Forensic Data Analytics
¿Cómo puede PwC ayudarle en materia de Forensic Data Analytics e IA?
¿Está detectando todo el fraude que cometen sus clientes, empleados, proveedores y terceros? ¿Generan sus sistemas demasiados falsos positivos y necesita mejorar la precisión para reducir sus costes? ¿Utiliza modelos analíticos para complementar sus sistemas de detección basados en motores de reglas/conocimiento de negocio? ¿Está priorizando los casos en función del riesgo, la probabilidad de recuperación o el retorno potencial de la investigación? ¿Utiliza el resultado de sus investigaciones para mejorar sus capacidades de prevención y detección?
PwC cuenta con un equipo de matemáticos e ingenieros con experiencia contrastada en el uso de modelos analíticos para la prevención y detección de fraude y blanqueo de capitales. Nuestras soluciones de Data Analytics e Inteligencia Artificial se centran en la predicción temprana de nuevos casos para reducir las pérdidas por fraude, maximizar las recuperaciones y minimizar los costes.
A diferencia de las técnicas basado en motores de reglas y conocimiento del negocio, las técnicas data-driven permiten extraer el conocimiento directamente del dato, detectando así esquemas de fraude y blanqueo de capitales nunca vistos y reduciendo el número de falsos positivos.
Nuestro enfoque metodológico es flexible y puede implementarse tanto en organizaciones globales con soluciones maduras de Data Analytics y monitorización de transacciones, como en aquellas que quieren iniciarse en el uso de Machine Learning o Inteligencia Artificial para prevenir y detectar delitos financieros.
Servicios
Nuestros servicios de Forensic Data Analytics comprenden las siguientes áreas de actuación:
El área de Forensic Data Analytics de PwC puede ayudarle a reducir sus pérdidas por fraude así como el coste en investigación a través del uso de modelos analíticos. Los modelos de clasificación, también llamados modelos predictivos, permiten la identificación de patrones o predictores de fraude para detectar eventos de fraude similares a casos conocidos. De manera adicional, los modelos de segmentación permiten la identificación de anomalías y facilitan la detección de nuevos esquemas y casos aún cuando no se dispone de datos históricos de fraude.
Nuestras soluciones se centran en la identificación de nuevos casos con alta probabilidad de fraude y en su priorización dinámica para mejorar la capacidad de respuesta y de recuperación tanto para fraude interno (empleados) como externo (clientes, proveedores o terceros).
En el siguiente cuadro resumen mostramos la infografía de un servicio PwC basado en IA para lucha contra el fraude:
En el entorno actual, en el que los criminales conocen las técnicas y reglas utilizadas para la prevención de blanqueo de capitales, se hace necesario el uso de modelos analíticos para identificar operativas imposibles de detectar a través de reglas de negocio.
Nuestros servicios de Forensic Data Analytics ofrecen soluciones de prevención y detección de blanqueo de capitales combinan modelos de clasificación, segmentación, text-mining y colaboración para identificar fácilmente actividad sospechosa con alta probabilidad de blanqueo. En particular, nuestros expertos utilizan técnicas de Social Network Analysis para detectar casos de colusión entre clientes y definir eficientemente el alcance de una investigación de blanqueo.
Los sistema de monitorización basados en reglas, tienden a producir un número muy elevado de falsos positivos y pueden no estar mitigando adecuadamente los riesgos de fraude o blanqueo de capitales. Esto genera un coste significativo e innecesario para las organizaciones además de exponerlas a riesgos económicos, reputacionales y de cumplimiento considerables.
La metodología del equipo de Forensic Data Analytics, contrastada con varias de las entidades financieras más importantes a nivel global, se centra en la correcta segmentación de los grupos, priorización de riesgo, la definición de reglas y umbrales específicos para cada grupo, así como el análisis pormenorizado de la calidad de los datos y la lógica de los escenarios, con el fin de reducir significativamente el número de alertas de baja materialidad y mejorar la capacidad de detección y gestión del riesgo.
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