Cómo usar el análisis financiero para detectar el fraude

Según la Association of Certified Fraud Examiners, las organizaciones pierden cada año el 5% de sus ingresos a causa del fraude. No es de extrañar que la analítica financiera para la détection des fraudes tenga tanta demanda, dada esta alarmante estadística. Afortunadamente, la analítica financiera puede desempeñar un papel crucial a la hora de ayudar a las empresas a detectar y prevenir el fraude mediante el análisis de diversos patrones, discrepancias y anomalías en los datos financieros y la detección de actividades sospechosas.

La lista de casos de uso de la analítica financiera para détection des fraudes parece interminable, pero a continuación se ofrece un desglose por sectores (banca y finanzas, sanidad, seguros, comercio minorista y telecomunicaciones) de algunos de los ejemplos más comunes.

Banca y Finanzas

• Fraude con tarjeta de crédito: Señala las transacciones con tarjeta de crédito que se salen del ámbito de la actividad normal, como múltiples transacciones a una tarjeta en un corto periodo de tiempo, múltiples pedidos urgentes a la misma dirección o un importe de tarjeta de cargo inusualmente alto.
• Blanqueo de capitales: Analiza las transacciones y el flujo de fondos a través de diferentes cuentas para identificar actividades sospechosas, como la estructuración de transacciones para evitar los umbrales de notificación, la estratificación de fondos a través de múltiples cuentas o el uso de complejas redes de transacciones para ofuscar el origen de los fondos.
• Operaciones con información privilegiada: Identifica volúmenes de negociación anormales, movimientos de precios inusuales y correlaciones entre las actividades de negociación y acontecimientos corporativos significativos.
• Robo de identidad: Marca las cuentas con comportamientos inusuales, como cambios repentinos en los patrones de gasto o transacciones inesperadas en nuevas ubicaciones, que pueden indicar que alguien está utilizando ilegalmente los datos o la cuenta de otra persona.

Sanidad

• Reclamaciones fraudulentas: Identifica las reclamaciones con procedimientos excesivos o innecesarios, y los servicios que no son coherentes con el historial médico del paciente.
• Facturación fraudulenta: Detecta patrones de codificación inusuales, facturación fantasma, sobrecodificación, desagregación y facturación desproporcionada en comparación con sus homólogos.
• Colusión: Analiza los datos de reclamaciones y pagos para detectar un elevado número de visitas de pacientes a distintos proveedores o pacientes que pueden estar ayudando a los proveedores a cobrar por pruebas que no necesitan.

Seguros

• Fraude en las solicitudes: Detecta información falsa, beneficiarios ficticios y agentes que abren y cancelan pólizas para conseguir cuotas y bonificaciones.
• Siniestros fraudulentos: Detecta siniestros frecuentes o excesivos, siniestros inflados, accidentes escenificados, siniestros duplicados e información incoherente en todos los siniestros.

Venta al por menor

• Fraude con tarjeta de crédito: Marca las transacciones con tarjeta de crédito que se salen del ámbito de la actividad normal, como cambios en la frecuencia de los pedidos, pedidos superiores a la transacción de uso medio, cambios en una dirección de envío, pedidos masivos del mismo artículo y direcciones IP no coincidentes o sospechosas.
• Fraude en las devoluciones: Analiza datos como la frecuencia y el momento de las devoluciones, los productos devueltos y su valor, y los motivos de las devoluciones para descubrir posibles fraudes.

Telecomunicaciones

• Fraude en los informes de ingresos: Examina los datos de facturación, las condiciones contractuales y los flujos de ingresos para identificar discrepancias, como servicios no facturados, subfacturación o fugas de ingresos que probablemente se deban a actividades fraudulentas.
• Fraude de abonados: Analiza los patrones de comportamiento de los abonados y las transacciones financieras para detectar actividades inusuales en la cuenta, como cambios frecuentes de la tarjeta del Módulo de Identidad del Abonado (SIM), comportamiento anómalo en itinerancia o patrones de llamadas sospechosos.

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Acerca de Teresa Wingfield

Teresa Wingfield es Directora de Marketing de Producto en Actian, donde es responsable de comunicar el valor único que ofrece la Plataforma de Datos Actian, incluyendo la integración de datos probada, gestion des données y análisis de datos. Aporta una trayectoria de 20 años en el aumento de los ingresos y la concienciación sobre las soluciones de análisis, seguridad y nube. Antes de trabajar en Actian, Teresa dirigió el marketing de productos en empresas líderes del sector como Cisco, McAfee y VMware.