La Seguridad Social combatirá mejor el fraude con la analítica inteligente de datos

La Seguridad Social quiere dar un paso “enorme” en su lucha contra el fraude a la hora de detectar infracciones, incluso antes de que se produzcan mediante modelos predictivos, gracias a la analítica “inteligente” de datos, ha avanzado uno de sus responsables en una entrevista con Efefuturo.

Este departamento acaba de lanzar un sistema que permite detectar redes de empresas ficticias a partir de la identificación de su actividad y de las relaciones de los empleadores, empleados y administradores de forma muy visual.

Así lo ha explicado Luis Díez, jefe de proyecto del Área de Estadísticas y Análisis de datos de la Gerencia Informática de la Seguridad Social (GISS), en declaraciones a Efefuturo, en el marco de una jornada sobre “Big Data” o análisis “inteligente” de datos de la multinacional tecnológica Teradata, recién celebrada en Madrid.

El impulso en el seno de la Seguridad Social de esta analítica “inteligente” de datos, a partir de sofisticadas tecnologías que procesan ingentes cantidades de información en tiempo real, facilitará enormemente la tarea de los inspectores a la hora de dirigir sus inspecciones, ha añadido.

Esta tecnología, que se basa en datos almacenados en la base de datos de Teradata y otras herramientas, permite incluso establecer patrones de posibles comportamientos, mientras que los próximos pasos que se darán con ella para hacer frente al fraude en el seno de la Seguridad Social se dirigirán hacia el área de las prestaciones sociales, ha añadido.

Hasta el momento, la Seguridad Social, cuya primera inmersión en esta analítica “inteligente” de datos fue en febrero, la lleva utilizando con “resultados satisfactorios” frente a empresas ficticias y cotizaciones fraudulentas.

Con el nuevo sistema lanzado ahora, de sólo un vistazo se pueden comprobar las relaciones establecidas entre una empresa con sus empleados, así como de los empleados con otras empresas y de los administradores de una compañía con los administradores de otra.

Se identifican así de forma sencilla casos “no obvios” de relaciones entre empresas, que serían “muy susceptibles” de ser fraudulentas, ha explicado.

Hasta el momento, resultaba muy complicado o imposible extraer modelos y pautas de comportamiento mediante análisis manual de los millones de datos almacenados en tablas y cuadros convencionales. Sin embargo, con las nuevas plataformas tecnológicas los resultados se obtienen en sólo segundos, ha añadido.

El tema de la información contenida en redes sociales no entra todavía en este ámbito de la analítica inteligente de datos por parte de la Seguridad Social, que por ahora sólo procesa con estas tecnologías datos propios.

“Por el momento lo que estamos haciendo es rentabilizar mejor nuestros propios datos, que son muchísimos y hasta ahora no se podían analizar de una forma tan sencilla”.

“Con buenos modelos predictivos se pueden detectar posibles casos de fraude en el momento en que se va a cometer o cuando están a punto de cometerse. Así, se puede actuar sobre nuestros procesos operacionales para impedir que se produzcan o al menos para frenarlos en un momento dado”.

Uno de los próximos desafíos en este ámbito para la Administración pasa por integrar los datos de todos los Departamentos, ha destacado.

“Lo ideal es trabajar conjuntamente para obtener información periódica de forma automatizada con una analítica inteligente completa”, con información no sólo de la Seguridad Social sino también de la Dirección General de Tráfico, de Hacienda e incluso del Ministerio de Interior.

Al final, desde departamentos como la Seguridad Social lo que se puede hacer es un análisis del ciudadano en todas sus vertientes al disponerse de sus datos como empleado, como empleador, como pensionista. Y eso no deja de tener relación con otros departamentos, asimismo muy estrechamente vinculados con el ciudadano.