No cabe duda alguna de que la detección del fraude es una de las máximas prioridades para compañías especialmente sensibles y expuestas a actividades fraudulentas. Aseguradoras y reaseguradoras, financieras, banca... prácticamente la totalidad de las organizaciones que operan en estos sectores dedican esfuerzos titánicos a dotarse de las medidas de seguridad más avanzadas, especialmente las orientadas a la prevención del fraude y la estafa. Pero en absoluto son las únicas.
Hoy por hoy, la detección de fraudes es un asunto que concierne a la mayoría de organizaciones, y no solo empresariales: instituciones públicas, organismos no gubernamentales, entidades concertadas... casi cualquier organización que opere con datos está (o debería estar) preocupada por la seguridad de los mismos, ya que en ellos radica de un modo eminente la posibilidad de cometer fraudes y estafas y, consiguientemente, de evitarlos.
La inteligencia de negocios que hoy ya podemos llamar «tradicional» ha presentado los datos como un valor insustituible para incrementar el conocimiento objetivo sobre las actividades, las operaciones... y, en términos generales, de las compañías que los poseen.
No obstante, la analítica predictiva, el nuevo paradigma del Business Intelligence, va mucho más allá y permite no solo conocer el estado actual o pasado de la organización, sino diseñar nuevos escenarios posibles a partir de los datos y las informaciones que se consideren más relevantes, manejando volúmenes de datos increíblemente superiores y no solo orientando, sino incluso tutelando la toma de decisiones, con la consiguiente reducción de los riesgos que esto conlleva.
En lo referente a la detección del fraude, y muy especialmente para el sector de los seguros y reaseguros (en vísperas de la plena entrada en vigor de la nueva normativa europea Solvencia II, para la cual la guía BI en el sector seguros: fraude, analítica predictiva y Solvencia II deviene un instrumento ineludible), la analítica predictiva permite cruzar datos procedentes de una gran variedad de fuentes, garantizando la máxima seguridad, calidad y fiabilidad de los mismos para detectar a tiempo posibles operaciones fraudulentas, tanto por parte de clientes y usuarios, como de proveedores, inversores y otros posibles stakeholders.
En resumidas cuentas, lo que ofrece la analítica predictiva es una solución integral para el análisis de operaciones, desde su planificación hasta su ejecución, incluyendo (especialmente) una monitorización minuciosa de las mismas consistente en la obtención de información sobre el entorno en el que se ejecutan, la automatización de la identificación de comportamientos sospechosos y amenazas, y el control y la supervisión constante de los resultados proponiendo los indicadores más oportunos para cada caso o circunstancia específica.
Además de ello, la analítica predictiva permite detectar vulnerabilidades (especialmente gracias al diseño de posibles escenarios de futuro), puntos débiles que cabría reforzar en las operaciones clave de la compañía y que pueden ser el origen o la puerta de entrada de posibles actividades fraudulentas y delictivas, tanto desde fuera como desde dentro de la propia organización.
No hace falta decir que la prevención del fraude permite reducir significativamente las posibilidades de pérdidas de la organización, por lo que la tasa de retorno de la inversión realizada para la adquisición y la implementación de herramientas de analítica avanzada en el entorno de la compañía es realmente interesante.
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