Heramientas Mineria De Datos

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Herramientas de Minería de Datos para la Detección de Evasión de Impuestos |
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Mauricio Andrés Ocampo |
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HERRAMIENTAS DE MINERÍA DE DATOS APLICADAS A LA DETECCIÓN DE EVASIÓN DE IMPUESTOS

El gobierno recoge y almacena una amplia cantidad de información personal para administrar los programas de impuestos y cobrar impuestos sobre los ingresos de sus contribuyentes,recientemente diferentes agencias gubernamentales han experimentado con la aplicación de tecnología para actividades como la detección de fraudes o la evasión de impuestos [2].
A continuación se presentan algunas herramientas de software empleadas en este campo.

Modeler

SPSS Modeler es una software de Minería de Datos, la cual entre muchas aplicaciones es utilizada en el sector del gobiernopara la detección de distintos tipos de fraude, entre ellos la evasión de impuestos.

Esta herramienta de IBM ha sido utilizada con éxito por diferentes agencias de impuestos a nivel mundial, las cuales han implementado modelos predictivos que les han ayudado a disminuir la posibilidad de fraude en el pago de los impuesto por parte de los contribuyentes [1], SPSS Modeler permite crear yejecutar modelos de minería de datos de manera rápida, a través de una interfaz de usuario sencilla.

Figura 2. Interfaz gráfica de IBM SPSS Modeler
Con SPSS Modeler la integración de grandes volúmenes de datos puede ser realizada rápida y eficientemente ya que permite la conexión con diferentes orígenes como bases de datos, archivos de texto y archivos de Excel. Durante este proceso puedenrealizarse fácilmente tareas de perfilamiento y limpieza de los datos con el fin de operar sobre un conjunto de datos de mayor calidad y por ende obtener mejores resultados de los modelos. La herramienta permite utilizar en el proceso de modelado diferentes técnicas y herramientas de minería de datos como árboles de decisión, redes neuronales, regresión lineal, regresión logística, reglas de asociación,segmentación.
® Fraud Framework for Goverment

Esta herramienta fue diseñada para ayudar a las entidades gubernamentales a detectar y prevenir el fraude a través de un manejo más eficiente de los datos de sus contribuyentes, facilitando los procesos de estandarización, integración, consolidación y autentificación de los datos. Mediante el aprovechamiento de los datos cualitativos ycuantitativos ayuda a los investigadores del gobierno a identificar anomalías y patrones que indiquen la presencia de actividad fraudulenta. El modelo predictivo utiliza la información del comportamiento histórico para identificar comportamientos sospechosos similares a los patrones de fraude conocidos.

A través de un panel de control en línea, se pueden visualizar indicadores clave y estadísticas queproporcionan el acceso a la información sobre pagos indebidos y los listados de los delincuentes más notorios. Alertas de actividades potencialmente fraudulentas son enviadas a las unidades especiales donde los investigadores cuentan con herramientas de gestión de casos. Una vez que una actividad se califica y prioriza en función de la gravedad, un investigador puede realizar una revisión más enprofundidad de las características para determinar si la actividad o las actividades históricas asociadas son fraudulentas.

Capacidades de la herramienta:

Integración de datos e implementación de reglas de negocio: Permite extraer los datos relevantes de los diferentes sistemas, fuentes de datos externas, texto estructurado y otras fuentes de datos dispares, así como la importación de reglasde negocio para conocer esquemas de fraude, puede procesar los datos transaccionales contra las reglas conocidas de fraude. La solución permite capturar y mantener cambios en el motor de reglas de negocio con nuevos esquemas de fraude que se descubran.

Análisis Avanzado: La herramienta permite aumentar el valor de las reglas de negocio existentes, descubrimiento nueva actividad sospechosa que...