Cómo la analítica de datos detecta y combate el fraude en la minería

La lucha contra el fraude ha sido durante mucho tiempo un reto persistente en la industria minera, que ha provocado importantes pérdidas financieras y daños a la reputación. Históricamente, la minería ha sido una actividad sobre el terreno con procesos y componentes inconexos. La falta de intercambio de datos en tiempo real en toda la cadena de valor, desde el pozo hasta el puerto, dificultaba la detección de fallos o fraudes.

Sin embargo, los gobiernos y las empresas recurren cada vez más al análisis de datos como una poderosa herramienta para detectar y combatir el fraude en las operaciones mineras. Al aprovechar las enormes cantidades de datos generados a lo largo de la cadena de valor de la minería, la analítica de datos puede ayudar a descubrir patrones, anomalías y tendencias que indiquen actividades fraudulentas.

El papel de la analítica de datos en la detección de fraudes

La analítica de datos es como un sabueso que olfatea patrones sospechosos y anomalías en los datos. Puede descubrir conexiones ocultas y valores atípicos que los humanos pasarían por alto al analizar grandes cantidades de información. Es como tener un compañero sobrehumano capaz de procesar los datos como nadie. La visualización de datos añade un toque de color a la lucha contra el fraude. En lugar de ahogarse en números, la visualización de datos presenta la información de una forma que incluso los superhéroes que no son expertos en datos pueden entender. Más vale prevenir que curar, y ahí es donde entra en juego el análisis predictivo. Un algoritmo de análisis predictivo puede predecir futuros riesgos de fraude analizando casos y tendencias de fraude anteriores. Imagine disponer de una bola de cristal que le informe sobre posibles defraudadores antes incluso de que pongan un pie en su mina.

El i3MS de Odisha y la necesidad de analizar el fraude

El Sistema Integrado de Desarrollo de Minas y Minerales (i3MS) implantado por el Departamento de Acero y Minas de Odisha es un sistema integral de contabilidad del mineral que integra a los agentes estatales y no estatales y sigue el trayecto del mineral desde el pozo hasta el puerto. Este sistema suma 0,5 GB de datos y gestiona más de 13 millones de transacciones al día. Desde su creación, i3MS cuenta con más de 500 millones de registros, lo que equivale aproximadamente a más de 500 GB de datos. Estos datos incluyen documentos relacionados con e-Pass, devoluciones del formulario A, permisos y pagos, por nombrar algunos. Los datos heredados constituyen un rico repositorio que puede aprovecharse para análisis descriptivos, predictivos y prescriptivos.

Aquí es donde entra en juego la solución SAS Detection & Investigation para ofrecer perspectivas y resultados basados en análisis. La solución se concibió para permitir al departamento explorar, analizar e investigar los datos disponibles e identificar puntos de datos ocultos, si los hubiera, entre las entidades. Se diseñó para que el departamento pudiera tomar decisiones informadas para prever la producción de minerales, catalizar una planificación eficaz de los recursos y la logística, mejorar la colaboración y la transparencia, minimizar las pérdidas debidas a fugas de ingresos, si las hubiera, y realizar un seguimiento de la eficacia y la regulación de los distintos proyectos e iniciativas emprendidos por el departamento.

El futuro de la detección de fraudes: combinar el análisis de datos con Blockchain

La industria minera implica el manejo de datos sensibles, incluida la información de los empleados, los registros financieros y la información empresarial. La seguridad y la privacidad son primordiales cuando se utilizan análisis de datos para detectar fraudes. Las operaciones mineras pueden beneficiarse enormemente de la tecnología blockchain cuando se trata de detectar fraudes. La creación de un libro de transacciones descentralizado e inmutable proporciona un alto nivel de transparencia y seguridad.

Además, el uso de sistemas basados en blockchain puede ayudar a prevenir prácticas fraudulentas como el doble gasto, la manipulación de registros financieros y la manipulación de datos de la cadena de suministro. La integración de la cadena de bloques y el análisis de datos puede contribuir a crear un sistema más sólido de detección y prevención del fraude en la industria minera.