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Eduardo Anglada · Jun 4 Lectura de 3 min

Gestión de fraudes con InterSystems IRIS

Según un informe de 2020 de la Asociación de Examinadores de Fraude Certificados, se estima que las organizaciones de todo el mundo pierden un 5% de sus ingresos anuales debido al fraude.

La forma más eficiente de reducir el fraude es recopilar y unificar las transacciones, los activos y los datos de destino para identificar patrones, producir informes antifraude y algoritmos para validar las transacciones posteriores. En resumen, tenemos que seguir algunos de estos principios:

Capacidad de recopilar, enriquecer y unificar datos sobre objetivos y activos            Fluidez en el procesamiento e intercambio de datos entre sistemas, equipos y fuentes de información internas y externas
Base de datos corporativa multiformato y multimodelo sobre objetivos y activos   Uso intensivo de la Inteligencia Artificial aplicada al contexto empresarial
Trabajo colaborativo basado en los hallazgos identificados por las automatizaciones   Redacción detallada de hallazgos y de expedientes, basados en herramientas analíticas flexibles y bien fundamentadas

Antes de que existieran plataformas de datos como InterSystems IRIS, el reto era difícil, ya que había:

  • Sistemas de inteligencia costosos, cerrados y especializados
  • Pocas fuentes de datos y poca variedad
  • Mucho trabajo manual
  • Baja capacidad de colaboración
  • Resultados poco precisos
  • Solo podían trabajar los expertos
  • Sistemas abiertos (R and Python), más accesibles y amplios
  • Explosión de formatos y fuentes de datos (Big Data)
  • Automatización del 70% al 80% del trabajo de inteligencia
  • Alta capacidad de colaboración
  • Resultados muy precisos (uso avanzado de estadística y algoritmos de IA)
  • Equipo multidisciplinar y autosuficiente

InterSystems IRIS tiene una excelente plataforma de datos para realizar una gestión antifraude:

Los beneficios son claros porque con un único producto, podemos:

  1. Recopilar datos para analizar, crear patrones y algoritmos antifraude (en R y Python) utilizando la interoperabilidad de IRIS con BPL, Lenguaje de transformación de datos (DTL) y adaptadores de interoperabilidad. Y si algo es especial podemos utilizar la API nativa y PEX para desarrollar adaptadores de datos personalizados en Java, . NET o Python
  2. Aplicar reglas y deduplicar datos utilizando BPL, DTL, ObjectScript y API nativa, con orquestración de interoperabilidad visual.
  3. Almacenar datos multimodelos y producir resultados de datos como redes, PNL, SQL, NoSQL y OLAP con las bases de datos de InterSystems.
  4. Todos estos datos se pueden utilizar con algoritmos de IA que funcionan con IRIS para predecir e identificar fraudes. Es posible utilizar IRIS IntegratedML (AutoML) para acelerar y mejorar el análisis antifraude.
  5. Los equipos pueden producir expedientes e informes con los hallazgos utilizando IRIS Reports e IRIS BI y compartir todo esto con sistemas y personas a través del User Portal, Report Server e IRIS API Management.

En otras plataformas es necesario comprar otros productos como la base de datos SQL o NoSQL, Data Bus, ETL engine, Rules e Intelligence Server con soporte de machine learning, NLP engine, Analytics, Report Server y API Management Solution. Los costes son elevados, pero con IRIS es posible reducir estos costes, porque tenemos "todo en uno":

 

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