Big Data: Un arma contra el fraude y la corrupción

Josefa Soto

Si hablamos de protección de datos y de filtración de información, los expertos aseguran que las amenazas provienen mayoritariamente desde dentro de las organizaciones. Es más probable que sean empleados los involucrados en estos delitos, en vez de hackers u otros cibercriminales.

El sitio especializado en noticias del sector legal, Above the Law, en asociación con la red global de expertos en auditoría, impuestos y consultoría, RSM, lanzaron el ebook «Using Data Analytics to Combat Fraud». Es un informe de tres partes que entrega consejos sobre el uso del big data para manejar casos de corrupción y fraude dentro de las empresas.

El informe explica que un director de finanzas, por ejemplo, con un alto nivel de acceso al sistema, puede manipular la información para ocultar una malversación, o para manipular los estados financieros y llegar a una cierta meta que le permita alcanzar algún objetivo de ingreso o bono. Tal es el caso de un ex ejecutivo del Banco de Chile, que cometió fraude en la entidad durante una década.

Analizar el Big Data

En estos casos, asegura el capítulo escrito por el editor de Above the Law, Joe Patrice, las herramientas de análisis de datos pueden ser grandes aliados para las compañías, pues son capaces de identificar patrones que podrían pasar desapercibidos para un auditor.

Algunas señales de advertencia que pueden encontrar estas herramientas son:
– Montos de dólares
– Transacciones anuladas
– Números de seguridad social no válidos
– Apartados de correos como direcciones y números de teléfono.

A pesar de que el informe explica que las grandes amenazas suelen provenir de los mismos empleados, enfatiza en que hay que considerar el gran daño que pueden generar terceros. Sin ningún tipo de apego y con la información necesaria, podrían ser mucho más peligrosos que los empleados.

En un ambiente donde la tecnología ha dado paso a la creación de riesgos externos y que ha facilitado que los ciberdelincuentes puedan cubrir sus huellas, las empresas están constantemente amenazadas.

Por eso las recomendaciones son crear controles internos sólidos sin perder de vista a las personas encargadas de ejecutarlos; mantener la vigilancia de vendedores y agentes de «confianza» y no posponer las evaluaciones exhaustivas de amenazas.

Due diligence integral

Además, las compañías deberían establecer pruebas dirigidas a transacciones de alto riesgo, analizar la documentación de respaldo e indagar de qué naturaleza son esas transacciones. Si los controles son continuos, la empresa estará dando el mensaje de que la administración toma en serio la identificación de actividades indebidas.

Otro de los temas que trata el informe son los procesos de due diligence. El segundo capítulo escrito por el fundador de Above the Law, David Lat, explica que, para protegerse de las amenazas, las empresas deben realizar un proceso integral y por lo tanto inspeccionar desde todos los ámbitos a la firmas o empresas con las que pretendan negociar: no deberían enfocarse sólo en revisar asuntos financieros.

Esta necesidad guarda relación con la creciente importancia de leyes anti corrupción que se ha dictado a nivel global.

Mantenerse alejados de la corrupción

En la era digital, aseguran los expertos, la tecnología permite acelerar y mejorar estos procesos de revisión que en otra época fueron un gran dolor de cabeza debido a la magnitud de la información. Las herramientas de análisis de datos cubren distintas necesidades, básicas y complejas, a gran velocidad.

«Incluye personas, procesos y tecnologías», dijo uno de los directores de RSM, Greg Naviloff, quien propone que profesionales expertos en la materia apliquen los procesos que investiguen este tipo de acciones.

Así, el análisis del Big Data también sería un aliado en la lucha contra la corrupción. Mantener un control y una revisión constante de la información servirá a las organizaciones no sólo para desenmascarar a quienes cometen fraude, sino que, también, para aclarar rumores que podrían estar afectando su imagen.

 
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