La explosión de Internet y el auge de las transacciones en línea han propiciado la aparición de una nueva generación de defraudadores. Como todas las tecnologías, la convergencia digital tiene dos caras: si bien ofrece a las organizaciones una nueva forma de interactuar con los clientes, también las ha hecho vulnerables al fraude.
El fraude en las instituciones financieras (IF) afecta a la reputación de la organización en el sector, al valor de su marca y, en última instancia, a su cuota de mercado. Por ello, es fundamental no solo identificar a los operadores fraudulentos, sino también recuperar la fe y la confianza de los inversores en el sistema de inversión.
Las instituciones financieras (IF) y los proveedores de servicios utilizan diversos modelos para identificar el fraude a nivel de usuario/operador, observando su comportamiento comercial y los incidentes de fraude históricos. Sin embargo, estos modelos no logran identificar el fraude perpetrado por un grupo, es decir, a nivel de grupo de pares. Esto hace necesario encontrar un enfoque innovador para identificar y prevenir el fraude a nivel de pares.
Para detectar actividades fraudulentas a nivel de grupo, es necesario identificar o crear grupos asociativos basados en las relaciones entre los operadores y vigilar el comportamiento comercial a nivel de grupo, en lugar de los comportamientos comerciales individuales. Una vez que se identifica que el grupo es fraudulento, pueden calcularse los indicadores de fraude a nivel individual.
Sin embargo, la calidad de la identificación del fraude depende de la calidad de la formación de los grupos asociativos. Dada la posibilidad de que un usuario/operador pertenezca a varios grupos de asociación, es imperativo vigilar el comportamiento comercial a nivel de grupo en cada grupo y, posteriormente, comprobar las características de fraude a nivel de usuario/operador. Esto ayuda a separar e identificar el fraude perpetrado por individuos a nivel de grupo de pares.
Los grupos asociativos en el entorno comercial pueden clasificarse según las relaciones entre usuarios, las operaciones fuera del mercado, la pertenencia de personas con información privilegiada a entidades de capital público o privado y los patrones comunes de inversión.
La identificación del fraude a nivel de grupo de asociación debe complementar la metodología de identificación del fraude a nivel de operador. No es una alternativa a las metodologías de identificación del fraude individual. Ayuda a mejorar la precisión de la identificación del fraude cometido por un grupo coludido. Las IF y los proveedores de servicios pueden emplear este modelo para identificar el fraude en todas las categorías de fraude de los mercados de capitales, incluidas las operaciones con información privilegiada y los operadores circulares.
Para obtener más información, lea nuestro libro blanco «Mitigación del fraude en las operaciones: el argumento a favor de un enfoque de grupo colectivo».
¿Qué estrategia tiene su organización para identificar y mitigar el fraude en las operaciones a nivel de pares?
Publicado en colaboración con Tata Consultancy Services.
Autor: Narasimha Murty M V cuenta con más de 8 años de experiencia en analítica y minería de datos.
Imagen: Una trabajadora migrante coloca el dedo sobre un escáner de huellas dactilares. REUTERS/Beawiharta
