La verdad tras detectar fraude usando software de análisis de datos

7 de Septiembre de 2017

En nuestro reciente seminario web, ‘La verdad tras detectar fraude usando software de análisis de datos’, el consultor de datos Sunder Gee desvanece los mitos que rodean al uso de software de análisis de datos para detectar fraude. A medida que desmiente estos mitos, Sunder nos recuerda el importante papel que desempeña el análisis de datos en la auditoría y comparte normas recomendadas que puede aplicar inmediatamente a sus procesos para preparar los datos.

Mito: La detección de fraude usando software de análisis de datos solo toma un clic: FALSO

Es cierto que con los avances en el software de análisis de datos es más fácil hacer más. Pero el análisis de datos no puede detectar fraude directamente. En la mayoría de los casos, el análisis de datos se usa para determinar si existen anomalías en los datos, pero es solo después de realizar una investigación y una comprobación, cuando la auditoría puede evaluar si una transacción específica es fraudulenta. Si se detecta fraude, es al final de un proceso de análisis de datos de varios pasos no triviales.

Mito: El análisis de datos ahorra tiempo: VERDADERO

Muchos auditores, no obstante, reinvierten ese tiempo en ampliar la auditoría. Sunder explicó que cada transacción se puede analizar ahora en función de los criterios seleccionados por el auditor usando software de análisis de datos. Es más, los auditores han considerado otras formas de analizar los datos, tales como identificar los puntos débiles en sistemas de control interno, lo cual es tan importante como identificar el fraude en sí. Con el tiempo, en los sistemas de control, pueden surgir puntos débiles. Con software de análisis de datos, los auditores pueden poner a prueba los controles comparándolos con los parámetros establecidos en todos los sistemas de las diferentes aplicaciones y orígenes de datos.

Mito: Las herramientas de análisis de datos pueden encargarse de todo el proceso de auditoría: FALSO

Es necesaria la intervención humana para investigar actividades sospechosas. Los auditores con conocimiento de la empresa, sus normas y procedimientos podrán explicar la mayoría de las anomalías que surjan. Se necesitan también auditores experimentados para detectar errores en el diseño del sistema, los cuales pueden ser la causa del problema de control. La detección de fraude comienza con la detección de anomalías y después se concentra en las anomalías de alto riesgo. El paso siguiente es investigar mediante el examen de los documentos, las personas y los procedimientos. Es solo después de completar estos pasos, cuando se puede comprobar con herramientas de análisis de datos que existe fraude. Cada uno de estos pasos necesita la intervención del usuario para ejecutar, examinar y evaluar.

La realidad es que no existe una varita mágica para encontrar fraude. La detección de fraude es parte de un proceso que empieza antes incluso de que comience a analizar los datos; necesita procesos, aprovechar las funciones analíticas de la mayoría de las herramientas y, por supuesto, la intervención humana. Lo más frecuente es que se identifique un alto número de anomalías durante el proceso de análisis de datos, pero solo unas pocas son errores reales, e incluso menos, son verdaderas transacciones fraudulentas. Sin embargo, con juicio profesional y algo de intuición (basada en los años de experiencia con la organización), el análisis de datos hará que el proceso sea más rápido, centrado y sencillo.

Si le interesa saber cómo el análisis de datos se puede usar para detectar fraude, lea nuestra presentación sobre cómo utilizar la Ley de Benford.

Using Benford's Law for Fraud Detection and Auditing (Uso de la ley de Benford para la detección de fraude y la auditoría) de CaseWare Analytics

Sobre Anu Sood:

Anu Sood es directora de producto y marketing corporativo de CaseWare Analytics, y es responsable de la estrategia de marketing global de la empresa. Antes de incorporarse a CaseWare Analytics, Anu desempeñó varias funciones en el sector de altas tecnologías y su experiencia abarca desde el desarrollo de software para conmutadores telefónicos, hasta el lanzamiento de un nuevo sistema de comunicación global vía satélite. Anu tiene abundante experiencia en marketing estratégico, comunicaciones corporativas, generación de demanda, gestión de producto y contenido, marketing de producto y desarrollo tecnológico. 

 

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