Skip to main content

Gestión del fraude en la industria energética

El fraude se ha convertido en una de las principales preocupaciones de los gobiernos y compañías; de hecho, se estima que las pérdidas por fraude en las organizaciones pueden oscilar entre el 5% y el 9% de sus beneficios anuales. Para tener un mayor entendimiento de los diferentes marcos de gestión del fraude, es necesario conocer en qué consiste, sus componentes y las distintas formas en las que puede presentarse.

En el mundo empresarial, el fraude se asocia a una acción contraria a la verdad y rectitud, que perjudica a la organización contra la que se comete. El fraude puede comprometer a una empresa, ya sea externamente por los clientes, proveedores y otras partes o internamente por empleados, directivos o propietarios.

El contexto actual presenta entre otras las siguientes características y oportunidades:

  • Disponibilidad creciente de datos sobre clientes, empleados, proveedores, etc., su interacción con la compañía y sus hábitos de comportamiento.
  • Avance en las técnicas de análisis y cuantificación de la propensión o probabilidad de ocurrencia de eventos de fraude.
  • Desarrollo de metodologías y sistemas para combatir el fraude interno mediante la segregación de funciones (SoD, segregation of duties).

La aportación de valor de estos mecanismos de gestión se refleja tanto en su vertiente económica (según un estudio de la ACFE, las pérdidas por fraude a nivel mundial se redujeron un 54% gracias a la adopción de medidas de monitorización proactiva de datos), como reputacional y de cumplimiento. Estos últimos aspectos son especialmente relevantes dado el entorno regulatorio actual que fomenta la inversión y la implantación de medios para la gestión del fraude.

El objetivo de este documento es compartir ciertas reflexiones sobre el concepto de fraude, así como sobre los principales elementos empleados para su gestión y las oportunidades de optimización que afloran con los avances tecnológicos, como por ejemplo las tecnologías de Big Data y Analytics entre otras. Éstas están basadas en la disponibilidad y análisis de grandes volúmenes de información y la aplicación de metodologías de perfilación y segmentación.

Particularizando en la industria energética, en este documento se describen eventos concretos de fraude en el sector energético que, por su representatividad y consumo de recursos en las compañías, requieren de un tratamiento específico y donde las técnicas de detección y su integración en la gestión adquieren mayor relevancia.

  • Con relación al fraude externo, las compañías energéticas que distribuyen electricidad y/o gas natural están expuestas al hurto de energía mediante conexiones o accesos fraudulentos a la red. La gestión de este tipo de fraude se apoya en métodos para cuantificar la probabilidad de que una medición no refleje el suministro real. Los métodos empleados son variados (como regresiones logísticas, redes neuronales, árboles de decisión, etc.), están aplicados en esquemas de machine learning y están orientados a discriminar suministros “razonables” de suministros potencialmente fraudulentos. Estas técnicas se apoyan en el uso de variables que caracterizan el cliente, su perfil de consumo, hábitos de comportamiento, etc. con el objetivo de identificar perfiles o comportamientos anómalos o propensos al hurto de energía (p.ej. reincidentes). No es objeto de este documento el tratamiento de los ciberataques, si bien estos suponen amenazas de suplantación de identidad o intervención de las comunicaciones, generando por ejemplo, interrupciones de suministro.
  • Por lo que respecta al fraude interno, la principal preocupación se centra en las pérdidas asociadas a eventos de fraude en procesos críticos para la compañía, como puede ser el ciclo comercial de una comercializadora energética. Estos sucesos se ubican principalmente en los procesos de facturación y cobro, en los cuales la posibilidad de alterar consumos, importes, procesos de compra o datos bancarios puede permitir sustraer ingresos a la compañía. La gestión de este tipo de fraude se realiza mediante metodologías orientadas a la segregación de funciones, el control de accesos a los sistemas comerciales y económico-financieros y la definición de indicadores y esquemas de reporting de la existencia de violaciones a la segregación de funciones.

Adicionalmente el presente documento mostrará cómo los métodos de modelización, perfilación y segmentación se complementan con la implantación de una metodología de cuantificación de la utilidad económica de las actuaciones que discrimina la calidad de la segmentación realizada para la detección del fraude (o efecto de los modelos de segmentación) frente a la bondad de la ejecución de las actuaciones (o efecto de las propias campañas de detección), con el objetivo de evaluar la rentabilidad por separado de la inversión en técnicas de modelización de la inversión en inspecciones de detección de hurto. En este sentido, la inversión en gestión del fraude se evalúa como una inversión más de la compañía.

Finalmente, se incluyen en esta publicación unos ejemplos de aplicación de técnicas de modelización de la probabilidad de detectar hurto de energía (un caso particular de fraude externo). Estos modelos se apoyan en la caracterización del punto de suministro mediante variables que identifican los factores subyacentes al fraude, tales como las características físicas del medidor o contador, información comercial y sociodemográfica del cliente o usuario, histórico de consumo y comportamiento en relación al hurto, otras operaciones con el cliente, vinculación, reclamaciones o resultado de inspecciones, etc.

Se demuestra por tanto la aportación de valor del dato, de la información de clientes y operaciones (consumos horarios, datos de clientes, accesos a sistemas, etc.), en la cuantificación de las posibilidades de ocurrencia de eventos de fraude y su uso para la optimización de actuaciones tanto preventivas (p. ej. segregación de funciones o control de accesos a sistemas) como mitigantes (p. ej. ejecución de campañas de inspección y la segmentación de perfiles según su propensión al hurto). Así, la estimación de probabilidades de ocurrencia de un evento de hurto o la posibilidad de realizar actuaciones fraudulentas en el ciclo comercial, combinadas con la materialidad de los potenciales impactos (energía defraudada, importes sustraídos, etc.) permiten realizar una priorización de las actuaciones bajo un racional económico y de rentabilidad.

De hecho, según los datos ofrecidos por una de las principales compañías europeas de distribución de electricidad, tras el uso de los datos disponibles con los medidores inteligentes, el porcentaje de casos de fraude detectados que afectaban a dicha compañía pasó de un 5% a un 50%.

Para más información, accede al documento completo en PDF haciendo clic aquí. Documento también disponible en inglés y portugués.


Últimos white papers publicados:

© GMS Management Solutions, S.L., 2017.Todos los derechos reservados. La información contenida en esta publicación es de carácter general y no constituye opinión profesional ni servicio de asesoramiento de ningún tipo. Los datos utilizados en esta publicación provienen de fuentes de información públicas. GMS Management Solutions, S.L. no asume responsabilidad alguna sobre la veracidad o corrección de dichos datos.