En dicho aspecto se ha optimizado la capacidad de procesamiento y el almacenamiento informático, así como la aplicación a raíz de algoritmos cognitivos avanzados, que permiten la ponderación de la información fiscal. En cuanto al Big Data en e-commerce, se busca neutralizar todo acto de fraude, y en dicho vértice, se tiene al “Signifyd”, que percibe información clave sobre transacciones pasadas y hábitos de compra de un cliente.
Dicho lo anterior, conforme a la técnica se puede determinar si un titular de cuenta cambia su flujo transaccional, mediante la vigilancia por medio de patrones de compra, verificando su movimiento financiero. Ello es posible en razón a que el Big Data se conecta con una red de negocios en e-commerce, con lo que se obtiene un alcance inmediato en línea de las compras generadas.
Por consiguiente, toda información distinguida se entabla encriptada a los efectos de potenciar la eficacia de la prevención de fraudes financieros. Además, se mejora la reacción del sistema comercial bajo el objeto de precisar mayor seguridad de la transacción financiera, y, para ello, surge la utilización de machine learning como una plataforma que permite que “Signifyd” pueda generar su análisis inmediato.
Al decir de “machine learning”, se advierte una inteligencia artificial (IA) que mejora la detección de ciertos factores de irregularidad en la compra en e-commerce. Ciertamente, la importancia de los datos recolectados le permiten al IA establecer márgenes de predicción sobre operaciones para distinguir una orden real y una fraudulenta. Entonces, estas reacciones preventivas motivan la aplicación tecnológica para desarrollar un nivel superior al de los equipos de prevención de fraude.
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A su vez, se busca perfeccionar la forma de detección de patrones ilícitos e ir actualizando toda la información transaccional, inclusive para encuadrar a las tipologías que se frecuentan. Así se tiene que la plataforma de “Signifyd” potencia la adquisición de información mediante la red de comercios globales, como también, instalar mayor confianza en la actividad comercial que se repite en las redes, reprimiendo toda actividad irregular.
Es así que el Big Data se considera inminentemente analítica, con función coordinada de inteligencia de la información como contrafrente a los sucesos predictivos, descriptivos y prescriptivos. Es decir, se vuelve analítica descriptiva en vista a los datos históricos administrados, para luego utilizarlos en la toma de decisiones concretas.
En cuanto a la analítica (predictiva), envuelve una línea que vaticina lo que va a ocurrir con antelación entorno a lo comercial/económico; y la analítica prescriptiva se sustenta en el complemento de soluciones bajo variantes, lo que permite optimizar la vía operativa.
Entretanto, resulta razonable exponer aquella implementación de Big Data que se correlaciona con las gestiones tributarias, pues bien, algunas entidades han logrado su utilidad para evitar el fraude fiscal.
Ante ello, la determinación estratégica de algunos países se ha volcado al avance del sistema Connect, que implica un sistema informático de minería de datos de software de análisis de redes sociales; es decir, permite revisar todos los registros de personas físicas y/o jurídicas para distinguir alguna actividad fraudulenta. Indudablemente, esta combinación se ampara en lo analítico y en lo predictivo, que se asemeja a la tradicional calificación crediticia.
Efectivamente, toda la información se logra desde diversas fuentes, extendiéndose desde los ingresos hasta los impuestos.
También existe una aplicación llamada Analytics for Debtor Profiling and Targeting, que gestiona la información de deudas, consolidando el rastreo de las personas para los parámetros fiscales, puesto que permite controlar los grandes patrimonios mediante la consolidación de relaciones comerciales nacionales e internacionales.
En otros países se ha desarrollado igualmente el uso del Big Data para el cobro de impuestos y/o para mejorar dichas obligaciones tributarias, a raíz de la información generada por las facturas electrónicas. Consecuentemente, los algoritmos permiten una fiscalización más detallada, convirtiendo dichos datos de manera más estructurada y accesible en tiempo real.
Definitivamente, a partir del Big Data se aplican gestiones de datos e insights relevantes, apuntalando algunas herramientas como el Apache Kafka, que se distingue como una plataforma de transmisión de datos en tiempo real, asimismo, el Apache Flink sirve para analizar y visualizar dichos datos.
No obstante, ocupa importancia el H2O.ai bajo código abierto de aprendizaje automático por ser muy utilizado por las empresas para detección de fraudes; y luego se tiene al Apache Hadoop, que permite el almacenamiento y análisis de grandes conjuntos de datos, al igual que el Tableau, que advierte una representación eficaz de observación del Big Data.
Soporte de avances
Se comprende por Big Data a aquel análisis de datos bajo soporte de avances especializados para la proyección de empresas e incluso para mejoramiento de administración pública.
(*) Docente investigador de la carrera de Derecho de la Universidad Americana. Doctor en Derecho. PosDoctor en Ciencias (PD Cs.) - Mención Investigación Científica. Magíster en Ciencias Penales. X: @MatiasGarceteP