Jueves. 16.08.2018

12.170 EMPRESAS INVESTIGADAS CON EL "GRAN HERMANO"

La Seguridad Social persigue los fraudes utilizando Big Data

La Seguridad Social persigue los fraudes utilizando Big Data

Esta nueva tecnología permite a la Seguridad Social perseguir a las empresas sin actividad real, a los empleados ficticios en empresas con actividad y a los autónomos ficticios. Hasta diciembre del año pasado se analizaron 12.170 empresas.

La Seguridad Social persigue los fraudes utilizando Big Data

La Seguridad Social ya lucha contra el fraude de los autónomos ficticios utilizando al Big Data. Tal y como informa la propia Seguridad Social, la detección de empresas ficticias es la línea de trabajo más madura que están siguiendo ahora mismo. En este sentido, la institución persigue a las empresas sin actividad real, a los empleados ficticios en empresas con actividad y a los autónomos ficticios.

Esta nueva tecnología le permite monitorizar los datos de 1,5 millones de compañías y de 18,6 millones de trabajadores en activo. El organismo revela que mensualmente se procesan más de 7.000 millones de registros, lo que supone un movimiento de información de 3.000Gb. Así, el plan integral de lucha contra el fraude consiste en aprovechar el valor de la masiva cantidad de datos acumulados para establecer controles en materia de afiliación, cotización y recaudación del Sistema.

La Tesorería General de la Seguridad Social publica un balance de lo logrado hasta ahora a través Big Data: hasta diciembre de 2017 se analizaron 12.170 empresas y se identificaron 104.347 casos de trabajadores afectados.

Por otro lado, la Seguridad Social ha implantado indicadores para detectar conductas delictivas, lo que ha derivado en actuaciones sobre 2.432 empresas. Esto ha desembocado en actuaciones judiciales por presunto delito a la Seguridad Social en 613 sociedades, con un total de importes regularizados que alcanza los 36.499.781 de euros hasta diciembre del año pasado.

Control de la morosidad

La utilización del Big Data permite hacer otras muchas cosas. Es el caso del control de la morosidad al sistema público. Desde la Tesorería General han establecido un sistema basado en tres modelos analíticos que aportan información sobre el comportamiento de una empresa, una segmentación por tipo de deuda, la valoración de solvencia de pago y un modelo predictivo de deuda incobrable, con el fin de analizar las características de las compañías y obtener patrones de comportamiento para tomar decisiones.

¿Qué es el Big Data?

La Tesorería General de la Seguridad Social ha comunicado que apuesta por la innovación y es pionera en la aplicación de esta tecnología en sus procesos de gestión. Para ello, utiliza las herramientas tecnológicas más avanzadas en inteligencia artificial en aras de realizar un tratamiento analítico de los datos con el fin de detectar y luchar contra el fraude. De esta manera, incorpora en sus equipos de trabajo a científicos de datos, cuyo objetivo es definir patrones de comportamiento y establecer modelos predictivos.

La ingente cantidad y el constante crecimiento de los datos en el ámbito de las TIC obligan a buscar nuevas herramientas y nuevos soportes capaces de almacenar y procesar ese inmenso volumen de información. Así, datos personales, históricos de registros en todo tipo de aplicaciones y dispositivos, videos o información en redes sociales son algunos de los ejemplos de los datos que almacena el Big Data.

Esta nueva tecnología ofrece nuevas opciones dentro del ámbito de la analítica avanzada, como la creación de informes estadísticos y modelos predictivos utilizados, en este caso, en la lucha contra el fraude.

La Seguridad Social persigue los fraudes utilizando Big Data