BIG DATA, DATA ANALYTICS Y CLOUD (parte 1)

Presentación realizada en ESET SECURITY DAY, Bucaramanga mayo 23 2014, www.eset-la.com

 

BIG DATA

  • Big Data es el conjunto de bases de datos complejas y/o muy grandes, que manejan enormes cantidades de información.
  • En el año 2000, 800.000 petabytes (PB) de los datos se almacenan en el mundo. Esperamos que esta cifra llegue a 35 zettabytes (ZB) en 2020.
  • El colisionador de partículas cerca de Ginebra Suiza (LHC), genera más de 15 PB de información cada año.
  • Facebook tiene almacenado en sus servidores más de 50,000 millones de fotos. Más de 1260 millones de usuarios registrados (1190 millones de los cuales son activos). 350 millones de fotos subidas a diario. 4.75 billones de elementos compartidos diariamente. 20 millones de minutos de uso por día.
  • Walmart maneja más de 1 millón de transacciones de clientes por hora, todas almacenadas en bases de datos que ocupan más de 2.5 petabytes (2560 terabytes); dicha cifra es el equivalente a 400 veces el total de información contenida en los libros de la Biblioteca Nacional de Reino Unido.

Big Data 3Vs

 

Existe la oportunidad, con la tecnología apropiada, de analizar dichos datos, para tener una mejor comprensión de nuestro negocio, nuestros clientes y nuestro mercado.

 

DATA ANALYTICS

  • Descubrimiento de útiles, posiblemente inesperados, patrones en los datos.
  • AuroraTech
  • Social Media.
  • Detección de fraude financiero.
  • Servicios Financieros.

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DIFERENTES PERSPECTIVAS EN EL MANEJO DE LOS DATOS

  • Bases de datos: Se concentra en datos estructurados y almacenados en registros (filas).
  • AI (aprendizaje de máquina): Se concentra en los métodos complejos (por lo general conjunto de datos pequeño).
  • Estadística: Se concentra en los modelos.

 

COMO PROCESAR GRANDES CANTIDADES DE INFORMACION

¿Podría procesarse información de manera paralela? ¿Proveniente de varios HDD?

El primer problema a resolver es la falla del hardware. Una manera común de evitar la pérdida de datos es a través de la replicación: copias redundantes de los datos se mantienen (RAID)

 

DATA Vs INFORMACION

La sociedad produce enormes cantidades de datos

Fuentes: negocios, la ciencia, la medicina, la economía, la geografía, el medio ambiente, el deporte, …

Recurso potencialmente valioso

Los datos en bruto son inútiles: Técnicas necesidad de forma automática extraer información de ella

Datos: hechos registrados Información: patrones subyacentes en los datos

 

Continua leyendo la parte 2:

http://auroratech.com.co/blog/2014/05/24/big-data-data-analytics-y-cloud-parte-2/

 

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DECORACION Y ORGANIZACION DE EVENTOS

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BIG DATA, DATA ANALYTICS Y CLOUD (parte 2)

Presentación realizada en ESET SECURITY DAY, Bucaramanga mayo 23 2014, www.eset-la.com

 

QUE ES CLOUD COMPUTING?

Cloud Computing es la capacidad de usar el poder de otros ordenadores (que se encuentra en otro lugar) y su software, a través de Internet, sin necesidad de poseerlos. Ellos están siendo proporcionados a usted , como un servicio.

Se puede acceder a los datos desde un smartphone, una tableta, un ordenador portátil o una computadora de escritorio – siempre que tengas una conexión a Internet.

Algunas nubes públicas son:

  • Dropbox
  • Google Drive
  • iCloud

 

Se pueden tener nubes privadas:

  • Network Attached Storage
  • Storage Area Network

La computación en nube es rentable. El costo se reduce en gran medida como un gasto inicial y los gastos recurrentes son mucho menores que la computación tradicional.

Costo de mantenimiento se reduce a medida que un tercero mantiene todo lo que se ejecute la nube para almacenar datos.

En pocas palabras, la computación en nube significa obtener el mejor rendimiento del sistema con la mejor relación calidad-precio.

 

TIPOS DE CLOUD COMPUTING

  1. Infraestructura como Servicio (IaaS) es básicamente la compra de hardware de computación en bruto.
  2. Software as a Service (SaaS) es un caso en el que utiliza la aplicación de software completa que se ejecuta en servidores ajenos.
  3. Plataforma como servicio (PaaS) es el caso en el que crear aplicaciones utilizando herramientas basadas en la web para que se ejecutan en el software y el hardware proporcionado por otra empresa.

 

CLOUD COMPUTING PARA PYMES

Cloud Computing se abre como una oportunidad para las PYMES, suministrándoles los servicios informáticos requeridos (Zoho Projects, Email Campaigns, CRM, videoconferencia, etc.) reinventando los negocios y reduciendo costos.

Los dispositivos móviles también está transformando el entorno para las PYMES (BYOD, por ejemplo).

Frente a este escenario, algunas empresas responden con parálisis, miedo a tomar medidas que pueden lamentar. Otros tratan a cabo múltiples proveedores, sólo para frustrarse cuando los beneficios esperados son compensados ​​por la elevada carga administrativa y la falta de la integración entre plataformas.

Para maximizar sus posibilidades de éxito, usted debe elegir a su compañero de ruta sabiamente. AuroraTech está para ayudarlos en este camino.

 

Las actualizaciones ocurren en tiempo real.

La colaboración se acentúa con todas estas herramientas. Los procesos de negocio se aceleran.

La información debe residir en la nube y no en el computador de cada empleado.

Mensajería instantánea (chat) y traducción de idiomas online.

 

¿ES SEGURO?

La idea de toda esta importante información flotando alrededor en el universo puede ponerte nervioso.

Gran parte de los datos se cifran con seguridad, por lo que incluso los empleados de estos servicios no son capaces de entrar en sus archivos. Cada proveedor tiene generalmente servidores de respaldo en varios continentes.

La seguridad de los datos confidenciales es un área muy importante de preocupación. El mal uso de los datos puede crear grandes problemas. Es muy importante estar al tanto de los administradores de datos y su extensión de los derechos de acceso a datos.

 

REFERENCIAS

Mining of massive datasets. Anand Rajaraman, Jure Leskovec, Jeffrey D. Ullman, 2013.

Hadoop: The definitive guide. Tom White. O´Really, 2012.

Data Mining with Rattle and R. Graham Williams. Springer, 2011.

http://infolab.stanford.edu/~ullman/mining/2009/index.html

https://weka.waikato.ac.nz/

 

 

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DECORACION Y ORGANIZACION DE EVENTOS

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La historia de la semana

Los departamentos de policía en Santa Cruz y Florida están utilizando datos históricos para predecir dónde pueden ocurrir los crímenes. Profesionales de la salud están utilizando las estadísticas para saber de dónde vienen sus pacientes, y han encontrado que el 1% de los pacientes en una región puede representar el 30 % del gasto sanitario.

 

En su nuevo libro, Wake Up Or Die, Corrine Sandler escribe que las empresas pueden encontrar una ventaja competitiva en sus propios datos, así como en los datos de otras personas. Sandler es la directora ejecutiva de Inteligencia Fresh, una agencia de marketing que utiliza la tecnología de inteligencia de negocios (BI) para ayudar a las empresas a encontrar respuestas. “Es una tecnología que transforma los datos crudos en información útil y procesable. La clave es que tienes que ser capaz de crear nuevas oportunidades”, dice ella.

 

La inteligencia de negocios no es un tema nuevo. Las empresas más grandes han estado procesando enormes almacenes de datos desde hace décadas. Pero Sandler dice que gracias a los menores costos de la tecnología y el acceso más amplio a los datos, las empresas más pequeñas pueden ahora entrar en el acto . Muchos de ellos pueden utilizar herramientas simples, tales como Microsoft Access o Excel, que es un comienzo. Pero otras herramientas, como LogiAnalytics, SAS o SPSS, pueden proporcionar capacidades de cálculos numéricos más potentes.

 

Una cadena de restaurantes de comida rápida basada en la salud para quienes Inteligencia Fresh trabajó, analizó los datos de negocio para ayudar a poner a punto el aumento de costos de los alimentos de forma predictiva y hacer los ajustes de menú correspondientes .

 

Los análisis de negocios pueden ser particularmente beneficiosos para las empresas que ya cuentan con datos internos sólidos alrededor de las ventas y de las interacciones de los clientes, por ejemplo. Combinado con los datos externos, puede proporcionar información de gran alcance, dice Jean Paul Isson, vicepresidente global para el análisis predictivo y la inteligencia empresarial en el tablero de trabajos en línea Monster.

 

Referencias

http://business.financialpost.com/2014/04/07/how-small-businesses-can-find-success-in-their-data/

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Flujo de efectivo para PYMES

CashFlow

Las PYMES son un motor de desarrollo económico importante en una región o un país. Muchas se encuentran con dificultades y problemáticas tales como: (1)

  • Escasez de recursos financieros, productivos u operacionales,
  • Dificultad en generar más ventas o más margen, o ambos,
  • Falta de información (contable, comercial, económica) para tomar mejores decisiones,
  • Concentración de responsabilidades en las manos de la gerencia,
  • Visibilidad (comercial) reducida en los mercados originales o nuevos,
  • Dificultad en encontrar mandos medios para delegar,
  • Deficiencia en la organización o procedimientos,
  • Dificultades para proyectarse a mediano y largo plazo,
  • Obsolescencia de la herramientas
  • Productividad reducida.

Saber cómo hacer un análisis de flujo de efectivo es una habilidad esencial para cualquier propietario de una PYME. El análisis de flujo de efectivo proporciona un medio para que pueda realizar una revisión periódica de la salud financiera de su empresa.  El estado de flujos de efectivo mensual revela el estado actual de las cosas.

Un presupuesto de flujo de efectivo es la herramienta básica para mantener el control de las finanzas de la empresa. Por ejemplo, puede mostrar beneficios en una empresa, pero aún así estar corto de dinero si el cliente se atrasa en los pagos. Mientras que por lo general reducir los costos no puede generar ingresos o ventas. Usted necesita saber dónde está el dinero, a dónde va y cómo conseguir más cuando lo necesite (2).

 

Las empresas necesitan tener control de las cuentas por pagar / cobrar para liberar efectivo para que puedan invertir en nuevos productos y mercados, reducir la deuda y financiar otras iniciativas estratégicas.
La gestión ineficaz del flujo de efectivo puede incapacitar a un negocio al obstaculizar su capacidad para financiar las inversiones estratégicas o sobrecargarlo con los pagos de intereses excesivos y costos de capital más altos.

El flujo de efectivo es el alma de las pequeñas y medianas empresas (PYME) – esencial para mantener y hacer crecer el negocio. Pero la gestión de flujo de efectivo va más allá de hacer el seguimiento de la cantidad de dinero que entra y sale de la empresa. Al adoptar un enfoque más estratégico, las empresas pueden liberar el flujo de efectivo para que puedan invertir en nuevos productos y mercados, reducir la deuda y financiar otras iniciativas estratégicas. El flujo de efectivo también pone a las empresas en una mejor posición para negociar los términos de financiamiento más atractivos con los prestamistas y descuentos más pronunciados con los proveedores.

La mayoría de la gente entiende intuitivamente que un negocio tiene que tener más dinero del que sale. Ninguna empresa puede prosperar o incluso sobrevivir, si es que tiene que luchar constantemente para pagar a los trabajadores o proveedores, o carece de fondos para invertir en mejoras de negocio necesarias o las nuevas oportunidades de mercado.
Pero las empresas a menudo están tan envueltas en la gestión de sus operaciones del día a día que descuidan el desarrollo de un enfoque estratégico de la gestión de flujo de efectivo que puede ayudar a evitar la escasez de efectivo y maximizar los ingresos.

 

Para las empresas de rápido crecimiento, un escenario típico sería: Un empresario pone en marcha una empresa con sus propios ahorros o comienza a generar ventas y reinvierte los ingresos netos de nuevo en la empresa. Con el crecimiento del negocio, todo es bueno, ¿verdad? Desafortunadamente, muchas empresas se dan cuenta rápidamente de que si bien hemos centrado en la construcción de la empresa, hemos descuidado algunas consideraciones clave que son fundamentales para el éxito y la rentabilidad a largo plazo:
• Traer dinero en efectivo en los pagos lo más rápido posible, y aferrarse a cobrar, siempre y cuando pueda.
• ¿Cuál es la cantidad correcta de exceso de efectivo del negocio para mantenerse?
• ¿Dónde debemos invertir el exceso de dinero en efectivo?
• ¿Está recibiendo el negocio los mejores descuentos de los proveedores?
• ¿Es mi empresa ” bancable “? ¿Puedo asegurar fondos cuando lo necesito, y voy a obtener las mejores condiciones de pago?

En algún momento el propietario de la empresa y los principales ejecutivos reconocen que para permanecer en una trayectoria ascendente, la compañía tendrá que tomar un enfoque más sofisticado que un simple seguimiento de dinero. A medida que el negocio crece y se diversifica se necesita:
• Una forma más precisa de evaluar su posición de efectivo actual y predecir cuánto va a necesitar para cubrir los gastos de forma regular.

• La capacidad de optimizar el flujo de efectivo a través de la administración y la inversión de estrategias – en otras palabras, ¿cómo se puede poner cualquier exceso de dinero en efectivo para el mejor uso para la empresa, para ayudar a crecer y / o aumentar su estabilidad.
• El acceso a las métricas precisas, tales como la calidad y la sostenibilidad de los ingresos, la capacidad para gestionar los ciclos de efectivo, y la capacidad de controlar los costos para asegurar los bancos y otros prestamistas de su solvencia.

 

Mejores Prácticas de flujo de efectivo:

  • Centralizar y estandarizar procesamiento de transacciones financieras para impulsar la máxima eficiencia relacionada con el flujo de efectivo.

 

  • Usar Inteligencia de Negocio (BI Business Intelligence) y análisis del flujo de efectivo para optimizar el flujo de efectivo diario, desarrollar una predicción fiable, optimizar el rendimiento financiero y asesoramiento a las divisiones operativas sobre la manera de aumentar el rendimiento del capital invertido en las operaciones.

 

  • Definir y diseñar KPIs (índices de desempeño) que sean relevantes para el modelo de negocio de la empresa:

 

*El número de días de cuentas por cobrar (Days Sales Outstanding).
*El Average day’s delinquent proporciona información sobre el número de cuentas por cobrar que son deficientes al final de cada mes.
*Seguimiento de la cantidad y el origen de las facturas pendientes de pago.
*Días Pendientes de Deudas (Days Payables Outstanding), o el tiempo que una compañía está tomando para pagar a sus acreedores. Si una empresa está pagando acreedores más rápido que está recogiendo los créditos, significa que probablemente ya tiene un problema de flujo de efectivo.

Otros indicadores clave incluyen cosas tales como las tasas de interés cobradas por los proveedores, los descuentos ofrecidos para los pagos rápidos y saldos en cuentas de cheques de la compañía. Idealmente, las soluciones de gestión de flujo de efectivo no sólo dan a las empresas la capacidad de tomar fotos de estas métricas, pero también una manera de proyectar escenarios de flujo de efectivo para generar una imagen del estado de liquidez actual y futura de la empresa. Las empresas también tienen que poner en su lugar la previsión de flujo de efectivo.

 

  • Administrar los riesgos relacionados con el flujo de efectivo. Inteligencia de negocio relacionada con el flujo de efectivo puede apoyar las estrategias de gestión y mitigación de riesgos.
  • Llevar a cabo transacciones financieras por vía electrónica y trabajar con proveedores que también soportan las transacciones electrónicas. Esto ayuda a reducir los errores de entrada de datos y también hace el efectivo esté disponible más rápidamente.

 

  • Apoyar una solución de pagos integrada tanto para las cuentas por cobrar y cuentas por pagar.

 

Objetivos clave para la gestión del flujo de efectivo  (Reducir Costos / Aumentar los beneficios):
• Disminución de los costos de procesamiento de cuentas por cobrar.
• Aproveche los descuentos por pronto pago.
• Prolongar el tiempo para pagar las cuentas, aumento DPO.
• Realizar pagos más rápido, reducir DSO. Mejorar los procesos de flujo de efectivo / Reducir Riesgos
• Disminuir el tiempo para procesar las transacciones de pago.
• Reducir la entrada de datos redundantes.
• Reducir el número de errores en la introducción de datos en los sistemas de contabilidad.
• Reducir el tiempo para conciliar los pagos.
• Aceptar diferentes formas de pago: tarjetas de crédito, cheques, etc.
• Lograr una mayor visibilidad de los pagos para mejorar el flujo de efectivo.
• Reducir el número de disputas de facturación con clientes y proveedores.
• Facilitar la participación y colaboración de los equipos de toda la empresa (ventas, planificación de la producción , las compras , las oficinas regionales , etc.) en el proceso de flujo de efectivo.

 

Referencias

 

  1. http://www.soyculto.com/clientes/perfil-cliente/pequenas-medianas-empresas/

 

  1. http://www.bankrate.com/brm/news/biz/Green/cashflow.asp

 

  1. http://www.smb-gr.com/wp-content/uploads/2012/pdfs/SAP_Business_All_in_One_paper4_final_1.pdf

 

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El legado de Keynes

Keynes

Keynes es  con  toda certeza el economista más  influyente del Siglo  XX,  su  magna obra, la Teoría General del Interés, la Ocupación y el Dinero, ha sido considerada la base  de  la  fundación  de  la  Macroeconomía,  como  la  rama  que  explica  las fluctuaciones de los ciclos económicos y la forma en que el Estado interviene para corregir los desequilibrios de la economía.

 

Según  Keynes,  los  ingresos  de  una economía están en función del gasto en consumo e inversión; de manera que para él, el problema del desempleo se debía a una insuficiencia del gasto en inversión. Para corregir  el  desempleo  planteaba  la  necesidad  de  un  incremento  en  el  gasto, especialmente en el rubro de la inversión. Para ello, el papel del Estado sería muy importante, ya que no sólo se concretaría a impulsar una política fiscal expansiva, sino también a realizar inversiones en obras públicas que generaran nuevos empleos.

 

Keynes no desdeñaba la importancia del ahorro, pero señalaba que éste debía ser promovido  en  condiciones  de  expansión  económica  donde  era  de  esperar  un incremento en los ingresos; de ahí la importancia de la función de consumo, cuyo significado  era  una  clara  invitación  a  limitar  los  niveles  actuales  de  consumo  para gozar de una tasa de consumo mayor en el futuro.

 

Un incremento en el nivel de ahorro posibilita una mayor oferta de fondos prestables,  los  cuales  representan  el financiamiento de  las inversiones. Es  probable  que  la  tasa  de  interés  y  el  nivel  de  precios  se  mantengan estables,  pues  al  encontrarse  la  economía  en  una  situación  de  expansión,  el incremento  tanto  en  los  precios  como  en  la  tasa  de  interés  es  casi  nulo. Cobra relevancia el papel de la tasa de interés como reguladora de la masa monetaria al incidir más sobre el volumen de inversiones que sobre el nivel de ahorro.

 

Keynes señaló que al reducirse los salarios pero no los precios de los bienes de consumo, habría una pérdida del poder adquisitivo, dado que los trabajadores comprarían una cantidad menor de bienes y servicios  y,  en  consecuencia,  la  demanda  agregada  se  vería  reducida.

 

Referencias

González Figueroa, F.: “El legado de Keynes” en Contribuciones a la Economía, junio 2007. Texto completo en http://www.eumed.net/ce/

 

 

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Enlaces de interes – Sector Financiero

El ciber crimen crece en el Reino Unido

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http://bit.ly/1mMBbVB

 

The Mechanics of Loan Documentation Distance Learning

eLearning

http://www.youtube.com/watch?v=QuLLbuHXfNc

 

La necesidad de reinventar el capitalismo

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http://www.portafolio.co/opinion/la-necesidad-reinventar-el-capitalismo

 

Aplicaciones de minería de datos en Análisis Forense de Fraudes Financieros

Fraude

http://auroratech.com.co/blog/2014/04/08/aplicaciones-de-mineria-de-datos-en-analisis-forense-de-fraudes-financieros/

Deteccion de fraude en el sector financiero utilizando Analisis de Datos

Tecnicas de agrupamiento

Tecnicas de agrupamiento

http://auroratech.com.co/blog/2014/04/21/deteccion-de-fraude-en-el-sector-financiero-utilizando-analisis-de-datos/

 

Para ayudar contactar a Edith Mora 3123281921

Ancianato Maria Auxiliadora en Saravena (Arauca)

Mensajes de reflexión sobre la búsqueda de Dios

http://groups.google.com/group/mensajes-de-reflexion-sobre-la-busqueda-de-Dios

Messages of reflection about the search for God

http://groups.google.com/group/messages-of-reflection-about-the-search-for-God

 

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Deteccion de fraude en el sector financiero utilizando Analisis de Datos

Orden de compra

Orden de compra

En casi todas las empresas se compran una variedad de productos de muchos proveedores. La actividad de seguimiento para la detección de fraudes se ve dificultada por el gran número de transacciones que están mal documentadas, datos faltantes, o que tienen errores. Los métodos deterministas no logran establecer un comportamiento normal y por lo tanto no pueden identificar otras anomalías para detectar fraudes.

Un enfoque más sofisticado es capaz de entender los comportamientos de la línea base de las unidades de negocios o vendedores y detectar desviaciones. Esto requiere de la generación de datos (1) para entender el comportamiento esperado (2), identificar y corregir errores en la introducción de datos, y establecer semejanzas y relaciones entre las unidades de negocio y proveedores.

Algunos de los fraudes más comunes y algunos de los mecanismos existentes para detectarlos son:

Facturas duplicadas: Se pueden detectar utilizando técnicas de inteligencia artificial para parametrizar las facturas utilizando el vendedor, el número de factura, la fecha de la factura, el valor de la factura. Luego se debe calcular la distancia, por ejemplo las distancias Damerau Levenshtein (3), entre las diferentes facturas analizadas, y aquellas cuya distancia es menor a una distancia umbral se podrán etiquetar como sospechosas de ser duplicadas.

Los vendedores se consideran similares si comparten nombres similares, la misma cuenta bancaria, dirección y/o teléfono. Los números de factura se consideran iguales si la distancia entre ambos números se encuentra por debajo de un umbral. Las fechas se consideran cercanas si están en un rango de 7 días o son la misma fecha pero en formato diferente (MES/DIA/AÑO  AÑO/MES/DIA). Los valores pagados se consideran cercanos si son idénticos o su distancia es pequeña.

 

Nombres múltiples de proveedores:  Hay que distinguir las situaciones normales (sin fraude) de las anómalas (con fraude). Hay situaciones en las que 2 nombres muy similares pueden corresponder a subsidiarias de una misma gran empresa, debido a fusiones o adquisiciones, médicos de un mismo centro médico, etc. Hay situaciones en las que proveedores malintencionados pueden tener múltiples identidades con el objetivo de cometer fraude.

Algunos criterios para definir si se trata de un mismo proveedor son: Comparten el mismo número de cuenta bancaria, la misma dirección y/o teléfono, comparten el mismo nombre o similar.

Para determinar si dos nombres son similares se remueven las preposiciones, artículos y demás palabras adicionales. Se procesan los sinónimos y abreviaturas. Se calcula la Tf-idf (4), frecuencia inversa de documento, la frecuencia de ocurrencia del término en los documentos, es una medida numérica que expresa cuán relevante es una palabra para un documento. El valor tf-idf aumenta proporcionalmente al número de veces que una palabra aparece en el documento.

 

Tecnicas de agrupamiento

Tecnicas de agrupamiento

Perfil de comportamiento de los vendedores:  Hay que asumir que la mayoría de transacciones de los vendedores son legítimas. Pero pueden haber diferentes comportamientos “normales”. Hay que determinar las transacciones anómalas: Caracterizando las facturas; utilizando algoritmos de agrupamiento, usando dendogramas por ejemplo (5); determinando la densidad de cada grupo; identificando los grupos con baja densidad como anómalos.

 

Perfil de comportamiento de compras:  En las empresas hay patrones de compras similares. Patrones anómalos de compras pueden ayudar a identificar fraudes o patrones antieconómicos. Se pueden agrupar las compras para determinar los patrones de compra.

 

Referencias

  1. http://www.datasciencecentral.com/video/dsc-webinar-series-machine-learning-for-forensic-accounting
  2. http://www.fraud-magazine.com/article.aspx?id=203
  3. http://es.wikipedia.org/wiki/Distancia_de_Levenshtein
  4. http://es.wikipedia.org/wiki/Tf-idf
  5. http://benjamindespensa.tripod.com/spss/AC.pdf

 

 

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