Actualmente, la información comercial y los datos de negocios están siendo administrados y almacenados por los sistemas de TI en las organizaciones y se ha reducido el nivel de interacción humana. En ese orden de ideas, la confianza está puesta más en los sistemas de TI para soportar los procesos de negocios, pero también es una razón para que ocurran fraudes o intentos de fraude. Para detectar y prevenir tales fraudes, una vez más, las organizaciones se someten a controles automatizados.
A continuación, se presentan algunos métodos de detección de fraude importantes.
Muestreo
El muestreo suele emplearse para ciertos procesos de detección de fraudes. El muestreo es más efectivo cuando la población de datos involucrada es numerosa. Pero todavía tiene su propia desventaja. Es posible que el muestreo no sea capaz de controlar completamente la detección de fraude, ya que solo toma en cuenta a una pequeña población. Las transacciones fraudulentas no ocurren aleatoriamente, por lo tanto, una organización debe probar todas las transacciones para detectar efectivamente el fraude.
Ad hoc
Ad-Hoc no es más que descubrir el fraude a través de una hipótesis. Permite explorar. Se prueban las transacciones y se averigua si existen oportunidades para que se produzca un fraude. Se plantea una hipótesis para probar y descubrir si hay alguna actividad fraudulenta y luego se investiga sobre la misma.
Análisis repetitivo o continuo
El análisis repetitivo o competitivo significa crear y configurar secuencias de comandos para que se ejecuten con un gran volumen de datos para identificar los fraudes a medida que ocurren durante un período de tiempo.
Se ejecute un script o secuencia de comandos todos los días, para revisar todas las transacciones y recibir notificaciones periódicas sobre los fraudes. Este método puede ayudar a mejorar la eficiencia general y la coherencia de sus procesos de detección de fraudes.
Técnicas analíticas
Las técnicas analíticas le ayudan a descubrir fraudes que no son normales. Por ejemplo:
- Calcular los parámetros estadísticos para encontrar valores que excedan los promedios de la desviación estándar.
- Analizar los valores altos y bajos y descubrir las anomalías allí. Tales anomalías son a menudo los indicadores de fraude.
- Clasificar los datos: agrupe sus datos y transacciones según factores específicos, como el área geográfica.
La ley de Benford
La ley de Benford a menudo se puede utilizar como un indicador de datos fraudulentos. La distribución de Benford no es uniforme, y los dígitos más pequeños son más probables que los dígitos más grandes. Utilizando la ley de Benford, se pueden probar ciertos puntos y números e identificar aquellos que aparecen con más frecuencia de lo que se supone y, por lo tanto, son los sospechosos.
Hay varias otras herramientas de minería de datos de detección de fraude para detectar el fraude
- Coincidencia de datos: este método descubrirá si hay algún dato que coincida exactamente con otro dato.
- Duplicados: este es otro método que es más comúnmente usado por muchas organizaciones para identificar el fraude, así como cualquier error que ocurra en todas las transacciones comerciales.
- Brechas: en este método puede encontrar los datos secuenciales que faltan. Por ejemplo, si tiene órdenes de compra emitidas por la compañía en orden secuencial y si falta algo, puede averiguarlo fácilmente. Este es un método fácil y funcionará muy bien si se usa correctamente.
Es un desafío para el auditor, una permanente capacitación en temas de fraude para fortalecer su conocimiento y contar con herramientas que le permitan brindar mejor asesoría y acompañamiento.
