Actualizado el 26/03/2024

icon Facebook icon Twiiter icon RSS icon EMAIL
  1. Portada
  2. >
  3. Noticias
  4. >
  5. Cinco claves para combatir el fraude gracias al análisis de datos

Cinco claves para combatir el fraude gracias al análisis de datos

Escrito por Agencias Externas el 23/11/2020 a las 18:22:09
1044

Con motivo de la celebración de la Semana Internacional de Concienciación sobre el Fraude, celebrada durante estos días del 15 al 21 de noviembre, Cloudera, compañía especialista en gestión de datos en entornos de nube híbrida, ha lanzado una serie de consejos para combatir la delincuencia a través del aprovechamiento del análisis de datos y el aprendizaje automático. Gracias a estas tecnologías, se puede simular, predecir y prevenir crímenes de manera más efectiva.


Los delincuentes están constantemente innovando, un ejemplo de ello es la creación de identidades falsas y fraudes que son, cada vez más, difíciles de detectar. Se estima que las empresas pierden aproximadamente el 5% de sus ingresos anualmente debido al fraude, de acuerdo al Informe 2020 de la Asociación de Examinadores de Fraude Certificados (ACFE). Con el fin de ayudar a las compañías a reducir estas cifras, Cloudera plantea cinco estrategias donde el uso de la analítica de datos puede ayudar a las organizaciones a combatir la criminalidad.


Aprovechar el potencial de la ingestión y análisis de datos en tiempo real. Las plataformas de datos en tiempo real permiten recopilar y analizar los datos de las organizaciones y obtener información clave de manera inmediata. De esta manera, es más fácil detectar aquellos factores que influyen en la delincuencia. Asimismo, si estas plataformas se encuentran integradas con el aprendizaje automático, los modelos de análisis preventivo pueden anticiparse a los cambios en los patrones de delincuencia y responder de manera efectiva.


El Machine Learning y la Inteligencia Artificial, nuevos aliados para luchar contra el fraude. Los recientes avances en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial desempeñan un papel clave en la batalla contra el crimen. Las técnicas de aprendizaje automático utilizadas en modelos de simulación facilitan a las organizaciones su preparación ante un posible fraude y mejoran significativamente los sistemas actuales de detección de delitos. Además, permite que los sistemas de monitorización redirijan los esfuerzos humanos a las actividades de mayor valor.


Visión holística para la prevención del delito. Para luchar contra el fraude, es fundamental que las compañías establezcan un enfoque horizontal y holístico en materia de delincuencia, orientado hacia la protección y prevención. Para conseguirlo, es recomendable que los datos de la organización estén disponibles en un almacén compartido y escalable con seguridad, gobernanza y cumplimiento integrados y que, a su vez, puedan ser utilizados por plataformas, analistas o científicos de datos, entre otros actores de la compañía. De esta manera, las empresas pueden establecer una estrategia convergente de la prevención del delito.


Datos y análisis en cualquier lugar. A medida que las tecnologías se vuelven cada vez más avanzadas y convenientes para el usuario final, la criminalidad aumenta. Por ello, es fundamental tener una comprensión de la red en su contexto más amplio. Esto crea la necesidad de que los datos de la organización deban ser analizados en cualquier lugar y facilitar, en la medida de lo posible, el avance de código abierto para garantizar que las últimas tecnologías y métodos se adopten y apliquen de forma segura.


Seguridad unificada, gobierno y cumplimiento de los datos. Para que la protección contra el fraude sea efectiva, la compañía debe tener niveles adecuados de seguridad de los datos, así como de su gobierno. Es recomendable simplificar la privacidad y el cumplimiento de los distintos datos empresariales con una seguridad que permita controlar los datos en cualquier lugar, ya sea en las instalaciones, en la nube pública, en una nube privada o en entornos Cloud.