronavirus y encuentran nuevas vulnerabilidades de seguridad a las que ahora están expuestas muchas empresas.
Los métodos tradicionales de detección del fraude no funcionan en la nueva realidad. A medida que los ataques de los delincuentes se vuelven más sofisticados, los enfoques de la gestión del riesgo de fraude también deben evolucionar. Descubra los principales tipos de eventos de fraude que pueden amenazar su negocio y aprenda cómo puede mejorar la detección del fraude con análisis de big data y aprendizaje automático.
Según el informe de la Association of Certified Fraud Examiners (ACFE), un fraude medio cuesta a una organización más de 1,5 millones de dólares. Pero la carga financiera directa e indirecta es solo una parte del impacto global que un ataque de seguridad tiene en una empresa. El fraude va más allá de las pérdidas financieras y perjudica la experiencia del cliente, daña la reputación de la empresa, provoca fallos operativos, etc.
Big data sanitario
A pesar del uso de herramientas cada vez más sofisticadas que comprueban los datos de cada factura, de las medidas de seguridad para bloquear intentos de phising o incluso de la legislación Making Tax Digital, el fraude sigue creciendo en el mundo empresarial. Este aumento en el número de incidentes relacionados con facturas fraudulentas es a la vez sorprendente y preocupante: la mitad de las empresas británicas fueron víctimas de fraude en los últimos dos años, según una encuesta realizada por PwC. Una gran parte procede de facturas de proveedores o datos bancarios falsificados. ¿Qué significa esto?
Sencillamente, que se está perdiendo dinero y, a menudo, las empresas ni siquiera se dan cuenta de que está ocurriendo. Para aquellas organizaciones que sí reconocen la amenaza real, no todas han avanzado lo mismo para evitar que ocurra. Aunque los medios humanos, organizativos y financieros aplicados para detectar a los defraudadores son diferentes en las organizaciones pequeñas, medianas y grandes, existen soluciones tecnológicas asequibles a escala.
Si se tienen en cuenta dos hechos indiscutibles -ninguna organización es inmune al peligro de fraude bancario, de clientes o de proveedores, y no existe una conexión direccional entre el tamaño de la empresa y el impacto monetario del fraude en las operaciones comerciales-, existe una clara necesidad de que cambien las prácticas.
Comercio de macrodatos
El fraude se ha convertido en una de las principales amenazas para los sistemas sanitarios a nivel mundial. Aunque las instituciones de seguridad social buscan constantemente la optimización de los procesos con la ayuda de la analítica avanzada y la inteligencia artificial (IA) para detectar y controlar el fraude de forma más eficaz y eficiente, la adopción de estas tecnologías emergentes plantea importantes retos.
Los presupuestos públicos están sometidos a presión en todo el mundo. El rápido aumento de los costes sanitarios, debido en parte a los avances tecnológicos y al envejecimiento de la población, obliga a los países a utilizar adecuadamente sus escasos recursos sanitarios para llegar a las personas que más los necesitan. El sector sanitario es una parte esencial de la seguridad social y representa una gran parte del PIB. Al implicar grandes cantidades de dinero con numerosas transacciones individuales, es un objetivo atractivo para los defraudadores.
Aunque la mayoría de los proveedores de asistencia sanitaria son honestos y bienintencionados, el comportamiento fraudulento (definido a continuación) tiene un impacto negativo directo en la utilización de la asistencia sanitaria. Supone un despilfarro de recursos limitados y puede poner en peligro a los pacientes al proporcionarles una atención innecesaria u obstaculizar su acceso a los servicios médicos que necesitan. El dinero defraudado no está disponible para financiar la prevención, reembolsar las innovaciones o invertir en programas que garanticen la igualdad de acceso a una asistencia de calidad. De media, las pérdidas por fraude y error superan el 6% del gasto sanitario (OCDE, 2017).
