IBM (NYSE: IBM) ha presentado nuevas soluciones de software y servicios para ayudar a las empresas a mejorar el análisis de grandes volúmenes de información y evitar, de este modo, los miles de millones de dólares que pierden debido al fraude y otros tipos de delitos financieros. A través de estas sofisticadas herramientas de análisis de negocio, las empresas podrán obtener una visión más global a la hora de buscar soluciones a estas importantes pérdidas económicas, a la vez que protegen el valor de sus marcas. De hecho, y según datos de la asociación ACFE (Association of Certified Fraud Examiners), las empresas pueden llegar a perder al año más de 3,5 billones de dólares por fraude y delitos financieros.
En este contexto, IBM ha presentado su estrategia Smarter Counter Fraud, resultado de la innovación y experiencia de más de 500 expertos de la Compañía, 290 patentes de análisis relacionados con el fraude y 24.000 millones de dólares invertidos por IBM desde 2005 en software y servicios de analítica y Big Data. La iniciativa consigue así ampliar el liderazgo de la Compañía en analítica, Big Data y servicios en la nube para ayudar a organizaciones públicas y privadas a prevenir, identificar e investigar cualquier tipo de actividad fraudulenta.
Este lanzamiento tiene como objetivo responder a una nueva generación de delitos que emplean los canales digitales – entre ellos, los dispositivos móviles, las redes sociales y las plataformas en la nube– para intentar encontrar debilidades y vulnerabilidades en las empresas. Para afrontar estas dificultades, esta nueva estrategia permite a las organizaciones ganar una mayor visibilidad y adoptar un acercamiento más proactivo para contrarrestar el fraude.
En la nueva oferta destacan, por ejemplo, el software Counter Fraud Management y los servicios Counter fraud, que incluyen la capacidad de aprovechar los datos de varias fuentes externas e internas y de realizar análisis sofisticados, junto con un seguimiento continuo de los indicadores de fraude. Además, ofrecen analítica avanzada que detecta relaciones e incidentes entre entidades que estén fuera de lo habitual, junto con una nueva tecnología de visualización mejorada que permite identificar y relacionar patrones de fraude cercanos al punto de operación, y el aprendizaje automático para evitar futuros fraudes basándose en conductas y ataques previos.
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