Detección de fraude interno en colocaciones financieras mediante la Ley de Benford y análisis de redes transaccionales (2024)
RESUMEN : El presente proyecto tiene como objetivo identificar patrones y relaciones que podrían estar asociados a fraudes internos en colocaciones financieras, utilizando herramientas como la Ley de Benford, análisis de grafos y el algoritmo PageRank. Los datos analizados incluyen información sobre colocaciones de crédito, relaciones familiares de empleados y transacciones financieras de primer y segundo grado, obtenidos de bases históricas de una entidad financiera. La metodología inició con la aplicación de la Ley de Benford, que permitió identificar anomalías significativas en los montos de crédito, destacando subconjuntos de datos para análisis posterior. Este enfoque reveló que ciertos montos se desviaban notablemente de la distribución esperada, vinculándose principalmente a sucursales con más del 40% de clientes en categorías de alto riesgo. A partir de estas anomalías, se construyeron grafos transaccionales para modelar las relaciones entre empleados, clientes y relacionados, aplicando el algoritmo PageRank para identificar nodos con alta centralidad. Los resultados mostraron que los nodos con mayor importancia en la red correspondían a entidades con alta concentración de transacciones entrantes, el 79% de las cuales provenían de jurisdicciones de alto riesgo. Además, se detectaron patrones de flujo irregular, incluyendo triangulación y picos transaccionales significativos, lo que refuerza la sospecha de actividades anómalas. Como producto de esta metodología, se generaron alertas con una cobertura del 70% sobre la red total, las cuales fueron enviadas al equipo de Investigaciones de Fraude y Lavado de Activos para revisión y validación. Estos hallazgos demuestran la eficacia de combinar herramientas computacionales y enfoques analíticos para la detección de riesgos financieros.