Aplicación de la Minería de Datos en el Control del Fraude Aduanero
Lic. Alberto Enrique Villalobos Chaves
Dirección de Fiscalización
Laboratorio Aduanero y Estudios Especiales
El principal recurso con el que cuenta cualquier organización para generar inteligencia y realizar una buena toma de decisiones es la información.Esto es especialmente cierto en el complejo mundo de la Aduana en dondedía a día se registran y almacenan grandes cantidades de datos relacionados con una infinidad de trámites aduaneros que requieren ser fiscalizados a fin de reconocer las operaciones apegadas a derecho de las fraudulentas.Sin embargo esta gran cantidad de información necesita de herramientas estadísticas que permitan encontrar un orden y sentido en este mar de datos. Parte muy importante de lasherramientas que hacen esto posible son las conocidas como “
Minería de Datos
” en alusión al trabajo de los mineros que mueven montañas de tierra para extraer pequeñas cantidades de metales preciosos, de igual manera, es como la minería de datos trabaja con gran cantidad de datos con el fin de obtener información útil para un fin determinado. La minería de datos o “data mining” intenta ayudar acomprender el contenido de una base de datos a través de algoritmos matemáticos que buscan relaciones, patrones, comportamientos, agrupaciones, secuencias, tendencias o asociaciones, muchas veces poco evidentes, entre las diferentes variables que componen las bases de datos. Esto se logra integrando las ventajas de varias disciplinas del llamado “proceso de extracción de conocimiento en bases dedatos” (Knowledge Discovery in Databases o KDD) tales como la Inteligencia Artificial, la Computación Gráfica, las Bases de Datos y el Procesamiento Masivo (1).De forma general, los datos son la materia prima en bruto que necesita ser trabajada para poder obtener información de utilidad. En el momento que el usuario le atribuye algún significado especial a estos datos, los mismos pasan a convertirseen información y cuando esta información logra ser explicada por medio de un modelo matemático entonces la base de datos se ha convertido en conocimiento útil que puede utilizarse para extraer información relevante.De esta forma, las técnicas de minería de datos nos permiten obtener información útil a partir de bases de datos gigantescas siendo aplicable a campos tan diversos como lo son elanálisis bursátil, diagnóstico del cáncer, detección de fraude bancario y aduanero, detección de terroristas, entre otros.
Existen muchas aplicaciones basadas en gran medida en sistemas que incorporan algún proceso de minería de datos, un ejemplo claro que usamos diariamente, son los buscadores de Internet (Google, Yahoo, etc.) que antes de ofrecer los resultados de cualquier consulta deben haberprocesado previamente la información de millones de páginas web para agruparlas por categorías y temáticas, esta recopilación y organización se realiza obviamente de forma automática, haciendo uso de herramientas de minería de datos. De igual forma cuando realizamos una compra utilizando tarjetas de crédito, nuestra transacción es analizada en fracciones de segundo por sistemas informáticos conalgoritmos de minería de datos que comparan la transacción en proceso con nuestro patrón usual de compra para detectar alguna variación que pueda hacer sospechar al sistema de que la persona que utiliza la tarjeta no es su dueño verdadero.A nivel de aduanas también se está utilizando la minería de datos para identificar patrones de riesgo sospechosos, en muchos casos más complicados que los que unexperto humano podría detectar, para identificar el fraude aduanero, por ejemplo, en América Latina, la Aduana del Perú (Superintendencia de Administración Tributaria, SUNAT) es la primera administración aduanera que ha utilizado con éxito la minería de datos para luchar contra el fraude aduanero logrando una mejor detección de la subvaloración de mercancías incrementando hasta en 14 puntos…
