Cada vez más las empresas redoblan sus esfuerzos para controlar y garantizar sus objetivos estratégicos. Una de las prácticas más innovadoras que se lleva a cabo en la actualidad consiste en desarrollar medidas que permitan poner en jaque las prácticas fraudulentas. Aunque el control del fraude puede extenderse a cualquier sector, basándose en el estudio de las reglas de negocio que lo determinan, en este caso se expone de manera sucinta un caso concreto en el ámbito del sector Retail.

Se debe reconocer que el fraude en las empresas es difícil de identificar y justificar aunque las tecnologías de la información, y más concretamente, las técnicas analíticas que bucean en ingentes volúmenes de datos empresariales permiten señalar comportamientos sospechosos, susceptibles de ser estudiados en mayor detalle.

No se puede negar que los comportamientos fraudulentos existen desde la antigüedad, y por ello se han ido añadiendo medidas de gestión a los negocios a lo largo de la historia. Hoy en día, las nuevas medidas que alertan del fraude deben adecuarse al contexto tecnológico en el que vivimos, considerando que las transacciones tienen lugar en cajas automáticas que recogen, normalmente en forma de ticket o factura, cada una de las compras que se realizan. Cuanto más grande es la organización más difícil se hace realizar un control de lo que sucede en el momento de facturar en las cajas, y es en estos casos cuando cobra especial sentido disponer de mecanismos que permitan ejercer un seguimiento pormenorizado y automatizado. Además de la gestión del fraude, estas herramientas permiten optimizar el proceso de facturación, asumiendo que los operarios que facturan en las cajas pueden cometer errores metodológicos involuntarios (de buena fe) que provocan pérdidas y despilfarro económico cuando se suma al conjunto de todo el negocio.

Los eventos que ocurren en el momento de facturar son la materia prima y la base para que los expertos en el análisis de datos – recientemente llamados Data Scientist – puedan realizar el estudio del fraude, analizando algunos tales como la consulta de datos de productos, el “bip” de cada producto en el scanner de caja, la apertura del cajón en la caja, la anulación de un ticket, etc que permiten definir reglas o filtros sobre los datos históricos y establecer patrones de comportamiento. La potencia de la herramienta debe permitir la parametrización de los filtros de forma ágil y flexible para, a partir de los eventos, identificar incidencias sospechosas para el análisis.

Como se puede intuir, uno de los grandes retos de los analistas consiste en determinar las reglas de negocio que delimiten los casos de estudio, y más concretamente, los valores concretos del número de ocurrencias e intervalos de tiempo a considerar en cada caso. Para determinar dichos valores es importante utilizar cálculos estadísticos, ya que normalmente los valores adecuados están por encima de la media.

Los grandes retos en proyectos para la Gestión del Fraude son:

  • La gestión de grandes volúmenes de datos.
  • Incorporar datos desestructurados.
  • Velocidad de procesamiento.
  • Definir reglas de negocio complejas para determinar patrones de comportamiento.

Éstos motivan y obligan a las compañías a plantearse estrategias y arquitecturas de sus sistemas diferentes para procesar la información. En este terreno, el paradigma de Big Data cada vez gana más adeptos y son muchos los clientes que se interesan por él, conocedores de que no sólo hay que dar cobertura a las necesidades del momento, sino que también hay que estar preparados para el futuro: los datos pueden crecer de manera exponencial año tras año.

El futuro de estos sistemas analíticos está asegurado y actualmente existe un interés creciente en ellos, quizá por la situación económica vivida en los últimos tiempos, que obliga a las compañías a establecer políticas que optimicen todos sus recursos y que potencien su imagen interna o externamente.