Pero las prácticas fraudulentas en Internet no se limitan a los ataques masivos a usuarios particulares. “Las empresas se enfrentan a otro tipo de malas prácticas que pueden afectar seriamente su funcionamiento, como son los pagos indebidos, los procesos de compra ineficientes, los errores en la administración, el uso abusivo de tarjetas de crédito corporativas o, incluso, el blanqueo de dinero”, declara Ana María Molina, Marketing Manager de IBM SPSS. “Paradójicamente, estas empresas pueden ser más vulnerables cuanto mayor sea su tamaño, por cuanto estas prácticas pueden pasar más desapercibidas entre el gran volumen de datos que manejan”.

Según Ana María Molina, “frente a este aumento de los delitos informáticos, el uso del análisis predictivo puede convertirse en una herramienta básica a la hora de detectar y prevenir estas actividades, tanto para las organizaciones públicas como las privadas”. Las soluciones de IBM SPSS en este campo facilitan a estas organizaciones una correcta gestión de sus prácticas en áreas como:

Gestión del cumplimiento y detección de pagos indebidos. Las soluciones de análisis predictivo de IBM SPSS permiten identificar actividades extrañas y tomar las medidas necesarias a través de la detección de patrones y anomalías. Esta actividad se lleva a cabo mediante el análisis de cientos, miles o incluso millones de casos, según las dimensiones y las necesidades de cada empresa, y la construcción posterior de perfiles multidimensionales, que incorporan muchas características diferentes.

El objetivo de las herramientas de análisis predictivo es dotar a los departamentos de investigación de las empresas de una información fiable sobre este tipo de prácticas, mediante las técnicas más avanzadas de estadísticas y data mining combinadas con el propio conocimiento del funcionamiento interno de la empresa o institución. Como resultado, salen a la luz los posibles casos de fraude, trabajos innecesarios o duplicados, y abuso de cuentas de gastos.


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