Hablar de Fraude Interno va más allá del robo, se genera cuando una acción no es desarrollada según los procedimientos de manera maliciosa con fin de obtener algún beneficio de esto. Se tiende a relacionar con la fuga de capital, pero también podemos verlo en la fuga de datos con algún fin o bien el daño de la imagen de la organización logrando así bajar la credibilidad de esta.
Ante este problema se han desarrollado gran cantidad de medidas para poder detectar este tipo de fraude en las organizaciones, pero estás soluciones suelen ser más reactiva, una vez que se realiza alguna auditoria y salen a relucir estos casos. Gracias a los avances en la tecnología es que ahora podemos encontrar soluciones más proactivas en las que se puede prevenir este tipo de fraudes antes de que se cometan y es acá donde entra las nuevas tecnologías como el Machine Learning.
El Machine Learning permite a las instituciones encontrar fallas en la ejecución de procesos, esto gracias a que se realiza en tiempo real, algo que es casi imposible de realizar por una persona. La velocidad es el elemento diferenciador para poder tener resultados positivos en la gestión de prevención de fraude interno, además, el machine learning aprender de los datos disponibles para generar modelos predictivos que permitirán frenar cualquier acción de fraude interno.
Se debe de tomar en cuenta que cada sistema se debe de adaptar a la singularidad de cada proceso para que este detecte de manera exitosa los intentos de fraude dentro de la institución, según lo indica la ICC, ya que no todo dato es de interés generando que la labor de detección no sea exitosa.
La gestión de detección de fraude interno debe de ser una labora activa que se ejecute de manera precisa, es por ello que el Machine Learning es la mejor manera para ayudar al equipo a detectar estas actividades inusuales y así poder tomar acciones que ayuden a prevenirlas en un futuro, por lo que está tecnología llega a ser uno de los mejores aliados para las organizaciones.
