La aplicación de Soluciones Cognitivas para frustrar los fraudes

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Desde hace ya meses hemos visto como se endurece la batalla constante contra el fraude. En todos los entornos: empresas privadas y entidades públicas; en varias industrias, incluyendo la financiera y la de salud. Por otro lado, está cambiando el enfoque tradicional para combatir el fraude, conocido como “pagar y perseguir”, hacia un enfoque de detenerlo antes de que suceda. No podría estar más de acuerdo en qué esta es la estrategia correcta. Dejar atrás la persecución y movilizarse hacia la prevención genera un mayor valor, al evitar que el fraude suceda y adicionalmente al poder detectar con anticipación, saber de dónde proviene.

Este nuevo enfoque contra el fraude requiere de analítica avanzada para poder ser más predictivo, cognitivo e innovador. Requiere un cambio en el modelo de operación actual para enfocarse en la prevención.

El reto más grande está en el volumen de los datos. El gobierno federal es uno de los usuarios -y generadores- más grandes de datos. Tan solo los datos de la NASA y del Censo Geológico de Estados Unidos excede los 7.5 petabytes (igual a 100 años de video en alta definición). ¿Cómo pueden las oficinas gubernamentales encontrar sentido de todos esos datos y usarlos para generar conocimientos adicionales? ¿Y qué tan útil son los datos al paso del tiempo si no los podemos relacionar? ¿Cómo cambian los “nuevos datos” la interpretación sobre los “datos viejos”?

Nuestro enfoque con el sector del gobierno es ayudarlos a recopilar toda esta enorme cantidad de información proveniente de todas las diferentes fuentes, estructuradas y no estructuradas, para que sean capaces de entender y desarrollar conocimiento a partir de esa información. Los gobiernos ya cuentan con soluciones de analítica avanzada y están listos para dar el siguiente paso hacia un enfoque cognitivo.

En el estudio del Instituto para el Valor de Negocios de IBM (IBV, por sus siglas en inglés) denominado “Misión Posible: su Futuro Cognitivo en el Gobierno”, realizado con base en 800 entrevistas a directivos y funcionarios en todo el mundo, destacan varias estadísticas interesantes:

• – 87% de los funcionarios de gobierno que conocen de cómputo cognitivo creen que jugará un rol disruptivo en su organización
• – 83% de los funcionarios de gobierno que conocen de cómputo cognitivo creen que tendrá un impacto crítico en el futuro de su organización
• – 100% de los funcionarios de gobierno que conocen de cómputo cognitivo planean invertir en capacidades cognitivas

¿Qué significado tiene esto para el fraude? Los líderes de los gobiernos deben sacar mayor ventaja de los datos que tienen a su alcance. La era digital ha ofrecido a los gobiernos un volumen masivo de datos rebosantes de conocimiento. No obstante, las entidades gubernamentales siguen luchando para liberar todo el valor de esta información. Los avances en el área de cómputo cognitivo pueden ayudar a entender, relacionar e interpretar ese volumen de datos, convirtiéndolos en un Sistema de Conocimiento. Los sistemas cognitivos pueden ayudar a eliminar la ambigüedad de los datos – la cual, la verdad sea dicha, ha ayudado a generar más fraude.

Tecnologías que permiten análisis en tiempo real para actuar con mayor velocidad, entre ellas Watson de IBM y Spark, representan alternativas para sostener un entorno de cómputo cognitivo de amplias ventajas para las empresas y las organizaciones.

IBM Watson, la plataforma que sostiene el cómputo cognitivo, es capaz de aprender de la información disponible generando un nuevo conocimiento, entiende el lenguaje natural, detecta señales en la información y ofrece respuestas sopesadas con confianza, algo particularmente relevante en los entornos complejos de información de gobierno.

Otra área que ha disparado el interés entre las agencias gubernamentales es el uso de fuentes abiertas, incluyendo Spark. Como plataforma, Spark ofrece varias ventajas significativas que se alinean con el futuro de la analítica y las necesidades de las empresas -es abierto, preciso, rápido, apoya el desarrollo ágil y la ciencia de datos. Y habilitará de mejor manera a los desarrolladores para que creen más rápidamente “Aplicaciones Cognitivas” .

Con Spark, un científico de datos puede observar entre un vasto corpus de datos, empezar a entender los patrones y correr algoritmos o aprendizaje de máquina encima de todo eso, para cambiar realmente la manera en que se adquieren conocimientos analíticos. Para esas agencias enfocadas en la prevención del fraude, el ser capaz de fusionar diferentes vías de información, que llegan de muchas fuentes diferentes y muchas veces en tiempo real, puede ofrecer una oportunidad de decrecer declaraciones de impuestos inadecuadas, prevenir el crimen y reducir el fraude, por ejemplo.

Cuando se trata de fraude, tenemos que decir que contamos con las capacidades para alejarnos del enfoque “pago y persecución” y ayudar a detener el fraude antes de que suceda, es decir, prevenirlo. Las soluciones cognitivas son la herramienta ideal para este propósito.

* Martha González Pérez-Sandi es Directora de Soluciones Cognitivas en IBM México