Los gastos corporativos representan, luego de los salarios, el segundo costo operativo más grande de las empresas.
Además, son la principal fuente de fraude interno: datos de ACFE (Asociación de Examinadores de Fraudes Certificados) aseguran que producen una pérdida equivalente al 5 % del total de ingresos de una organización. Vea más noticias empresariales aquí
Es un problema que atraviesa a toda la organización: si bien la mayoría son cometidos por empleados o gerentes (41 % y 35 % de los hechos, respectivamente), los más dañinos en términos de pérdidas se corresponden con el 20 % de las acciones llevadas a cabo por los ejecutivos de más alto nivel.
También se encuentran en numerosas áreas, principalmente operaciones (15 %), contabilidad (14 %) y ventas (12 %).
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Comidas duplicadas, gastos sin recibos, pagos en efectivo sin que haya constancia o comprobante, compras para familiares o amigos que se pasan como si fueran responsabilidad de la empresa, tickets adulterados, propinas exorbitantes; la gran variedad de opciones que encontraron aquellos que cometen fraude es muy numerosa y crece a diario.
Hoy las empresas tienen a disposición herramientas fundamentales para frenar la escalada y hasta anticipar futuras estrategias fraudulentas: la inteligencia artificial y machine learning.
A partir de algoritmos basados en modelos matemáticos, estas tecnologías hoy encuentran patrones en los datos y detectan cualquier tipo de anomalía. Con los avances recientes, la IA tiene la habilidad de interpretar fechas, nombres de proveedores, montos o cualquier otro dato en documentos emitidos en diferentes idiomas y en distintos países y cotejar esa información con las políticas corporativas, las autorizaciones recibidas por la persona que entregó ese documento, las excepciones que podrían haberlo beneficiado o incluso los promedios del mercado.
Por dar un ejemplo obvio: si en general cada colaborador que viaja a un destino determinado gasta una cantidad de dinero por día, cualquier empleado que en ese mismo destino necesite el doble de dinero encenderá automáticamente las alarmas.
La IA es capaz de encontrar, por supuesto, elementos mucho más sutiles. Cualquier anomalía, por pequeña que sea, se convierte en un indicio sobre el que esta tecnología trabajará hasta dar con un resultado aceptable.
Un dato clave es que la detección del fraude se realiza prácticamente en tiempo real.
De hecho, el estudio mencionado de ACFE detectó que un caso típico demora nada menos que catorce meses en ser detectado y que a lo largo de ese período produce pérdidas incrementales muy significativas. Es lógico. Cuando un intento de fraude resulta exitoso, en muchos casos se convierte en el estímulo para que la persona que lo llevó a cabo intente una segunda vez.
El mercado está tomando nota de la oportunidad que representa un mayor control sobre los gastos y la identificación temprana de posibles casos de fraude. Datos de SAP confirman que aproximadamente el 41 % de las empresas a nivel global incrementó su presupuesto general para programas antifraude y que un 48 % invirtió puntualmente en tecnologías como las mencionadas para atacar este problema.
Las empresas ya lo trabajaban, pero ahora la tecnología puede contribuir a resolver antes cada caso y generar un mejor conocimiento sobre los indicadores propios y del mercado, de una manera más eficiente e inteligente. Ya no solo para evitar pérdidas, sino también para lograr ahorros.
