detecciÓn de fraude en la s.s. · 2017. 1. 5. · enrique cebrián llebrés ingeniero preventa de...
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DETECCIÓN DE FRAUDE EN LA S.S.
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EMPRESAS FICTICIAS
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Quién es Viewnext?
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CENTROS DE
INNOVACIÓN
10 Años 9 Centros +1.500 Profesionales +2.600.000 horas
PRÁCTICAS
• Metodología • Herramientas • Acuerdos con
Universidades
CONOCIMIENTO SECTORIAL
• Clientes en todos los sectores • Experiencia industrial • Centros especializados GLOBAL KNOWLEDGE
• Technology practices • Global Delivery
ONSITE
• + 4.000 profesionales
• Cobertura nacional
Viewnext consolida en una entidad única los servicios de gestión y desarrollo de aplicaciones que proporcionaba hasta ahora el Grupo IBM en España desde dos áreas diferentes: desde el área de Application Management Services (AMS) de IBM Global Services y desde INSA. Se unifica así la experiencia industrial, el dominio de las metodologías, los recursos y todo el know how generado en IBM Global Services y en los centros de investigación de IBM, con el gran conocimiento técnico y la extensa cobertura del mercado español y portugués de INSA
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Quién es Viewnext?
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Expertos en el diseño, desarrollo, gestión y mantenimiento de aplicaciones y sistemas de información
Líder del mercado en servicios gestionados Red de centros nacional integrada en la red global de Delivery de IBM
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Nuestra propuesta de valor
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SERVICIOS
- Consultoría y Formación
- Mantenimiento correctivo y evolutivo de aplicaciones
- Diseño, construcción e implantación de soluciones Business Analytics
- Gestión de proyectos y metodología específicos de Business Analytics
MODELO
Modelo de servicios mixto que se apoya en:
• nuestra red de Centros de Innovación tecnológica que se inició en 2006
• la especialización organizada por prácticas (CENITs) que responde a la demanda del mercado y de nuestro negocio
CAPACIDADES
+ de 190 Profesionales especializados en Analytics
38%
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Business Analytics
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Data Management
& Integration
Data Warehousing
& Development
Reporting &
Visualization
Predictive
Analysis
Planning &
Consolidation
Big data e
información no
estructurada
Plataformas de Real
time
Herramientas de Data
Discovery
Herramientas y línea
de negocio de
modelos predictivos
Gestión del rendimiento
empresarial en
soluciones Cloud
I
II
Gestión del ciclo de
vida de la información,
procesamiento de
fuentes multiformato
Gestión del
almacenamiento de
datos relacionales,
multidimensionales,
columnares
Análisis de información,
reporting, Dashboard.
Distribución de la
información
Analítica predictiva,
anticiparse a
escenarios y
situaciones de mercado
futuras
Todo el ciclo de
planificación de las
empresas, elaboración de
objetivos y previsiones
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Alineados con IBM BASS
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Business Analytics & Strategy Services
IBM Global Business Services (GBS) está posicionado en el cuadrante como uno de los
líderes en servicios de Business Analytics.
Dispone de Nueve Centros de Soluciones Analíticas y acuerdos estratégicos a nivel
mundial.
Magic Quadrant for Business Analytics Services
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Antecedentes (de 2012 en adelante)
• Crisis económica y del Estado del Bienestar.
• Incremento del empleo irregular en los últimos 4 años.
• Regularización de las condiciones de trabajo.
• Más de 400 millones de Euros defraudados.
• El CNP no tenía acceso a las bases de datos de la Administración de la Seguridad Social.
• Precariedad Laboral.
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• Plan de Lucha contra el Empleo Irregular y Fraude a la Seguridad Social – LOE 7/2012 del 27 de Diciembre.
• Buzón contra el Fraude Laboral.
• Estatuto de los Trabajadores.
• Ley General de la Seguridad Social.
• Ley Ordenadora de la Inspección de Trabajo y Seguridad Social.
• Ley de Infracciones y Sanciones del Orden Social.
• Servicios analíticos para la detección y análisis de Fraude.
Contramedidas
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• Impulsar el afloramiento de la economía sumergida.
• Regular las condiciones de trabajo y de generación de recursos económicos.
• Corregir la obtención y el disfrute en fraude de ley de las prestaciones por desempleo.
• Aflorar posibles situaciones fraudulentas.
• Combatir los supuestos de aplicación indebida de bonificaciones o reducciones de cotizaciones empresariales a la Seguridad Social.
• Evitar competencia desleal.
Objetivos
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¿Qué es una sociedad ficticia?
Es una entidad (un individuo, grupo u organización) usada para inhibir la identificación de un propietario o socio de otra empresa u organización. A menudo se identifica como una cubierta utilizada para ocultar actividades ilegales.
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Proyecto Lucha contra el Empleo Irregular y el Fraude (LEIF)
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• Generación de listados de posibles cuentas de cotización: – Empresa real incurriendo en Fraude.
– Empresa ficticia.
• Relación de trabajadores que en los últimos 4 años han trabajado en las CCCs propuestas.
• Listados de posibles cuentas de cotización.
• Identificación de casos con mayor posibilidad de ser fraudulentos.
• Identificación de posibles empresas ficticias.
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Arquitectura Tecnológica LEIF
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Preparación de Datos Despliegue del Modelo Desarrollo del Modelo Ejecución del Modelo Exploración de Datos
CUSTOMER CUSTOMER NUMBER CUSTOMER NAME CUSTOMER CITY CUSTOMER POST CUSTOMER ST CUSTOMER ADDR CUSTOMER PHONE CUSTOMER FAX
ORDER ORDER NUMBER ORDER
DATE
STATUS
ORDER ITEM BACKORDERED QUANTITY
ITEM
QUANTITY DESCRIPTION
ORDER ITEM SHIPPED QUANTITY SHIP DATE
Producción
Explora los datos directamente en la base
de datos
Transforma y agrega datos para construir un
entorno de modelización
Despliegue del modelo resultante a la base de
datos
Ejecución del modelo en Producción utilizando
expresiones SQL
Entorno de
modelización
Muestreo del entorno de modelización y creación
del modelo con SAS
DataLab
Ecosistema analítico de Teradata
SAS/ACCESS interface for Teradata
Teradata SQL
SAS Scoring Accelerator
for Teradata
SAS Scoring Accelerator
for Teradata
SAS Analytics Accelerator
for Teradata
SAS Enterprise Guide
SAS Data Integration & SAS
Enterprise Guide
Teradata SQL
SAS Data Quality Accelerator for
Teradata
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Papel del Científico de Datos
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Gestión de Procesos y Toma de Decisiones
Gestión de Datos
Herramientas de Modelado y Análisis Científico de Datos
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Diagrama funcional LEIF
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Identificar necesidades
Reuniones de trabajo
Establecer preguntas reales
Crear hipótesis
Presentar Definir caso de uso
de negocio Extraer / enriquecer
los datos
Agregar los datos y analizarlos /
Generación del Datamart
Visualización de los datos (Del Datamart)
Comprobación de las hipótesis /
Generación del modelo predictivo
Generación de información
procesable / SCORE
Presentar (Reporting)
Realimentar el modelo predictivo // Gestionar y proponer cambios/mejoras
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¡Gracias!
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“Without data, you are just another person with an opinion” E. Edward Deming “El Conocimiento es poder” Francis Bacon “Todo lo que sé lo sé porque amo.” Leon Tolstoi
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Nuestros valores 3 Quienes somos 4 Servicios 5 Localizaciones 6 Centros de Innovación Tecnológica 7 Equipo 8 Certificaciones 9 Responsabilidad Social Corporativa 10
OFICINAS Madrid, Barcelona, Valencia, Bilbao, Sevilla, Lisboa (Softinsa)
CENTROS DE INNOVACIÓN TECNOLÓGICA Cáceres , Salamanca (Aldeatejada y Villamayor), Orense , Reus , Almería, Málaga, Zaragoza, Tomar (Portugal)
www.viewnext.com
Enrique Cebrián Llebrés Ingeniero Preventa de Soluciones Analíticas [email protected]
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